笨，也會遺傳

── 平庸也能被放大，而且會傳給下一代

我做設計的時候，最羨慕的職業是程式設計師。不是因為酬勞，是因為沒有人敢去干涉一個工程師的程式寫得好不好。客戶不懂，老闆不懂，只要系統跑得動，就沒人有資格多嘴。這是一種保護，一種由「你看不懂」所構成的邊界。

設計就不一樣。顏色人人有偏見，版面人人有感覺，商業判斷人人覺得自己懂。這意味著任何人都可以用任何理由干涉你的作品，而且干涉得理所當然。

你的十年功底，在一個不懂設計的客戶面前，跟他的五分鐘感覺，地位是對等的。這種處境，AI 時代正在大規模複製。

當 AI 開始能夠生成圖像、撰寫文案、創作音樂，大眾的第一反應大多是抗拒。表面上這是對「機器取代人類」的恐懼，但仔細看，抗拒的聲音最集中的領域，剛好都是那些「每個人都可以有意見」的領域 ── 視覺、文字、創作。

沒有人在認真討論 AI 寫出來的排序演算法有沒有靈魂。但 AI 生成的畫，會有人說沒有溫度。

這當然不只是巧合。

大家都在說，AI 是放大器。強的人更強，弱的人更弱。這個說法是對的，但說得不完整。因為這個句型有一個隱藏的前提 ── 放大器知道自己在放大什麼。

但 AI 不知道，也不需要知道。它只管執行。你給它一個好的判斷力，它幫你放大好的結果。你給它一個平庸的判斷力，它同樣盡職地放大平庸。

沒有識別只有執行

過去，平庸的東西起碼看起來平庸。一個沒有受過訓練的人做的設計，會有某種粗糙感，行家一眼識破，門檻還在那裡。但現在，AI 的包裝能力已經把這個識別成本拉到了非常高的地方。裡面是空的，外面是光滑的。

一個從來沒有學過設計、沒有培養過美感、對文字沒有任何感知力的人，可以在 AI 的幫助下，生產出乍看之下相當完整的作品。問題是，多數人無法看穿這件事。

這讓我想到台灣教育長期以來對美學的態度。美學不重要，體育不重要，對食物的品味不重要。從國小到高中，這些被系統性地邊緣化，因為它們被定義為「不實用」。

實用主義是顯學，但這個實用主義是非常短視的 ── 它只看到可以被量化的部分，看不到那些無法被量化卻真正構成一個人判斷力的東西。

我曾經說過一句話：如果你有美感，你不會亂丟垃圾。

這聽起來很跳躍，但不是。美感的本質是一種對秩序、對和諧、對「什麼是好的」的感知能力。這個能力一旦被訓練出來，它不只存在於你欣賞一幅畫的時候，它存在於你走過街道的時候，存在於你和別人說話的時候，存在於你做任何決策的時候。你知道什麼是好的，所以你不願意製造壞的。

一個人如果從來沒有被訓練去感知「好」，他就沒有辦法判斷他用 AI 產出的東西是不是好的。他甚至無法察覺他正在放大的是平庸。

從投資報酬率的角度，答案會被多數人否定。為什麼要花幾年去磨一個東西，AI 幾秒鐘就可以產出？這個論述在社群上會獲得大量的共鳴，因為它符合人類對效率的渴望，也符合商業平台對流量的需求。任何說「要慢下來學」的聲音，都很容易被淹沒。

但真正的問題不在執行速度，在判斷力。

AI 可以幫你執行，但它無法幫你判斷這個執行的結果是不是好的。這個判斷只能來自你自己的積累 ── 你看過夠多好的東西，你訓練過足夠的感知，你知道「差一點」和「對了」之間的距離長什麼樣子。沒有這個底層，你使用 AI 的方式，跟那個不懂設計卻覺得自己很懂的客戶，沒有本質差異。

比起以往任何年代，現在都更需要真正的基本功。只是，這個觀念會被輿論打到爛。所以，真正理解這件事的人，會悄悄做相反的事。

他們會去學，會去磨，會把真正的知識與美感傳給下一代 ── 不是在社群上宣揚，因為宣揚對他們沒有好處，而且他們也不需要外部的驗證來確認自己在做對的事。

這在歷史上不是新鮮事。貴族教育、師徒傳承，本質上都是這樣運作的 ── 真正有價值的東西，從來就不是公開授課的那些。

工具是平等的，人人都能用 ChatGPT。但工具平等不等於判斷力平等。有資源的人在傳承識別和駕馭 AI 的能力，而資源匱乏的人拿到的，是放大平庸的能力。

差距不在工具層，在認知層 ── 而這個層次，幾乎無法從外部被觀察到，更難被反抗。

笨，會遺傳。而且這一代，比任何時候都遺傳得更快、更安靜、更難被發現。

或許，我是說或許，這些基本功很有可能成為最稀缺的投資標的也說不定，因為連老師都變少了。