康軒文教

AI 改變了什麼，沒改變什麼

今天就能帶走的三個關鍵能力

陳盈臻 Vivi Chen

2026 / 3 / 20

關於 Vivi

工作經歷

16 年媒體與廣告科技領域經驗，服務逾 450 家企業與政府單位
曾任天下雜誌集團、關鍵評論網集團，現職艾迪英特業務總監
生成式 AI 講師暨陪跑教練，線上課程逾萬人學習、實體授課逾千人

核心專長

流程優化與需求洞察
生成式 AI 實務陪跑，引導「怎麼問」到「做出來」
無程式背景的 AI 輔助開發（vibe coding）教學

專業認證

Google Gemini Certified Educator
AWS Certified AI Practitioner
iPAS AI 應用規劃師
資策會生成式 AI 能力認證

作業本

手機

小學生

AI 搜尋的問題

「為什麼女生看到可愛的東西聲音會變？？」

孩子不假思索抄下 AI 的回答

媽媽腦中小劇場

「在 Google 搜尋應該打關鍵字才對吧！」

「為什麼用自然語言就有 AI Mode？」

「AI 的答案又不一定是對的！」

「他連查都不用查，動腦了嗎？」

「如果小時候都問 AI，長大還會自己思考嗎？」

「這跟直接抄 Yahoo 知識＋有什麼不同？」

AI 講師的心中 OS 居然是：

應該禁止用 AI 吧？

我在用過去的標準，
評判未來現在的學習方式

每天教人擁抱 AI，卻要小孩遠離 AI 🤣

Duolingo

一家教育公司宣布
AI-First

CEO Luis von Ahn, 2025

同一家公司，兩種速度

12

年 → 100 套課程

148

套新課程 / 不到 1 年

「先證明這件事不能自動化，才准招人。」
—— Duolingo 新規則

AI 接手了哪些工作？

翻譯

多語言課程內容自動生成

出題

練習句子自動產生

答案清單

可接受的答案組合自動擴充

錯誤審核

用戶回報的問題初步分類過濾

共通點：都是「中間段」——有明確規則、可標準化的執行工作

AI 接手後，做這些事的人被解放了——把時間花在更需要人腦的工作上

但這些事，AI 做不了

教學法設計

怎麼教才學得會？

課程架構

先學什麼、再學什麼？

文化敏感度

這個例句在某個文化裡會不會冒犯人？

品質最終審核

這整套課程夠好嗎？可以上線了嗎？

共通點：都是「頭」跟「尾」——定義方向、判斷品質

同一場浪潮，兩種結局

線上作業解答平台

全球最大教科書出版商

都是教育公司，都被 AI 衝擊。結局完全相反。

一個靠「答案」建立的帝國

#1 美國最大線上作業解答平台

$$$ 學生付月費查標準答案

$113 巔峰股價

$113 → $0.58

-99%

「我是被 AI 踢屁股的代言人。」
—— CEO Dan Rosensweig

一百八十年的教科書出版商

創立於 1844 年 | 全球最大教育出版商

Microsoft

Google

IBM

當 AI 讓內容泛濫，信任變成稀缺品

「AI 造成低品質內容泛濫，反而引發了一波信任飛航。」
—— CEO Omar Abbosh

公信力 180 年累積的內容權威

AI 工具化 同一批人，成果多 40%
更強了，不是更小了

巨頭合作 Microsoft / Google / IBM 主動找上門

年營收成長 4%，Q4 加速至 8%

賣答案 vs 賣信任

Chegg

賣答案可被 AI 取代

-99%

vs

Pearson

賣信任被 AI 放大

穩定成長

「差別在賣的是什麼。」

信任的價值正在改變

當 AI 讓每個人都能生產內容，能判斷內容好壞就是最有價值的能力。

這是公司層面的故事。
但大家可能在想一個更切身的問題：
那我的工作呢？做的事會怎麼變？

3×

IBM 2026 年，初階招募擴大三倍

不是招一樣的人，是招不一樣的人

以前

工程師

寫程式碼

HR

回答員工問題

現在

工程師

理解客戶需求

HR

監督 AI 品質

「兩三年前的入門職務，大部分能被 AI 處理。所以我們重新定義了這些工作。」
—— IBM 人資長 Nickle LaMoreaux

AI 處理例行事務，人專注在需要判斷的工作——同樣的時間，做到更多有價值的事

AI 做中間，人管頭尾

人

定義問題

AI

執行任務

人

驗收成果

「做事的方法變了，但做事的人沒有變得不重要。」

會用新方法的人，應該是賺到了！

讓 AI 做 AI 的，你做你的

省下來的時間，才是真正的價值

整理表格、轉換格式、把資料從 A 系統搬到 B 系統⋯⋯
這些事花掉大量時間，但沒有用到真正的專業。

當這些事被 AI 接走，省下來的不是要拿去做更多事的時間——
是拿來想、拿來判斷、拿來做那些只有人能做的事的時間。

這些需要專業判斷的事，AI 做不到

接下來，一起試試看

溝通力

讓 AI 聽懂需求

創作力

把想法變成看得見的東西

效率力

讓重複的事自動化