從小我們就被灌輸一種觀念：「失敗為成功之母」、「試錯的過程都不會被浪費，那些跌撞都會成為認識世界的養分」。這句話在很長一段時間裡，是我們面對挫折時最大的安慰，也是我們鼓勵孩子探索世界的基石。
然而，近期在頻繁使用 AI 協助工作與查資料的過程中，我對這這句「老生常談」產生了巨大的衝擊與懷疑。
被打破的認知：我們只是被蒙在無知之中
在使用 AI 之前，當我們遇到一個難題，往往會投入大量的時間去摸索、去碰撞。我們花費數小時甚至數天去尋找一個解法，當最終找到答案時，我們會自我安慰：這段時間的投入是值得的，因為我學到了經驗。
但現在，當我將同樣的問題拋給 AI，它能在幾秒鐘內給出一個極其穩健、甚至是行業標準的答案時，我突然意識到：過去那些所謂的「試錯」，很多時候並不是在探索未知的邊界，而僅僅是因為我們被蒙在「無知」之中。
很多事情在世界上早已有成熟的解決方案，只是我們不知道。在資訊不對稱的時代，「試錯」是獲取真理的必經之路；但在 AI 分工的世代，堅持在已有標準答案的領域「從零開始盲目試錯」，不再是毅力的表現，而是對有限生命與時間的浪費。
當我有明確目標，且時間有限時，我們該如何取捨？
判斷標準：這一刻，你是要「結果」還是要「肌肉」？
面對一個問題時，請先用這三個維度快速自我評估：
一、問題的標準化程度（Standardization）
高度標準化（已解決的問題）：例如「Excel 公式怎麼寫」、「某個程式語言的語法」、「法律條文的解釋」。
- 策略：全權交給 AI。 這些問題通常有唯一或最佳解。在這裡試錯是純粹的時間浪費，沒有任何「過程的價值」。
- 你的動作： 獲取答案 → 驗證 → 執行。
低度標準化（未知的領域）： 例如「這款產品在台灣市場的行銷切角」、「我的畫作風格如何突破」。
- 策略：AI 當顧問，人類做決策。 AI 提供選項，但你需要親身去「試錯」市場反應或藝術手感。
二、是否為你的核心競爭力（Core Competency）
非核心技能（工具性）： 如果你是個作家，但需要架設一個簡單網站。
- 策略： 不要花時間學 HTML/CSS 的底層邏輯，直接讓 AI 給出代碼或步驟。你的目標是「有網站」，而不是「懂寫網頁」。
核心技能（本質性）： 如果你是個程式設計師。
- 策略： 即便 AI 給了代碼，你也必須花時間去「試錯」、去拆解它的邏輯。因為如果你略過了這個理解過程，你的核心能力會退化，未來遇到 AI 解決不了的 Bug 時，你將無能為力。
三、錯誤的可逆性（Reversibility）
低成本/可逆（軟體測試、草稿）：
- 策略： 大膽用 AI 生成多個版本，快速迭代。
高成本/不可逆（發送給重要客戶的信、醫療決策、硬體開模）：
策略： AI 只能作為「初稿」，人類必須介入進行高強度的「試錯」與檢查（Fact-check）。在這裡，「懷疑」比「相信」更有價值。
新的工作流：從「從零摸索」轉向「站在巨人肩膀上試錯」
你提到的「試錯過程不會白費」，在 AI 時代需要重新定義。過去的試錯是為了找到路，現在的試錯應該是為了驗證路。
建議採取 「AI 起手式 → 人類微調」 的模式：
第一階段：消除無知（10% 時間）
- 不要直接開始做。先問 AI：「關於[目標]，目前的最佳實踐（Best Practice）是什麼？」、「通常大家會踩什麼坑？」
- 目的： 瞬間補齊資訊落差，獲得一張地圖。
第二階段：高起點試錯（70% 時間）
- 拿到 AI 的「穩健答案」後，以此為底線（Baseline），而不是終點。
- 你的試錯不再是「怎麼做才對」，而是「怎麼做才能比 AI 給的標準答案更好或更適合我」。
- 目的： 將時間花在從 80 分提升到 90 分的過程，而不是從 0 分爬到 60 分。
第三階段：內化與反思（20% 時間）
- 當任務完成後，回過頭想一下：為什麼 AI 給這個答案？背後的邏輯是什麼？
- 目的： 這就是所謂「過程不白費」的精隨。你透過反推 AI 的邏輯來學習，速度比盲目摸索快十倍。
把 AI 當作「巨人的肩膀」
你不需要為了證明「我很努力」而去重新發明輪子。
- 無知的試錯（被淘汰）： 在不知道有公式的情況下，手算加減乘除。
- 有價值的試錯（需保留）： 在已知公式的情況下，探索公式在極端條件下的邊界，或發明新公式。
在有限時間下的取捨原則是：
凡是前人已經解決的「存量知識」，用 AI 秒殺它；將省下的時間，全部投入到需要情感、創意、決策與承擔風險的「增量價值」上。