ChatGPT推出已經兩年多，台灣做為全球AI供應鏈裡頭的關鍵角色，整體社會對AI的關注度也很高。但許多研究和調查都指出一個現象，就是台灣存在「知用落差」，也就是多數人知道AI，但不使用AI。

造成這個現象的一個可能原因，在於生成式AI最直接衝擊的，主要是知識型產業、內容產業，所以對於製造業占比仍高的台灣來說，多數人感受還不那麼明顯。

當外在推力不夠強烈，要推動行為改變，最簡單的做法，是找出「超級使用者」。

因為這波生成式AI的發展，已經讓AI的使用門檻變得很低，所以只要身邊出現一個懂得在工作和生活中大量應用AI的超級使用者，周遭的人跟著有樣學樣，很容易就可以跟著改變。

如果身邊找不到這樣的角色，那至少也要學會一個AI基礎能力：音轉字。

因為我們每天都在講話，所以只要能運用AI做音轉字，就可以把大量的資訊變成摘要，並且可以進一步做問答。以工作者來說，可以是會議的內容、客戶的反饋；對學生則可以是課堂上教學內容的課後複習、考前猜題。

再多一點點，就是用AI來翻譯，將你感興趣的其他國家語言內容，立刻轉換成你可以解讀的內容；或者，也讓AI為你讀讀書，如此就可以把外部世界更多的東西，拉到你的世界來。

日前，美國國會美中經濟與安全審查委員會發表了一份將近八百頁的年度報告，我當時的做法是，自己先讀完其中兩個章節，然後再跟AI有過一次對談，確認它的答案與我的理解很接近之後，再接著將剩下大約六百頁的內容，請AI幫我讀。

當然，重點是不能將AI當作字典或維基百科，而比較像是在跟朋友交換讀書心得。

因為這樣的應用跟我們的生活很貼近，也確實帶來了便利性，就比較容易養成使用AI工具的習慣。

再多說一件事，也許更可以激起你使用AI的興趣。

過去我們談典範轉移，多是上一個世代被年輕世代給顛覆；但這次AI帶來的典範轉移，卻反過來將老一世代的優勢給放大了。

原因在於，現在的小小孩、年輕世代，他們累積的知識和能力都還不夠多，所以同樣一個十年，小小孩在這段期間可以借助AI獲得和發揮的能力，將遠不如已經擁有一定程度知識與專業的大人們。

難得的反超車機會，這次你不把握嗎？