AI 把答案變便宜了，為什麼「發呆」反而更值錢

Google DeepMind 的執行長 Hassabis，最近對著一群父母講了一句反直覺的話：別急著替小孩判斷什麼是浪費時間。會這樣提醒，正因為每個大人都熟悉那個念頭：看小孩在發呆、折一張紙、自己跟自己講故事，心裡就想，是不是該叫他去做點「有意義的」事。 說這話的人很有資格。他年輕時泡了很多年看似沒用的東西，下棋、寫遊戲、讀神經科學。後來這些東西全部纏在一起，變成了 AlphaGo，變成 AlphaFold，變成幾年後拿諾貝爾獎那條路。如果他二十歲被勸去做「比較有用的事」，今天這個世界可能不會有上面那些東西。 這句話放在 AI 普及的現在，突然變得更重了。 道理不難懂。AI 讓下一代可以不再勞神苦思：題目給 AI，答案給 AI，連寫篇感想 AI 都能擠出來。表面上效率高、產出多。少掉的是那種「想了半天還是想不通，過了一個禮拜才忽然懂」的事。那種事看起來最浪費，常常想三天，最後得到一個別人五分鐘就能告訴你的結論。但你之所以願意去想第四件、第五件、第六件，正是因為前面那三天，把肌肉養好了。 換句話說，AI 把「答案」變便宜了。可是養出一個能問好問題的人，那個過程沒有變便宜，反而更貴。 這件事，帶小孩的人最容易踩到。看小孩在放空，順手打開 AI 給他學個英文、整理個讀書計畫、解一題數學，心裡就安了。Hassabis 提醒的剛好是這裡：你怎麼知道，現在不是他在養肌肉的時候？ 下次看到孩子（或你自己）在那種沒有產出、看起來在閒晃的狀態，先別急著用一個任務把它填滿。給那段空白一點時間，看它會長出什麼。 別急著替他判斷，也別急著替自己判斷。有時候，浪費才是真正在工作。