記得小時候曾經上過功文數學，說是上課其實也不太像，通常都是被帶到像是民宅的小空間裡，不斷地練習一本本的數學題目，只要寫完後就拿給兩個老師幫忙對答案。如果該本完成了，就再拿下一本繼續寫。據說功文數學當初的目的就是要讓小朋友習慣數學，並透過熟能生巧的練習，克服對於數學的恐懼感。
但是密集重複練習的結果，往往只增加了運算的速度，但是碰到學校綜合不同運算方式與解法的應用題，就好像是一直在練習高速公路直行開車的初學駕駛一樣，碰到路面寬度不一又有多個轉彎會車的山路時，彷彿原本習得的記憶與技能彷彿又被砍掉重練一樣。
低度努力終究解不了複雜的職場應用題
在職場上，其實也有許多工作就彷彿是小時候上的不知所以的數學課，即便不斷地重複與練習，都只是低度努力，就像是一些據說會被 AI 取代的工作，單純的資料輸入與檢核、制式化地查找資料與回覆、只整理資訊但缺少分析的工作，就像是那一本本寫完、對完答案就不管的數學題本，最終只是讓自己成為了一個運算稍微快一點，但依舊弄不懂解題邏輯的人。
職場的應用題，其實都脫離不了與人協作與因應不同情境的適應能力，就像是人工智慧趨勢專家李開復曾說過的，具備創造力、同理心與靈巧力的人，將大幅減低被人工智慧（AI）取代的機會，而職業類別像是心理師、職能、物理治療師、醫護人員、小說家、老師、領導者（擅長激勵員工的管理者）等。
綜觀以上，這些職業特性都具備與人互動、情緒共感甚至是需要針對不同需求客製化的特色。當自動化取代了純粹勞力後，人類所追求更高層次的享受反而不是效率，而是能讀懂自己的服務。就像是 Netflix 片單、私廚還是管家。人類會越來越厭倦一體適用的廣告與服務，而是希望取得更有人味，更像由自己服務自己的服務。
效率至上過時了？或許你需要的是更像自己的服務
那些我們曾以為被視為值得稱道工作優點的效率、精確與數量，終究無法敵過 AI 運算的演進速度；我們小時候所仰望，可以記下幾萬個數字的金氏世界紀錄保持人，終究無法靠著這些數字解決人生大多數的問題；而世界上有許多事，只消幾秒鐘就可以 Google 得出前因後果之後，人類該拿自己怎麼辦呢？
回到我們現在的工作，當產業趨勢隨著科技更迭，當大家都在不停預測著 AI 所掀起的第四次工業革命的影響，預測有多少工作會流失？或許我們更應該思考的是，在自己 30-40 年的職涯當中，我們願意多付出多少心力，去培養效率之外甚至是尚未被創造出來的工作所需能力？
或許人類集體所能產出最棒的發明，就是更善用我們所身為人對於世界的感知，以及與他人建立關係的能力，透過對話、溝通、理解與共創，運用創造力、同理心與靈活力，我們可以一起打造出更涵融多元文化、更像「人」的世界，而不只是完全仰賴有問有答，用許多華麗的辭藻填充對話，卻無法單純陪你開心與難過的人工智慧。
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