「AI馬太效應」：為何有概念、有資源的人，會因為AI變得更強？

我最近透過文獻回顧，系統性整理了一張「AI影響工作的變數表」（版本一）。看著這張表，感觸很深。AI時代真正可怕的，不只是「誰會被AI取代」，還有另一個更現實的問題：誰會因為AI變得更強？

這背後，其實是一種新的馬太效應：凡有的，還要加給他；沒有的，可能連原本有的也慢慢失去。

AI不是平均地改變每一個人，而是會依照認知、資源等條件，放大原本的差距。

第一，自驅能力強的人，會更快真正學會AI

AI工具本身不難，真正難的是會不會問問題、會不會拆任務、會不會判斷答案對錯，以及能不能把AI嵌入自己的工作流程。差別不在工具，而在使用者的認知。自驅能力強的人，會主動測試、主動修正、主動累積方法；缺乏學習動機的人，可能只會看著別人越跑越快。

（學習生成式AI的必要性無庸置疑，只是許多人還在觀望，還在遲疑。）

第二，有教育資源的人，會更快把AI變成生產力

AI看似人人可用，但真正要用好，仍然需要課程、老師、社群、案例與方法。有人能快速學到完整流程，有人卻只能自己摸索。同樣拿到一把好刀，有人能做出一桌菜，有人卻只會削水果。工具一樣，結果卻天差地遠。

（貧富差距、認知差距、城鄉差距等，都將影響生成式AI的學習。雖然網路上有許多免費的資源可以學習，但身邊教育資源的落差，著實影響學習的成效。）

第三，有高價值任務的人，會更能用AI放大產出

AI可以協助資料整理、初稿生成、摘要分析與重複性工作，但也能輔助高階人才做策略判斷、商業分析、法律研究、投資評估與產品設計。低階工作者可能被AI壓縮任務；高階工作者卻能用AI處理雜務，把時間拿去做更重要的決策。表面上大家都在用AI，實際上效果卻可能完全不同。

（工作任務會因為職場角色不同而有很大的差異，但學習任務與生活任務的差異確很低（例如：都想考上好大學）。所以，對於較無法從工作中學習AI的夥伴，不妨先從學習任務或生活任務開始。）

第四，有執行團隊或學習團隊的人，會更快形成知識擴散

AI學習不是單打獨鬥，而是群體競賽。一個人摸索Prompt，速度有限；一個團隊如果能分享案例、模板、流程與踩雷經驗，就會快速累積集體智慧。會分享的團隊，越用越強；不交流的團隊，只能各自重複犯錯。

（工商服務一下，揚博的「海豚AI學習圈」就是在解決這個痛點，讓大家能加入學習團隊。😊）

所以，在AI學習上，有意願、有時間、有教育資源、有好團隊、有應用場景的人，會如虎添翼；缺乏資源的人，則可能越來越被邊緣化。這不是危言聳聽，而是技術擴散的基本邏輯：新工具一開始看似開放，最後往往先被資源強者吃乾抹淨。

最後，AI不會自動帶來公平。它更像一種放大器，把人的能力差距、資源差距、組織差距與學習速度差距全部放大。誰能及早學會、用好、整合AI，誰就會站上新的高地；誰還停在觀望，可能就在不知不覺中被甩開。這就是「AI馬太效應」，也是我們現在最需要正視的問題。

作者：羅凱揚（台科大企管系兼任助理教授）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人）

為了回饋社群夥伴長期的支持，
原價 19,999 元，特別加碼提供本群專屬折扣券 1,000 元：讓你最低只要 3,999 元就能完整加入學習圈！

折價券：8MwjovkB

金庸群折價券：bJDX0v7G

歡迎大家一起加入，一起在 AI 時代持續升級

更多商普好文推薦