AI 做不到的五件事：LinkedIn CEO 教你在人工智慧時代脫穎而出｜專家論點【鄭緯筌Vista】

作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）

前陣子在一場金融業的企業內訓結束後，某位資深副理攔住我。他猶豫了一下，然後問：「顧問，如果 AI 什麼都能做，那我們還能做什麼？」

我沉默了幾秒。不是想不到答案，是因為這個問題我在過去半年聽到不下二十次了——包括在政治大學 EMA 的課堂上、在中山大學的演講後、在各種產業的工作坊裡。每一次問的人不同，但他們的眼神都一樣，顯露出真正的焦慮。

那位副理告訴我，他的團隊剛導入 AI 工具不到三個月，已經有兩個初階職位被重新定義——說得直白一點，就是那兩個人的日常工作被 AI 接管了大半。

想當然耳，這種焦慮不是個案。根據世界經濟論壇（WEF）2025 年的《未來就業報告》，到 2030 年之前，全球約有 9,200 萬個職位會被 AI 和自動化淘汰。McKinsey 在 2025 年的調查更顯示，88% 的企業已經在至少一個業務功能中導入 AI。

但同一份 WEF 報告，也指出了另一個數字：AI 會創造約 1.7 億個新職位，淨增 7,800 萬個。

換句話說，問題從來不是 AI 會不會搶走你的工作？問題是：你準備好接住那 1.7 億個新機會了嗎？

LinkedIn CEO Ryan Roslansky 和首席經濟機會長 Aneesh Raman 在 2026 年 3 月底出版了一本新書《Open to Work: How to Get Ahead in the Age of AI》，給了一個很清楚的答案。他們訪談了神經科學家、組織心理學家、行為經濟學家和人才領導者之後，歸納出五項 AI 無法取代的人類能力——他們稱之為 5C 框架：

• Curiosity（好奇心）
• Courage（勇氣）
• Creativity（創造力）
• Compassion（同理心）
• Communication（溝通力）

Aneesh Raman 在書中說了一句話，我覺得值得細細咀嚼：「害怕是完全可以理解的，但害怕是完全沒有幫助的。」

今天我想逐一拆解這五個 C，並且告訴各位讀者：這不是五個空泛的口號，而是五種你今天就能開始練習的具體能力。

第一個 C：好奇心——AI 能分析答案，但你決定問什麼問題

大家都知道，AI 擅長在現有數據中找到模式。你給它一百萬筆銷售紀錄，它能在幾秒內告訴你哪個產品在哪一季賣得最好？

但是，它不會追問：「為什麼我們只販售這些產品？」

這就是好奇心的本質——不是找答案，是問對的問題。

Greg Dyke 是 BBC 的第 13 任總裁。他在走馬上任之前，做了一件讓所有人感到意外的事：他花了五個月的時間，走訪了全英國的 BBC 辦公室，直接跟基層員工聊天。不是巡視，也不是考核，而是真的在問問題。「你覺得 BBC 最大的問題是什麼？」「如果你是老闆，你會先改什麼？」結果，他上任第一年，BBC1 和 BBC2 的收視率雙雙上升。

老實說，即便是現在，也沒有任何企業顧問或數據分析工具，會建議一位新任執行長花五個月去跟員工聊天。但，人類的好奇心會。

Deloitte 在 2025 年的一項調查中發現，高績效團隊成員願意探索不熟悉的想法、持續學習新技能的比例，是低績效團隊的 2.5 倍。WEF 2025 年的報告也指出，50% 的雇主已將好奇心和終身學習列為核心職場能力。

你可以怎麼練習？養成第二層提問的習慣。當你拿到一份 AI 生成的分析報告時，不要只看結論。先問自己：

• 這份報告的前提假設是什麼？如果前提錯了呢？
• 它沒有分析到的面向是什麼？
• 如果我是客戶，我會問什麼不一樣的問題？

好奇心不是天賦，是習慣。它是一種你可以刻意訓練的肌肉。

第二個 C：勇氣——AI 能計算風險，但你決定要不要跳

AI 可以告訴你一項投資有 63% 的成功機率和 37% 的失敗機率，但它不會替你決定要不要投。

因為值不值得是一個人類判斷，從來不是一道數學題。

2006 年，黃仁勳做了一個當時幾乎所有人認為很蠢的決定：推出 CUDA，一個讓 GPU 可以做通用運算的平臺。這個決策讓 NVIDIA 的成本增加了 50%，市值從 120 億美元跌到 20 到 30 億。投資人質疑，媒體看衰。

但他看到的是一個 AI 還不存在的世界裡，GPU 運算可能成為基礎設施的未來。十八年後，ChatGPT 運行在大約 30,000 張 NVIDIA GPU 上。NVIDIA 的市值超過 3 兆美元。

另一個例子是 Satya Nadella。2014 年接任微軟 CEO 時，他面對的是一家文化僵化、手機策略失敗、市場信心低落的公司。他做了一個大膽的決定：放棄手機，全押雲端和 AI，後來更投資了 OpenAI。他說過一句話：「We needed courage in the face of opportunity.」如今，微軟市值從約 3,000 億成長到超過 3 兆美元。

McKinsey 的分析指出，超過 70% 雇主看重的技能，同時適用於可自動化和不可自動化的工作。差別不在技能本身，而在於人類何時判斷該冒險走一條新路。

你可以怎麼練習？從安全的冒險開始。

• 在下一次會議中，提出那個你一直想說但不敢說的觀點
• 主動爭取一個你還沒有百分之百準備好的專案
• 當 AI 給你三個安全的方案時，問自己：有沒有第四個更大膽的可能？

勇氣不是不害怕，是害怕了還能行動。就像 Raman 說的——害怕是可以理解的，但害怕是沒有幫助的。

第三個 C：創造力——AI 重組舊素材，你想像新世界

嗯，這可能是五個 C 裡面被誤解最深的一個。很多人看到 AI 能畫圖、寫詩和作曲時，就覺得連創造力都被取代了。

其實並沒有。

2023 年發表在《Nature》期刊的某項研究顯示：在發散性思考測試中，AI 的平均表現確實優於一般人——但最有創意的人類，仍然超越最先進的 AI。

為什麼？因為 AI 的「創造」，在本質上是一種重組，它不過是從訓練資料中提取模式，然後以新的方式排列組合。但人類的創造力包含直覺、文化脈絡、情感共鳴，以及想像從未存在過的東西的能力。

2025 年 Frontiers 期刊的研究也發現了一個有趣的現象：在人機協作的設計專案中，資深設計師始終保持對創意流程的主導權。AI 最擅長的是後期的執行和精修，而不是前期的概念發想。

我常在課堂上打一個比方：AI 是一個超強的廚房助手，備料、調味、按照食譜炒菜，它都行。但如果要發明一道從來沒有人做過的菜，那需要主廚的直覺、經驗和膽量。

Deloitte 的調查也呼應了這一點：高績效團隊從失敗中學習而非追究責任的比例是 50%，低績效團隊只有 21%。創造力需要容錯的空間，而這個空間是人類的文化建構，不是演算法能提供的。

你可以怎麼練習？刻意進行跨領域連結。

• 每個月讀一本你專業之外的書
• 當你面對一個行銷問題，問自己：如果一個醫生來看這個問題，他會怎麼想？
• 把 AI 當作你的創意研究助理，讓它幫你蒐集素材，但你來決定如何連結這些素材

創造力的核心不是產出的量，而是連結的品質。

第四個 C：同理心——AI 模擬關心，你真的在乎

這可能是五個 C 中最被低估的一個。

很多人覺得「同理心」聽起來很心靈雞湯，跟職場競爭力無關。但數據告訴我們完全相反的故事。

根據 CCL（Center for Creative Leadership）的研究：

• 擁有同理心主管的員工，敬業度高出 76%
• 員工感到被理解時，留任意願提升 4.5 倍
• 同理心環境中的團隊，創造力提升 2.5 倍
• 95% 的員工表示更願意留在展現同理心的組織

這不是軟實力，這是硬數據。

最好的案例可能還是 Satya Nadella。他接任微軟 CEO 之後做的第一件事，不是調整產品策略，而是改變文化。他要求所有高階主管讀一本書——《非暴力溝通》——然後在公司內推動「成長心態」，取代 Steve Ballmer 時代那種內部競爭、互相攻擊的文化。

很多商業分析師認為，微軟從失落的十年重返巔峰，核心因素不是雲端策略，而是文化轉型。而文化轉型的起點，是一位 CEO 的同理心。

AI 可以用禮貌的語氣寫一封安慰信，但它不會在你加班到凌晨三點時，真的擔心你的身體健康。它可以分析員工滿意度數據，但它不會在一對一面談中感受到你話語背後的疲憊。

這種真的在乎的能力，是建立信任的基礎。而信任，是所有商業關係的核心。

你可以怎麼練習？在每一次重要對話前，花三十秒問自己：「對方現在最需要的是什麼？」

• 不是你想說什麼——是對方需要聽什麼
• 不是急著給建議——是先理解他為什麼焦慮
• 不是用 AI 分析他的績效數據——是坐下來問他「最近還好嗎？」

同理心不是討好，是理解。而理解，是所有有效行動的前提。

第五個 C：溝通力——AI 翻譯文字，你傳達意義

我把溝通力放在最後，不是因為它最不重要，而是因為它是放大器。

你的好奇心、勇氣、創造力、同理心⋯⋯如果說不清楚，就只存在你的腦子裡。說穿了，沒有被傳達出去的想法，等於不存在。

有一個數據我覺得非常有說服力：用統計數據溝通，聽眾只記住 5-10% 的內容；用故事溝通，記憶率躍升到 65-70%。

AI 可以幫你把一份中文的報告翻譯成英文，它可以幫你整理出結構清晰的簡報大綱。但它無法幫你在董事會上說故事，讓所有人理解為什麼這個專案值得投資？它也無法幫你在一對一面談中，找到那個讓部屬眼睛亮起來的關鍵字。

LinkedIn 2026 年的技能趨勢報告，也印證了這一點：跨部門協調、領導溝通、利害關係人管理、公開演講，全部都是快速成長的技能。而且，45% 的職缺現在優先看技能而非學歷。換句話說，溝通力就是那個最容易被看見、也最快產生差異的技能。

你可以怎麼練習？練習用一句話說清楚。

• 每次發出郵件之前，先用一句話寫出核心訊息，然後問自己：刪掉其他所有內容，這句話夠不夠？
• 開會前準備電梯簡報——如果你只有三十秒，你會怎麼說？
• 把 AI 當作你的初稿產生器，但最後的潤飾和故事化，永遠由你來做

溝通力的本質不是文字能力，是讓想法產生行動的能力。

Harvard 和 BCG 在 2023 年的聯合研究，已經證明了這個差距：使用 GPT-4 的顧問，工作品質提升了 40%，速度快了 25%。但盲目依賴 AI 的人，在需要判斷力的複雜任務中，表現反而下降了 23%。

這就是為什麼會用 AI 是基本門檻，但具備 5C 才是競爭優勢。

話說回來，那位在金融業內訓後攔住我的資深副理，他的問題其實問錯了方向。

他問「AI 什麼都能做，我們還能做什麼？」但真正的問題應該是：「AI 什麼都能做，我們更應該做什麼？」答案就是這五件事。好奇地提問、勇敢地決策、創造性地思考、同理地理解他人、清楚地傳達想法。

Anthropic 的 CEO Dario Amodei 說過一句我很喜歡的話：「AI 最強大的用途不是取代人類，而是賦予人類超能力。」

但超能力需要一個前提，也就是你得先知道自己的超能力是什麼？

這五個 C，就是你的起點。不需要等到完美才開始。明天上班時，多問一個「為什麼」。

是的，一切就從那裡開始。