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重新定義「AI 工作者」。不只是工程師的事，所有知識工作者都有份。
AI的故事，從一群天才數學家的夢想開始：機器，能不能像人一樣思考？
1950 年，英國數學家艾倫·圖靈提出「圖靈測試」，像一道閃電劈開了這個問題的序幕。 1956 年的達特茅斯會議，正式把這個夢想命名為「人工智慧」。
這本書不教你 AI 工具，也不嚇你哪些工作快消失。 它要回答的，是現在每個知識工作者心裡都在轉、卻沒人真正說清楚的問題：當AI已經比人更會分析、更會產出，人真正不可取代的是什麼？
我們的答案很清楚：未來不是人對抗 AI，而是「善用雙腦協作的人」全面取代只靠自己單打獨鬥的人。
我們把 AI 定位成「第二顆腦」，AI 負責分析、列舉、加速；人負責價值判斷、跨界創造、以及最後拍板。
這本書想做的，不是讓你跑得更快，而是讓你想得更深、判得更準。在這個聰明助手已經無所不在的時代，找回真正屬於人的優勢。
AI的故事，從一群天才數學家的夢想開始：機器，能不能像人一樣思考？
1950 年，英國數學家艾倫·圖靈提出「圖靈測試」，像一道閃電劈開了這個問題的序幕。 1956 年的達特茅斯會議，正式把這個夢想命名為「人工智慧」。
這本書不教你 AI 工具，也不嚇你哪些工作快消失。 它要回答的，是現在每個知識工作者心裡都在轉、卻沒人真正說清楚的問題：當AI已經比人更會分析、更會產出，人真正不可取代的是什麼？
我們的答案很清楚：未來不是人對抗 AI，而是「善用雙腦協作的人」全面取代只靠自己單打獨鬥的人。
我們把 AI 定位成「第二顆腦」，AI 負責分析、列舉、加速；人負責價值判斷、跨界創造、以及最後拍板。
這本書想做的，不是讓你跑得更快，而是讓你想得更深、判得更準。在這個聰明助手已經無所不在的時代，找回真正屬於人的優勢。
