Marc Andreessen：AI 時代的職涯生存指南——從「墨西哥對峙」到「超級個體」

本文整理自 Lenny’s Podcast 訪談 Marc Andreessen 的內容。

三把槍的對峙

Marc Andreessen 是網景瀏覽器（Netscape）的共同創辦人，他在 1990 年代發明了改變世界的網頁瀏覽器 Mosaic，後來與 Ben Horowitz 共同創立了矽谷最具影響力的創投公司 Andreessen Horowitz（簡稱 a16z）。過去三十年來，他投資了 Facebook、Twitter、Airbnb、Coinbase 等改變世界的公司，被《時代》雜誌列為全球最有影響力的人物之一。當這樣一位見證過多次科技革命的人談論 AI 對職涯的影響，他的觀點值得認真聆聽。

在這次訪談中，Andreessen 用了一個生動的比喻來描述當前科技業的緊張狀態：「墨西哥對峙」。這個詞來自西部片和香港導演吳宇森的電影——三個人各自拿著槍，互相瞄準對方的頭，誰也不敢先開槍，因為一旦開槍就會引發連鎖反應。

他說，現在的產品經理（PM）、工程師、設計師之間，正在上演這樣的三方對峙。每一方都相信，有了 AI 的加持，自己可以取代另外兩方。工程師認為：「我現在可以用 AI 做設計、也可以做產品規劃，還需要 PM 和設計師幹嘛？」產品經理認為：「我可以用 AI 寫程式、也可以生成設計稿，工程師和設計師的價值在哪裡？」設計師則認為：「我可以用 AI 把想法變成程式碼、也可以自己定義產品方向，為什麼還要依賴其他人？」

最諷刺的是，Andreessen 說，這三方其實都對了。AI 確實已經相當擅長寫程式、做設計、也能進行產品規劃。這不是誰在自我膨脹，而是技術的進步讓這一切成為可能。問題在於，對峙之後會發生什麼？

好萊塢的平行宇宙

有趣的是，這種對峙並不只發生在科技業。Andreessen 觀察到，好萊塢正在上演完全相同的劇本，只是角色換成了導演、編劇和演員。

導演現在想：「我不需要編劇了，AI 可以寫劇本；我也不需要演員了，AI 可以生成表演。」編劇想：「我可以讓 AI 幫我導演、生成演員，我自己就能拍電影。」演員則想：「劇本讓 AI 寫、導演讓 AI 當，我只要專注在表演上就好。」

三方各自盤算著如何用 AI 取代其他人，但 Andreessen 指出，這種對峙的終局不會是某一方獲勝、其他人失業。歷史告訴我們，能夠跨越這些界限的人，才會成為真正的贏家。

在好萊塢，這種人有個特別的稱呼：「auteur」（作者導演）。這是指那些既能寫劇本又能導戲的人，像是 Christopher Nolan（《黑暗騎士》、《星際效應》、《奧本海默》的導演兼編劇）、Quentin Tarantino（《黑色追緝令》的導演兼編劇）。他們之所以成為電影界最有影響力的創作者，正是因為他們打破了傳統的分工界限，能夠掌控創作的全貌。

這給科技業的啟示很清楚：未來最有價值的人，不會是「純粹的」PM、「純粹的」工程師或「純粹的」設計師，而是能夠跨越這些界限、整合多種能力的人。

Dilbert 創作者的職涯智慧

談到跨領域的價值，Andreessen 引用了 Scott Adams 的觀點。Adams 是美國知名漫畫《呆伯特》（Dilbert）的創作者，這部漫畫從 1989 年連載至今，以諷刺辦公室文化聞名，被翻譯成 25 種語言，在全球 2000 多家報紙刊登，是史上最成功的商業漫畫之一。Adams 本人曾在太平洋貝爾電話公司（Pacific Bell）工作多年，這段經歷成為他創作的素材來源。

Adams 生前經常分享一個職涯建議，Andreessen 認為這在 AI 時代特別重要：兩種技能的組合，其價值遠超過兩者的簡單相加；三種技能的組合，價值更是超過三倍。

Adams 用自己的例子來說明：他不是世界上最好的漫畫家，畫技只能算中等；他也不是最懂商業的人，只是在企業待過幾年。但他是少數同時懂漫畫和商業的人，這個組合讓他能夠創造出 Dilbert，精準捕捉辦公室政治的荒謬，引起全球上班族的共鳴。如果他只專精其中一項，不可能有今天的成就。

這個道理看似簡單，但多數人的職涯規劃並非如此。我們被教導要成為「專家」，在單一領域深耕，成為那個領域的佼佼者。但 Adams 的經驗顯示，獨特的技能組合可能比單一領域的頂尖更有價值。

經濟學家的忠告：別當可替代的人

Andreessen 還提到另一位朋友的建議，這位朋友是 Larry Summers——他曾任美國財政部長（1999-2001）、哈佛大學校長（2001-2006），是當代最具影響力的經濟學家之一，也是歷史上最年輕獲得哈佛終身教職的學者。

Summers 給年輕人的職涯建議只有三個字：「Don’t be fungible.」翻譯成中文就是「別當可替代的人」。Fungible 是經濟學術語，意思是「可互換的」，就像一張百元鈔票可以換成另一張百元鈔票，沒有差別。

如果你只會一件事，而這件事很多人都會，那你就是一個「可替代的零件」。公司需要的時候用你，不需要的時候換別人，沒有差別。但如果你有獨特的技能組合——比如你既懂資料分析又懂使用者心理，既能寫程式又能做商業簡報——你就變得難以取代，因為要找到另一個有同樣組合的人並不容易。

Andreessen 把這個觀念延伸到 AI 時代：現在要成為跨領域的人，門檻比以前低太多了。以前你想學程式，要花幾年時間；想學設計，要上課、做專案、累積作品。現在有了 AI，學習曲線大幅縮短，你可以在更短的時間內，建立起有意義的第二專長、第三專長。

從 T 型到 E 型人才

過去幾年，「T 型人才」是職涯發展的流行詞：你要有一個深度專長（T 的那一豎），同時對其他領域有廣泛了解（T 的那一橫）。但 Andreessen 認為，在 AI 時代，這個模型需要升級。

他開玩笑說，主持人 Lenny Rachitsky 應該發明一個新框架：不是 T 型，而是 E 型或 F 型——多個深度專長向下延伸，而不只是一個。重點不是「什麼都懂一點」的通才，而是「在好幾個領域都有實戰能力」的人。

比如說，你是一個深度很強的工程師，但你同時也能用 AI 工具做出專業水準的設計稿、也能撰寫有說服力的產品文件。這不是要你變成三個領域的世界頂尖，而是讓你在主要專長之外，有足夠的能力獨立完成其他環節的工作。

這樣的人會變得非常稀缺，因為他們可以獨立推動一個專案從構想到實現，不需要等待其他角色的配合。在新創公司、小團隊、或是大公司裡想要快速試驗新想法的時候，這種人就是最搶手的人才。

超級個體的崛起

這就帶到 Andreessen 提出的一個核心概念：「超級個體」（superpowered individual）。

他觀察到，AI 對人的能力有兩種放大效果。第一種是讓普通人變得更好：本來寫作能力中等的人，用 AI 可以寫出更通順的文章；本來只會基礎程式的人，用 AI 可以完成更複雜的專案。這是普遍性的提升，幾乎每個人都能受益。

但第二種效果更驚人：讓原本就很厲害的人變得超級厲害。Andreessen 說，他認識的那些頂尖程式設計師，最近都跟他說同樣的話：「我不是比以前好兩倍，我是好十倍。」這些人本來就很強，AI 讓他們的產出呈指數級成長。

這意味著，一個人現在可能可以完成以前一整個團隊的工作量。Andreessen 透露，a16z 投資的一些最前沿創辦人，已經開始認真思考一個問題：「公司」的定義本身會不會改變？

他提到了幾個歷史案例。比特幣的創造者中本聰（Satoshi Nakamoto），一個人（或一小群人）創造了市值數千億美元的系統。Instagram 被 Facebook 以 10 億美元收購時，只有 13 名員工。WhatsApp 被收購時市值 190 億美元，員工不到 60 人。這些案例過去被視為例外，但在 AI 時代，可能會變成新常態。

Andreessen 說，最激進的創辦人甚至在想：能不能有一家公司，除了創辦人之外全是 AI？創辦人負責指揮一支 AI 軍團，AI 負責執行所有任務，從寫程式到做客服到處理財務。這聽起來像科幻小說，但技術上已經開始變得可能。

AI 是最好的家教

但要成為超級個體，不能只是把 AI 當成「幫你做事的工具」。Andreessen 提出了一個很多人忽略的重點：AI 也是有史以來最好的家教。

他說，大多數人使用 AI 的方式是：「幫我寫這封 email」、「幫我寫這段程式」、「幫我生成這張圖」。這沒有錯，但這只用到了 AI 能力的一半。另一半是：「教我怎麼寫這種 email」、「教我這個程式概念」、「教我設計的基本原則」。

教育界早就知道一件事，叫做「Bloom’s 2 Sigma Effect」（布魯姆兩個標準差效應）。這是教育心理學家 Benjamin Bloom 在 1984 年的研究發現：接受一對一家教的學生，表現可以比一般課堂教學的學生好兩個標準差——換算成百分等級，就是從第 50 百分位跳到第 98 百分位。一對一教學的效果是如此驚人，問題只在於成本太高，一般人負擔不起。

歷史上，只有皇室貴族才請得起專屬家教。亞歷山大大帝的老師是亞里斯多德，這種配置不是一般人能享有的。但現在，AI 讓每個人都可以有一個無限耐心、隨時待命、什麼都能教的家教。

Andreessen 說他就是這樣教他 10 歲的兒子。兒子想學什麼，就直接問 AI：「教我這個概念」、「給我出幾題練習」、「我這樣理解對不對？」AI 會耐心解釋，會根據理解程度調整難度，會用不同的方式重新說明，直到學會為止。

這對職涯發展的啟示是：不要只讓 AI 幫你做事，要讓 AI 教你做事。當你需要學習新技能來擴展你的 E 型人才組合時，AI 就是你的私人家教。每天花 30 分鐘讓 AI 教你新東西，幾個月下來，你就能在新領域建立有意義的能力。

我的觀察

聽完 Andreessen 的分析，我想到台灣軟體業的現況，感觸特別深。

在台灣，很多團隊的分工依然非常「感覺式」。PM 覺得工程師不懂使用者需求，總是照著規格做，不會多想一步；工程師覺得 PM 不懂技術限制，總是提出不切實際的要求；設計師覺得兩邊都不懂美感，最後出來的東西總是被改得面目全非。每個人都在抱怨，但很少人真的跨出自己的舒適圈，去理解其他角色在想什麼、面對什麼挑戰。

這種「專業分工」的思維，在過去或許是合理的，但在 AI 時代會變成致命傷。當工具已經能讓一個人跨足多個領域，還死守著「那不是我的工作」的心態，就是在自我設限。

如果你想看看「打破分工」長什麼樣子，去觀察專業 YouTuber 的工作室。你會發現，一人多工是常態，而不是例外。同一個人可能要企劃內容、拍攝、剪輯、寫腳本、做縮圖、經營社群。他們用各種工具——包括大量的 AI 工具——來完成這些工作，產出效率驚人，同時保持極大的彈性。這不是「省人力」的問題，而是這種工作方式讓他們可以更快速地實驗、更靈活地調整方向。

但我也要誠實說，台灣的環境對「超級個體」並不友善。有大量有能力的個人工作者，但缺乏穩定培育、鼓勵的機制。一人公司或自由工作者在跟企業合作時，常常面對一個尷尬的問題：「你們公司幾個人？」當答案是「就我一個」的時候，對方的態度往往會變得保留。在很多企業的採購邏輯裡，公司規模等於可信度，一人公司不見得是正面的標籤。

這是個人能力無法解決的結構性問題。要讓更多超級個體出現，需要的不只是個人的努力，還需要整個生態系統的改變——包括企業對小型供應商的態度、銀行對一人公司的貸款政策、政府對自由工作者的社會保障制度。

Andreessen 描述的「一人十億美元公司」，在美國或許指日可待，但在台灣，我們可能要先解決一些更基本的問題。不過，這不是放棄的理由。即使環境不完美，個人層面的能力提升仍然是值得的。先把自己變成有獨特技能組合的人，至少在就業市場上會有更多選擇。

對峙的終局會是融合，這點我同意 Andreessen 的判斷。但融合的速度和方式，在不同的環境會很不一樣。台灣的工作者需要一邊提升個人能力，一邊推動環境的改變。這是一場長期的賽局。