【知識海嘯生存指南】AI 衝擊下，建築師的「學習力」如何不被淹沒，反而乘浪而起？

引言：

不論是「建築師失憶症」與「資料孤島」後，面對這兩個被我呼喚出來，大家都假裝不是問題之外，每個月或是每周以恐怖進展的 AI 技術浪潮等。

建築師引以為傲的「設計力」——整合與解決問題、上下串聯資訊的核心能力——是否足以應對？

或者，我們更需要升級的是底層的「學習力」？本文將深入探討，在這場「知識海嘯」中，建築師的學習模式面臨何種轉變，又該如何進化。

一、「萬無一失」到「措手不及」學習路徑的現實瓶頸

建築設計的能力養成，從學校到進入職場後，一直都是繼承想像中「萬無一失」的師徒傳承、經驗導向的教與學，而這樣的邏輯也確實在我們的業界中實打實的執行著。然而，正如 我個人在對外的近期演講內容，不只是研究報導的少子化課題、疫情後移工限制等觀察中，當「沒了新血」與「未完成心血」（沒有補進的新一代，或說新一代的學習與工作觀念不同與訓練週期不足），因此面對到現實產業環境在一種無法掌握的劇變時，傳統的傳授瓶頸便日益凸顯：

• 現代在知識與資訊的「半衰期」急遽縮短：不只是產業的法規、需求文件的頻繁修訂，像是綠建築、ESG，減碳等課題都在持續調整。新興建材與工法的推陳出新，構築的方式也持續的在進化中。另外我們更發現到一個重點是，現代人受到資訊爆炸的影響，我們從過去看書籍，閱讀文字，思考。轉而到影像，聲音，一張圖片就必須納含全視角。結果論的重要性開始比過程還要重要的情況下，未來的知識和主導將會掌握在理解流程的人身上。過去的「標準答案」驗證的是能力，未來將會是「標準流程」執行的落實會是抵抗知識半衰期的一條解方。
• 「跨界」成為常態，而非例外： 誰曾想過，如今的室內設計，除了空間美學，還得將掃地機器人的行進路徑、高低差處理納入考量？陽台的設計，不再只是洗衣機與水槽的簡單配置，更可能涉及植栽綠化、寵物空間、甚至是都市農耕的想像。辦公空間的升降系統、無所不在的 TYPE-C 充電需求、以及為日益增多的無線設備預留的弱電佈局與基地台規劃，這些過去可能被視為「機電」專業的細節，如今都已成為建築師在空間規劃初期就必須整合思考的隱性主角。
• 「經驗」的侷限性： 過去成功的經驗，在面對全新的社會需求、技術條件或使用者行為時，未必能完全適用。過度依賴既有經驗，反而可能成為創新的阻礙。

思考功課1：
回顧您最近參與的一個專案，其中有多少「新知識」或「跨領域」元素是您在五年前幾乎不會接觸到的？ 

例如，
–是否有因應 ESG 趨勢而導入的綠色設計策略？
–是否有為了提升使用者體驗而整合的智慧科技？
–您是如何獲取並應用這些新知的？
–這個過程中最大的挑戰是什麼？

二、讓 AI 成為「知識引擎」＋建築師核心能力的「價值重估」 

AI 的出現，大家過度的在意由一句咒語下生成的絢爛圖面，各種的設計者包含建築頁的「驚慌失措」。隨著時間的推移，持續重擊的技術太過頻繁的更新下，衝擊感疲乏外，建築設計作業的複雜問題、整合多元資訊、創造空間等工作內容並未改變，這件事情又平淡了下來。
但卻也有很多的年輕人，在這個機會上，透過AI其強大的資訊處理能力，扮演起「知識引擎」的角色，直接且間接的在蒐集職場環境的知識。如果你讀到了這篇並且開始應用，我個人相信只要一年，有落實的讀者核心能力將會大幅的跳級，並且可參與下一場建築「價值重估」的大洗牌。

以最為符合購買建築作品集的單位來延伸：AI能在短時間內提供大量的參考案例、分析複雜的基地數據、甚至生成多種初步的設計方案。基於此，我們過去可能花費大量時間在「資訊蒐集」與「初步分析」上的剛性需求將相對降低。而看到這裡的時候，你不是馬上去做以上範例的嘗試，而是去想上述的任務是不是你的單位最有價值的地方？有，你可不可以跟AI合作，加強讓找到的案例更多元，引用的數據突破以前只在物理環境下著墨，初步設計方案從過去的兩種變成十種，最後你還能踩在自我深刻的經驗上選出最佳解，之後深入的去執行細節。

也就是說，在這樣的描述上，部分的擔心或者威脅，是不是能夠變成另外的形式和提醒，去輕輕地敲亮頭上上那靈感的燈泡，用更多精力轉向那些AI難以取代的環節：

• 從「知道答案」到「提出好問題」： 有很多人都不知道，AI的產出品質，高度依賴於使用者輸入的「問題」品質。一個深刻、精準、能觸及本質的好問題，遠比一個模糊的指令更能激發AI的潛力，也更能引導設計走向正確的方向。也就是說，請拿到每個你身邊給你的「魔法咒語」時，你要想的是為什麼，而不是無腦的使用它。
• 從「被動強記」到「主動批判」： 也有很多人會在AI提供的資訊，就把它當作結果，忽略了它為「素材」時其實更加有用。當你有一張吉普力的生成圖時，你是否能夠將這樣的素材解構，並且應用於日系、淡雅風格的作品表現一環。使用者必須運用專業素養與批判性思維，去篩選、辨識、評估這些資訊的適用性與潛在風險，主導演算法並且不被AI的誤導給「帶偏」。
• 從「單點解決」到「整合創造」： 一直讓訂閱的AI執行單一任務、限縮在特定問題的解決方案提供。你的AI也會趨近於問題的開放性，提供出現縮並且滿足於提問者需求的「唯一解」，最後乏善偏誤。但是，其實使用者可以上下串聯不同的AI，將這些點狀的成果，結合人文關懷、美學判斷、社會脈絡以及業主深層需求，進行系統性的整合與創造性的轉化，回到建築設計上不可替代的價值。

AI「無法取代真人導師的智慧與溫度」，但能「陪伴我們探索未知的領域」。關鍵在於我們如何與這位「知識淵博的朋友」互動。

三、無懼「知識海嘯」：建築人員「學習超能力」

當今日給你另一個機會，你尋找資訊困難度降低，取而代之的是知識攤平在隨手可得的AI指令呼叫下。「當你有任何的疑問，你的念頭必須是這個世界上有一個和你相同的人、也抱持著懷疑。當你想到解答，你的準備必須是這個世界上有一個比你還有智慧的人、有更進階的解決方案」。也因此，該怎麼面對疑問，篩選最佳解在這一遍的答案潮汐之中。而更令人意外的事實是：篩選資訊的方式，從過去的研究方法、資訊的管理策略，或是技術分析邏輯都是最佳的工具，而並非什麼臨時降臨的「學習超能力」：

• 略掃 Skim and Scan： 請準備一個可以隨時記錄的筆記（實體或數位皆可），隨時要去記下工作、生活所遭遇你覺得有趣的技術、新思潮、新需求，在保持高度敏感，能主動掃描並捕捉那些可能影響未來設計的關鍵信號。
• 跨界 Crossover： 使用AI工具的時候，你必須使用更多的立場來參與討論。最重要的事情是絕對不要使用大家在教的那句：「你是一個XXX……。」而原因是，他是那位XXX，那麼身為專業的你是什麼呢？把你辛苦所擁有的決策放任給一個均分的AI骰子，放棄去破除學科壁壘，勇於接觸並吸收來自不同領域的知識養分，不是反而很可惜了這能夠思考如何將其應用於建築實踐的機會。
• 定義 Discover and Define： 當在還沒有遇到複雜問題時，我們必須訓練自己將最說話或者是指令，拆解為更小、更易處理的理解的程度。讓菜市場的阿姨都能夠聽得懂，並準確定義你說明問題的核心。最後他能夠以他們的方式，為你尋求解決方案後，你才是及格的AI對話人員。而不是在那邊「請」和「謝謝」這種奇怪的運動。
• 試錯 Trial and Error： 對自己要有自信，並且充分地提出與要求解釋，重要的是協助自己快速理解與AI對話的知識齊平狀態。而不是挑錯誤，然後和AI卡在徵錯的討論上，你需要做的事情是一但幻覺就必須捨棄掉已經偏離的聊天室。或是開立專案的方式訓練封閉的知識，最後將對話的過程視為不斷測試、反饋、修正的迭代循環，讓AI從「失敗」中快速學習並調整方向。
• 協作 Coordination and Collaboration： 不再將學習視為個體的孤軍奮戰，而是積極參與團隊學習、社群分享，並探索與AI高效協同工作的模式。

思考功課2：
描繪您理想中的「AI 輔助學習場景」。

想像一下，在學習一個全新的建築規範或一種複雜的參數化設計工具時，您希望 AI 如何協助您？
–是提供客製化的學習路徑？
–還是模擬不同情境讓您練習？
–或是將您的問題與全球頂尖專家的觀點進行比對？
–請具體描述一個能顯著提升您學習效率與深度的 AI 互動情境。

四、應對未來的挑戰：不只是「學會用AI」，更是「學會與AI一同進化」

AI浪潮是落點於多家的科技巨頭，而不是單一的ChatGPT。但是也不是要去檢討自己僅僅學會操作幾款AI軟體的不足。重要的是，我們要培養與選用的工具上，透過AI「共同進化」的思維與能力來：

• 理解 AI 的「思考模式」： 了解各個AI (尤其是大型語言模型) 的運作原理、優勢與局限，有助於我們更好地與之協作。
• 反向詢問「提示工程」(Prompt Engineering) 的語意： 去反問AI當遭遇到指令時的思考流程，來讓未來的指令下達更精準、更具引導性，以獲取更高品質的產出。
• 建立「人機協作」的工作流程： 在設計流程的各個環節，思考哪些任務適合由人類決策，哪些可以由AI提供選項性，以及如何讓人與機的優勢互補。
• 持續反思與調整： AI技術快速發展與汰換上，我們需要保持開放的心態，持續學習新的協作方式，並根據實踐效果不斷調整策略。

五、預見學習的無界與專業

AI時代的建築從業人員，我其實是帶著極大的鼓勵與羨慕。因為各位的學習將不再是階段性的任務，而是一種融入日常、持續終身的生活方式。畢竟我在使用上發現，這些關於建築師如何在AI時代重塑學習力、實現專業躍升的系統性思考，值得在一個能夠深刻理解並引領台灣建築設計實踐與學術思辨，並持續為行業注入創新活水的重要專業平台上進行更全面的分享。我們正與這樣的夥伴緊密籌備中。

結語：選擇權在我們手中

面對「知識海嘯」與 AI 的衝擊，我們可以選擇被動地感受「知識焦慮」，也可以選擇主動出擊，將其轉化為前所未有的「學習紅利」。關鍵在於我們是否願意改變思維，擁抱新的學習方式，並將 AI 視為進化的夥伴，而非威脅。

行動呼籲與訂閱：

在您看來，AI 對建築師的「學習模式」最大的衝擊是什麼？您認為建築師最需要培養哪些「學習超能力」來應對未來的挑戰？歡迎註冊網站會員，並在下方留言分享您的真知灼見。

想獲得更多關於 AI 如何助力建築師學習與成長的獨家觀點嗎？請持續關注我們的官方網站 www.codefortaiwan.com，並訂閱我們的電子報，讓我們一同探索建築專業的未來！

五月底，我們將與建築界公認的指標性專業媒體，聯手為您呈現這場關於「學習力進化」的深度對談與完整策略。敬請期待，不容錯過！

參考資料 (範例)：
World Economic Forum. (2024). The Future of Jobs Report 2024: Skills and Workforce Strategy for the Fourth Industrial Revolution. Geneva: World Economic Forum.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company.