全民修仙時代來了:AI 給每個普通人一個重新選擇靈根的機會
- 從沒有靈根到擁有自己的 AI 修行之道 -
最近看到一篇分析修仙小說的文章,裡面有個觀點讓我想了很久。
為什麼這幾年修仙小說這麼紅?
因為修仙小說賣的可能從來都不是「成仙」。
它真正賣的,是一套普通人的生存想像:
你可能沒有背景、沒有資源,甚至連靈根都很差。
但只要肯學、肯熬、找到自己的功法,再加上一點機緣,人生就還有翻盤的可能。
看到這裡,我突然發現:
這跟現在的 AI 時代,實在太像了。
以前沒有靈根,很多事情你連門都進不去
以前想做一個網站,你最好會寫程式。
想做漂亮的廣告,你要懂設計。
想拍影片,你要懂腳本、攝影、剪輯。
想做音樂,你最好懂一點樂理。
想成立一家公司,你還需要行銷、業務、客服、行政等不同專業的人。
這就像傳統修仙世界。
你沒有火靈根,人家告訴你別學煉丹。
你沒有劍道天賦,就不要妄想成為劍修。
你的「出生能力值」,很大程度決定了你能做什麼。
但 AI 出現之後,一件很有趣的事情發生了:
雜靈根,也可以修仙了。
不會寫程式,可以 Vibe Coding。
不會畫圖,可以 AI 生圖。
不會剪影片,可以 AI 剪輯。
不會作曲,可以生成音樂。
不懂自動化,可以跟 AI 一起建立 Workflow。
一個普通人第一次可以用非常低的成本,同時碰觸過去需要很多年才能跨入的專業領域。
AI 並沒有讓所有人突然變成天才。
它只是讓大量原本沒有「靈根」的人,第一次拿到了進入仙門的門票。
ChatGPT 是法寶,Prompt 是符籙,Workflow 是陣法
如果真的把 AI 時代翻譯成修仙世界,其實非常有趣:
| AI 時代 | 修仙世界 |
|---|---|
| ChatGPT、Claude、Gemini、Codex | 法寶 |
| Prompt | 符籙 |
| Skills | 功法 |
| Token、算力與訂閱費 | 靈石 |
| GitHub、YouTube 與網路知識庫 | 藏經閣 |
| 新模型、新平台與新技術 | 突然開啟的秘境 |
| Vibe Coding | 煉器 |
| AI 內容製作 | 煉丹 |
| n8n 與各種 Workflow | 陣法 |
| Agent | 靈獸、傀儡,甚至是分身 |
這裡的工具名稱與能力會隨版本、方案和使用情境變動,所以重點不在於替某個法寶排出永久排名,而在於理解自己想解決什麼問題。
這時候再回頭看現在很多人在問的問題:
到底要學哪一個 AI?
其實就很像一個剛進仙門的弟子,每天跑去問:
師兄,哪一把劍最強?
問題可能一開始就問錯了。
真正重要的從來不是哪把劍最強,而是:
- 你到底修什麼道?
- 你想解決誰的問題?
- 你能不能把法寶組合成自己的方法?
如果想把這條路拉回實作,可以先從 非工程背景也能開始的 Vibe Coding 開始,再把經驗整理成 Prompt 到 Skill 的工作流。
當所有人都有法寶,法寶就不值錢了
2023 年,你會使用 ChatGPT,可能還算是一種優勢。
到了今天,如果你告訴別人:
我會用 AI。
其實已經跟修仙者說:
我有一把飛劍。
差不多。
因為大家都有。
當法寶變成標準配備,真正產生差距的,就不再是「有沒有法寶」,而是:
- 你會不會使用?
- 你修的是什麼功法?
- 你能不能把不同法寶組合起來?
- 你有沒有自己的陣法?
- 最後能不能形成一套自己的戰鬥體系?
所以我最近越來越覺得,AI 能力其實也有自己的修仙境界。
AI 能力也有自己的修仙境界
| 境界 | AI 能力 | 具體轉變 |
|---|---|---|
| 煉氣 | 會問 AI | 開始把 AI 當成日常協作工具 |
| 築基 | 會寫 Prompt | 能把需求與上下文說清楚 |
| 金丹 | 建立自己的 Workflow | 把重複工作整理成穩定流程 |
| 元嬰 | 開始建立 Agent | 讓 AI 代替自己執行一段任務 |
| 化神 | 讓多個 Agent 協作 | 組織 AI 團隊,打造自動化體系 |
| 煉虛 | 把專業知識封裝成 AI 系統 | 讓經驗變成可以重複使用的能力 |
| 合體 | 人的判斷與 AI 工作流程融合 | 人機協作成為日常工作方式 |
| 大乘 | 駕馭過去一家公司才有的生產力 | 一個人也能調度多種專業能力 |
| 渡劫 | 持續面對模型與環境變化 | 幾乎每隔一段時間就要重新適應天地靈氣 |
然後呢?
渡劫。
而且 AI 世界的天劫,可能每隔幾個月就來一次。
最可怕的是:你好不容易築基,全世界突然都築基了
這大概是 AI 時代最殘酷,也最有趣的地方。
你花半年學會的能力,下一代模型可能直接內建。
以前很會寫 Prompt,是競爭力。
模型變聰明之後,Prompt 的門檻開始下降。
以前 AI 生圖需要研究一大堆參數,後來一句自然語言就能完成。
以前 Vibe Coding 已經讓不會寫程式的人可以做網站。
接下來 Agent 可能連需求分析、寫程式、測試、除錯、部署都自己完成。
你昨天還覺得自己終於築基成功。
一覺醒來:
天地靈氣復甦,全民築基。
所以 AI 時代真正危險的事情,不是不學新工具。
而是把某一個暫時稀缺的操作技能,誤認成自己長期的護城河。
所以 AI 時代反而更需要「修心」
這也是我覺得修仙小說最有趣的地方。
修仙小說寫到最後,真正決定一個人能走多遠的,往往不是靈根,也不是手上的法寶。
而是「心性」。
因為法寶可以撿。
功法可以學。
丹藥可以買。
唯有道心,要自己修。
放到 AI 時代也是一樣。
當工具越來越強、取得成本越來越低,最後真正拉開人與人差距的,反而會重新回到一些看起來很「老派」的東西:
- 判斷力
- 審美
- 經驗
- 信用
- 選擇
- 持續學習
- 解決問題的能力
- 在還看不到成果的時候,持續累積的能力
這些東西,AI 很難直接送給你。
AI 時代,每個人都要選自己的「修仙百藝」
修仙小說裡有煉丹、煉器、符籙、陣法、靈植。
不一定每個人都要成為最強劍修。
只要找到一門市場需要的能力,把它練深,一樣可以換到靈石、累積資源,甚至建立自己的勢力。
AI 時代也是如此。
有人修 AI 影片。
有人修 Vibe Coding。
有人修自動化。
有人修 Agent。
有人修 AI 行銷。
有人修 AI 教學。
有人修內容與個人品牌。
你不需要全部精通。
真正重要的是:
找到一條可以跟自己原本專業結合的「道」,然後持續修下去。
因為真正能賺錢的人,未必是每天知道最多新模型的人。
而是能把其中一門能力,修到真的可以解決別人的問題。
如果你想把「一個人駕馭多種能力」落地,也可以延伸閱讀 零人公司:不是沒人,而是沒有當下做決策的人。
AI 最大的機會,不是讓強者變得更強
當然,有錢、有資源、有技術背景的人,使用 AI 一樣有巨大優勢。
世家依然是世家。
大宗門依然有更多靈石、更多算力、更多人才。
AI 並沒有突然讓世界變公平。
但它帶來了一個很重要的改變:
普通人可以用更低的成本,獲得以前根本碰不到的能力。
一個人可以寫程式。
可以做設計。
可以剪影片。
可以做行銷。
可以建立自動化。
甚至可以開始指揮一群 AI Agent 工作。
這才是我認為 AI 真正有趣的地方。
它不是讓每個人站在同一條起跑線,而是讓原本連比賽資格都沒有的人,突然拿到了一張入場券。
真正的「飛升」,可能不是更會用 AI
所以如果真的要替 AI 修仙設計最後一個境界,我反而覺得不是:
我可以同時操作十個 AI。
真正的飛升應該是:
你已經不再親自操作每一個 AI,而是在設計 AI 如何工作。
你把自己的經驗變成方法。
把方法變成 Prompt。
把 Prompt 變成 Skill。
把 Skill 變成 Workflow。
把 Workflow 交給 Agent。
最後把 Agent 組成一套可以持續運作的系統。
到那個時候,你真正放大的就不是「AI 的能力」,而是你自己累積二十年的能力。
所以我現在越來越相信:
AI 時代真正值得修的,從來不是 ChatGPT、Claude、Gemini 或哪一個模型。
那些都只是法寶。
真正值得修的是自己的「道」。
以前比的是誰有天賦。
後來比的是誰有工具。
當人人都有 AI,最後比的,可能又會回到誰的道更深。
AI 沒有保證普通人一定可以翻身,就像拿到一本功法,也不代表一定能飛升。
但是它至少讓這個時代多了一種可能:
沒有背景、沒有團隊、沒有頂級天賦的普通人,也能開始修仙。
現實世界沒有系統提示。
努力也不一定會顯示:
恭喜你,經驗值 +100。
但如果 AI 真的是這個時代突然出現的一場「靈氣復甦」,那麼現在真正值得問的,可能已經不是:
哪一個 AI 最強?
而是:
你的道,準備怎麼修?
常見問答 (FAQ)
Q1:AI 真的能讓每個普通人都變成專業者嗎?
不能。AI 主要降低的是專業領域的入場門檻,讓普通人更容易開始嘗試與製作;真正能走得長久,仍然需要判斷力、經驗、審美、信用與持續解決問題的能力。
Q2:AI 時代到底該先學哪一個工具?
先從自己想解決的問題與想修的方向開始,再選擇適合的工具。ChatGPT、Claude、Gemini、Codex 或其他模型都只是法寶,工具能力也會隨版本、方案與使用情境變動。
Q3:不會寫程式的人可以從哪裡開始學 AI?
可以先從能立即驗證成果的任務開始,例如用 AI 協助寫內容、做設計、剪影片、建立簡單 Workflow,或嘗試 Vibe Coding。重點不是一次學會所有工具,而是把一次任務逐步整理成可重複的方法。
Q4:如何把 AI 能力變成長期競爭力?
把自己的專業經驗整理成方法,再依序沉澱成 Prompt、Skill、Workflow 與 Agent;當這些工具和你的領域知識、判斷力及信用結合,才比較可能形成不容易被下一代模型取代的工作系統。