導入 AI 的企業，通常最先看到的是效率提升：初版程式碼馬上就能跑，幾分鐘內就可以生出好幾版文案。不過，產出變快了，後端的把關卻沒有變輕鬆。AI 交出來的東西有哪裡出錯、合不合用，還是得靠人來檢查。有些程式碼雖然能順利通過測試，裡面卻藏著漏洞；有些文案或簡報讀起來很流暢，但放進真實業務場景卻根本行不通。這部分的判斷，依然高度依賴人的經驗。
這份經驗從哪裡來？許多團隊直覺認為，既然 AI 已經能搞定基礎產出，新人就可以跳過熬夜寫程式、磨文案的基礎訓練，直接坐上審查者的位子，負責給 AI 挑錯。這套邏輯顧及了交付速度，也省了人力成本，卻漏掉了一個核心關鍵：新人判斷對錯的能力，到底該從哪個環節培養出來？
審查的直覺來自過去親手做的經驗
我們來看看實際的工作場景。一個沒被系統崩潰折磨過的新人，看到 AI 一口氣吐出幾百行程式碼，只要測試能過，他很難分辨裡面是否藏著地雷。那些隱蔽的資安漏洞，或是高併發時資料庫鎖死這類效能問題，往往要「先想到」才「查得到」。新人缺乏親手踩雷的經驗，自然不知道要往那些死角去想。
行銷文案的狀況也很類似。如果你沒在市場上丟過水球、沒嚐過轉換率掛零的滋味，看到 AI 生出來的工整文案，通常會覺得挑不出什麼毛病。至於這篇稿子放上網會不會有人理，因為手上沒有過去失敗的參照物，也就無從判斷起。
其實，把關能力靠的正是自己當實作者（Maker）時留下來的肌肉記憶。以前踩過的坑、熬夜修過的 bug、被老闆退回重寫的無數次報告，都在腦袋裡建立了一個龐大的資料庫。
當資深工程師掃一眼螢幕就說「這段寫法怪怪的」，通常是因為他曾經在某個深夜因為類似的架構缺陷被叫起來救火。當行銷主管抱怨這段文案沒靈魂，是因為他過去寫過太多發出去毫無迴響的稿子，對那種「字面上漂亮但實質空洞」的感覺太熟悉了。
這些判斷標準很難寫進 SOP 手冊，必須透過一次次把事情做壞、再想辦法修好的過程，才能長在自己身上。完全跳過 Maker 這個階段，就很難培養出擔綱 Checker 的敏銳度。
跳過實作，審查最後只會變成橡皮圖章
要求缺乏實作經驗的新人去把關 AI 的產出，會把他推入一個很尷尬的處境。他就算覺得哪裡怪怪的，也指不出具體問題，最後只能選擇放行。
因為沒有實戰經驗當作尺規，新人能檢查的就剩下最表層的指標：程式跑得起來嗎？格式對了嗎？再往下一層的商業邏輯或極端狀況，他根本不知道該從何看起。
久而久之，這道審查關卡就會退化成蓋章了事。新人點下確認鈕的時候心裡或許會發虛，但因為專案依然能如期交付，系統表面上也運作順暢，這點心虛很快就會被工作完成的成就感給掩蓋過去。
問題在於，這些被放行的細微瑕疵會留在系統裡慢慢堆積。短期內大家效率都很高；但過個幾季，系統裡就會充滿沒人真正看懂底層邏輯的程式碼，而公司的報告與文案，也會因為依賴同樣的提示詞模型而變得千篇一律。公司裡的產出越來越多，但真正看得懂、能除錯的人，卻完全沒有增加。
當新人習慣了只看結果、不再碰過程，他就失去了理解事情全貌的機會。他學會了熟練地下指令，卻無法解釋一項任務從接到需求到最終產出之間，到底經過了哪些權衡和取捨。
摸索路徑被切斷，組織的知識債逐漸變龐大
對於跳過實作摸索所帶來的後遺症，近期的研究界也提出了明確的警告。
學者 Rohit Mehra 等人在 2026 年一份關於 AI 輔助軟體開發的研究中提到，把實作過度交給 AI，會切斷工作者「附帶學習（incidental learning）」的機會1。過去為了解決一個小 bug，工程師可能得去翻底層文件、一條條排查相依關係，真正的專業硬實力，就是在這段看似繞路的時間裡慢慢紮根的。
現在 AI 能直接給出答案，這條摸索的路徑就被硬生生截斷了。研究團隊發現，沒有經過反覆練習的技能會不知不覺地退化，並在企業內部變成龐大的「知識債（Knowledge Debt）」。系統裡塞滿了 AI 生成的程式碼或功能變更，但團隊裡根本沒人清楚它們底層是怎麼運作的。
另一份由 Sumin Yu 與 Taesup Moon 進行的研究，也觀察到了人才梯隊崩壞的跡象2。他們訪談多位軟體工程師後發現，生成式 AI 正在接管大量的初階工作，這讓新人失去了經歷「建設性掙扎（productive struggle）」的機會。以前那種資深同事帶新人、一行行批改初稿的學徒制正在瓦解。如果放任這個情況繼續下去，資深人員和新人之間的認知落差只會越來越大，未來公司可能會面臨找不到人來接班當 Checker 的窘境。
《麻省理工學院史隆管理評論》（MIT Sloan Management Review）的分析也印證了這個擔憂。多項研究顯示，雖然 AI 讓大家的平均產出品質變好了，但想法卻越來越趨同，使用者很容易停留在 AI 給的那個「看起來夠好」的答案上3。對於缺乏實務經驗的審查者來說，他們心裡根本還沒建立起判斷好壞的參照物，也就更難分辨產出能不能經得起真實市場的考驗。
總結來看，這三份研究都指向同一個事實：繁瑣的執行任務確實可以交給 AI，但那份難以言傳的專業直覺，還是得靠人自己親手走過一遍才能獲得。
重塑學習路徑，把實作放回新人的日常
解決這個問題的方法，是重新設計人才培訓的流程，我們不需要為此禁用 AI 或是走回全人工的老路。如果你希望新人未來能成長為合格的 Checker，就必須在工作中刻意保留讓他們動手當 Maker 的機會。
flowchart TD;
subgraph S1["第一階段：刻意練習 (Maker 歷練)"];
A["面對關鍵任務"] --> B["新人先手動實作初版
(經歷卡關與除錯)"];
B --> C["啟動 AI 工具比對解法
(看見差距與邊界限制)"];
end;
subgraph S2["第二階段：邏輯審查 (Checker 養成)"];
C --> D["產出進入審核關卡"];
D --> E["主管追問決策邏輯
(極端情境反應、選用原因)"];
E --> F["跳脫表面打勾
(理解系統底層全貌)"];
end;
subgraph S3["第三階段：思維教練 (專家經驗傳承)"];
F --> G["資深前輩現場示範
(帶著新人給 AI 挑毛病)"];
G --> H["拆解懷疑點與除錯直覺"];
H --> I["新人長出實質把關能力
(成為合格 Checker)"];
end;
classDef stage fill:#f8fafc,stroke:#2C3E50,stroke-width:1.5px;
classDef nodeStyle fill:#ffffff,stroke:#2C3E50,stroke-width:1px,color:#2C3E50;
classDef highlight fill:#fff9db,stroke:#f59f00,stroke-width:2px,color:#2C3E50;
class A,B,C,D,E,F,G,H nodeStyle;
class I highlight;1. 將刻意練習排進工作流程
新人剛入行的這段期間，團隊可以試著區分：哪些任務是為了衝產能，哪些是用來練基本功。對於核心的業務邏輯、關鍵的系統架構或是高風險的專案，不妨要求新人先自己手動做一個版本。讓他經歷過思考、卡關和除錯的過程，接著再打開 AI 工具，拿自己的版本去跟 AI 的結果做對照。
親手做過一次，他才能真正體會 AI 的解法好在哪裡，又或者忽略了什麼邊界條件。
2. 把審查重點從「結果」轉向「決策邏輯」
在審核產出時，主管可以多加一個要求：請新人說明這個結果背後的決策邏輯。
如果是程式碼，除了確認功能正不正常，還可以請他解釋：這段程式在極端流量下會有什麼反應？為什麼選用這種資料結構？如果是行銷文案，就問他這段文字具體想打動誰？希望讀者看完做什麼動作？被主管連續追問幾次後，新人就會開始主動思考深層細節，擺脫單純核對格式的表面功夫。
3. 資深前輩的角色，應該轉型為思維教練
在這個新流程裡，資深同事的價值，是將腦袋裡隱性的判斷直覺，轉化成具體的提問與檢驗方法傳授給新人；這比單純幫忙接手把工作做完還要重要。
最有效的做法，就是帶著新人一起給 AI 挑毛病。當 AI 一本正經地胡說八道，或是文案寫得很空洞時，資深同事可以當場拆解給新人看，指出自己是從哪個細節察覺到不對勁的。多看幾次這種現場抓漏的示範，新人自然會懂得一個嚴謹的審查該做到什麼程度。
明天就可以在團隊裡試試看
如果你的團隊也正在讓新人搭配 AI 處理任務，明天不妨直接做兩個簡單的小測試：
- 動手前先寫思路：下次交辦分析報告或程式開發時，請同事在打開 AI 之前，先用自己的話寫下解題思路。例如：哪三個關鍵步驟、資料要從哪裡抓、哪個環節最容易出錯。想清楚了，才准開 AI 輔助。
- 挑一份 AI 產出來找碴：拿一份 AI 剛剛寫好的初稿，要求大家不能直接按確認，每個人都必須找出三個在極端情況下會失效，或者容易引起誤解的地方，並提出修正建議。
如果你也在思考，如何在導入 AI 的同時建立起穩健的人才梯隊與把關機制，歡迎到 Jed 的 LinkedIn 交流。
常見問題
Q: 如果要求新人花時間手寫或手做，導入 AI 追求的效率提升不就打折扣了嗎？
A: 這是短期產出速度與長期系統穩定性的取捨。如果跳過實作摸索，短期內交付量確實上升，但團隊會迅速累積無法排查的知識債與安全風險，未來修復錯誤的代價遠高於當初省下的時間。在關鍵能力上保留實作練習，是維持組織長期把關能力的必要投資。
Q: 在非技術職能（如 HR、行銷、行政）中，審查能力也同樣依賴 Maker 經驗嗎？
A: 是的。非技術職能的審查同樣需要對情境、人際動態與制度限制具備敏銳度。例如沒親自處理過員工爭議或績效面談的人，很難看出 AI 生成的制度規章拿到現場會踩到誰的地雷。報表也一樣：沒做過業務核對的人，看不出資料來源一變，自動化報表哪裡會悄悄算錯。
延伸閱讀
參考資料
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Rohit Mehra、Samdyuti Suri、Prithviraj K Tagadinamani、Kapil Singi、Vikrant Kaulgud、Adam P. Burden，〈Agents That Teach: Towards Designing Incidental Learning Back into AI-Assisted Software Development〉，arXiv:2607.06101，2026-07-07。研究揭示 AI 代理切斷了透過解決問題累積隱性知識的附帶學習路徑，在組織內部累積知識債。https://arxiv.org/abs/2607.06101 ↩
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Sumin Yu、Taesup Moon，〈Who Will Become the Next Senior? How Generative AI Erodes the Development Pathway in Software Engineering〉，arXiv:2607.17067，2026-07-20。實證分析生成式 AI 吸收初階任務對新人專業成長路徑的侵蝕效應。https://arxiv.org/abs/2607.17067 ↩
-
Léonard Boussioux、Anil Doshi、Oliver Hauser、Kartik Hosanagar，〈The Hidden Cost of AI-Assisted Creativity〉，《MIT Sloan Management Review》，2026-07-09。探討 AI 輔助產出背後的評估盲點與多樣性降低風險。https://sloanreview.mit.edu/article/the-hidden-cost-of-ai-assisted-creativity/ ↩
