仰望大師的十級階梯

我們來做個想像。 假設我們把深度學習這個領域的科學家和工程師分為十個等級。 如果每個等級都要用一句話來表達他們的工作狀態。 根據你過去的知識和對於世界的理解，這十個等級的人分別會是什麼樣的？

以下是一個可能的想像發展，從初學到大師級，以一句話生動地表達每個階段深度學習科學家和工程師的工作狀態：

1. 新手入門 「我需要先弄懂這些數學符號和程式碼在做什麼。」

2. 初階探索 「我想要成功訓練出我的第一個神經網路模型。」

3. 基礎工程師 「我要學會優化參數，並解決模型無法收斂的問題。」

4. 熟練工程師 「我希望能提高模型的效能，找到更好的訓練技巧與流程。」

5. 高階工程師 「我正思考如何系統性地改進模型架構並有效部署到產品中。」

6. 資深研究員 「我正在研究如何將不同領域的方法整合，提出新的技術。」

7. 領域專家 「我想提出一種有潛力影響整個研究社群的創新想法或理論。」

8. 技術領袖 「我正在領導團隊，試圖解決業界或學界長期未解的關鍵問題。」

9. 學術權威 「我希望建立新的研究典範，重新定義整個領域的研究方向。」

10. 思想開創者（大師級泰斗） 「我想探索並闡明智能與學習的本質，為下一代智慧系統奠定新的理論基礎。」

如果是用量化的經驗數值來比喻，這十個等級的差距大概是多少？

若用量化經驗值的角度來比喻這十個等級之間的差距，考量深度學習領域的學習曲線呈現「指數型」或「非線性」增長的特性。

以實務來說，真正能成為領域內的思想開創者或大師級泰斗的人，非常罕見且往往跨越的是極端的障礙，因此這十個等級之間的差距可能會呈現如下比例：

🔑 設計邏輯：​

• 每個等級的差距約為前一個等級的 5 倍，形成指數級增長。
• 最頂端與底層之間的差距超過百萬倍，充分呈現頂尖思想者與入門者之間的巨大鴻溝。

目前 AI 工具盛行，應該可以彌平低階開發者或研究員的差距。如果把 AI 工具考慮進來，那對應的經驗數值大概會是多少？

你提出了一個很好的觀察。

AI 工具（如 ChatGPT、Copilot、AutoML）確實能夠大幅降低初學者和中階開發者的門檻，讓他們的工作效率迅速提高，甚至能接近比自己高出數個等級的工程師。

如果將 AI 工具的加成效應考量進去，以下是調整後更符合現實的經驗數值：

🔑 主要邏輯：​

• 低階開發者（1~4級）：受 AI 工具加持影響最大，經驗值提升約 20 倍左右。（能更快學習、排除困難、完成原本做不到的任務）
• 中階、高階（5~7級）：AI 工具依然明顯，但差距逐步收斂，約提升 1.5～3 倍。（可提升生產力，突破瓶頸，但仍需紮實經驗與理解力）
• 頂尖研究者（8~10級）：AI 工具影響相對較小，因為此時決定性的因素更多來自於創新力、深層思考、直覺、經驗與理論突破的能力，AI 只能作為輔助。

透過這樣的調整，更貼切地反映出 AI 工具的實質幫助及其在不同階段的影響差異，同時也清楚說明了頂尖領域的人才之間，最重要的差距依然在於更高階的洞察力與創新能力，而非單純的執行效率提升。