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到底「 專業 」是什麼?

上大學、找工作?是不是人人問你 專業 是什麼?如果覺得自己沒 專業,不用這麼想,你不一定要讓別人定義 專業,你…

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想當個人人聽你說的專家,首先要先有「 專業 」,可以由別人定義或你自己定義
想當個人人聽你說的專家,首先要先有「 專業 」,可以由別人定義或你自己定義

上大學、找工作?是不是人人問你 專業 是什麼?如果覺得自己沒 專業,不用這麼想,你不一定要讓別人定義 專業,你可以自己定義!

我們的義務教育目的是生產一代代相同的人,如果你每科 75 分,放學後書包一丟就去玩,那恭喜你是「合格品」,平均好成績表示沒「 專業 」。

長輩通常會要你學個「一技之長」,也就是專業,如果放學回家到上床前那幾個小時你努力一個喜歡的方向,那你就不會是每科平均 75 分,而有一兩科特別優秀,這就是專業 。

暢銷書作家麥爾坎·葛拉威爾 (Malcom Gladwell) 在《異數:超凡與平凡的界線在哪裡?》中提到「一萬小時定律」,說天才要用一萬小時(約十年)培養,充分解釋了「你必須很努力,才能看起來毫不費力」。

「一萬小時定律」表示:如果現在大學畢業要求職,大學選到對的系練 4 年,高中選對的方向練 3 年,國中知道自己喜歡什麼練 3 年,小學六年級暑假時,是你決定你的一萬小時方向的最後時刻!

什麼!但是我現在就要找工作,哪來的 1 萬小時?

沒關係,讓我們包裝一個新專業!

「 專業 」是「職稱」嗎?

「軟體工程師」、「會計師」、「醫師」這不是專業嗎?

這裡的「專業」,就是把一個範圍(Scope)的技能組合在一起,定義一個「代稱」。例如我們把一位學過「資料結構與演算法、計算機結構、作業系統、C 語言… 」的人叫做「軟體工程師」。

感謝定義代稱的人,現在有人告訴你「我是律師」,你就知道他的專業了對吧!但你真的知道嗎?

我們對某個「專業代稱」只有模糊印象。這就是為什麼常有人找「律師」事務所協助申請專利,其實這是「專利」事務所的專業,我們分不清律師和專利工程師。

只有「定義代稱的人」和「擁有代稱的人」真正清楚他的範圍(Scope)是什麼,講給別人聽時,只要讓他有隱隱約約的理解即可。

專業 由解決的問題定義

前面談到的這些「師」都是別人定義的專業,既然專業就是把某範圍的知識組合起來,那我不是就可以自己定義一種專業了嗎?

比如,我擁有「辨識不同寶特瓶瓶蓋的專業」… 呃,這個專業無法解決任何問題!

定義某專業的範圍是因為這些知識的組合可以解決某些問題,比如我想解決感冒的問題,我會去找醫師而不是會計師。

例如:「數據科學家」是最近才定義出來的新專業,它解決了「網路搜集太多數據無法解讀,讓數據變垃圾」的問題。

AI 時代,工作消失得快,新工作也增長得快,在你小六時不可能知道大學畢業要從事什麼工作,可能你未來從事的工作還沒出現呢!所以你那一萬小時要培養的不是「技能」,而是「專業」,這個範圍可能還沒發現。

跟「產品開發」和「創業」一樣,發現社會上有什麼問題,你能想出解決問題的方法,你就能開發一種產品或服務,而產品服務賣得不錯就有個生意興隆的公司。

市場有多大

不是什麼一技之長都能賺錢,有很多一技之長消失了,比如古代有推車在路上吆喝補鍋碗瓢盆的,這非常專業,只是時過境遷,大量生產的碗更便宜,它就消失了。

專業的收入要看市場需求的趨勢是升或降,看出這個趨勢就跟你觀察社會的能力息息相關。

對補破碗的人來說,機器生產的碗盤對他衝擊很大,如果你看到 Facebook 的用戶數節節上升,那說不定你會預測到數億人的大量數據如何分析的問題。

如果你有在觀察趨勢,而且是個好奇會問問題的人,你就會找出待解決的問題。

包裝 專業 技法

被一萬小時理論嚇壞了?別擔心!

作家大衛.艾波斯坦(David Epstein)補充了一萬小時理論,如果專業是「友善」的(規則明確),如體育、棋類、音樂,甚至可計分,一萬小時理論是成立的。

但多數的專業並「不友善」,上班、政治、投資很難定義明確比賽規則,無法計分,雖然可以用績效評估,但影響成敗往往不是看得見的簡單因素。

我們現在知道,能解決問題的「專業」大多是組合拳,不是一萬小時那種專業,各種不相關的經歷讓你更靈活,所以你可以放心包裝專業了!

我們活了這麼多年,已經練了許多怪技能,找到一個公司的問題,把你已練成的技能、知識組合成一個能解決問題的新專業就是了。

有些技能可能還不太夠,再補充一點點就可以解決問題(專業)了,不用花 10 年!

我多年從事網站產品經理,我想服務、找美術、工程師合作建網站,什麼雜事都要管,但我不會畫,也不會寫程式,只會提需求,標準沒專業!

但現在 AI 會畫也會寫程式,唯一不會的是「提需求」。那為什麼我能看到需求呢?服務是解決人的問題,不過人家不會把問題說出來,能對人細微觀察,能發現問題,才能提出需求,這種觀察力是一種專業吧?

重新包裝後,產品經理轉變成最紅的「提示工程師」(Prompt Engineer),畢竟產品經理一直在提示真人,現在改成提示 AI!

觀察、發現問題、包裝新專業

有人說 AI 時代的工作,要在 6 個月學會,可以用 4 年,然後消失。

專業壽命那麼短,只好持續包裝新專業咯!那我們要練習提早看到問題,怎麼訓練呢?

如果你寫過論文,就知道要「觀察、建立假說、驗證假說」來發現新趨勢。

為了驗證要讀大量資料,參考 這篇文章 建自己的知識庫來存取、思考這些資料,幫助你驗證假說。

現在你學會了快速包裝、學習、使用、拋棄專業,也學會不停更新專業的方法,祝你在 AI 的焦慮新年代,保持好心情!

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