最好的科普者，是上禮拜才剛搞懂的人

有人問我：你要不要把統計學得更深一點，再開始寫 AI？

這個問題本身是個陷阱。

專家回不去了

一個做了十五年的資料科學家，你請他解釋什麼是過擬合，他會給你一個正確、精準、而且沒有人聽得懂的答案。

他講得很好。他只是回不去了。他忘記「不懂」是什麼感覺，忘記自己當年卡在哪一個字，忘記那個字為什麼會卡。

我上禮拜才剛搞懂過擬合。我還記得看不懂的那一刻，記得是哪個詞讓我停住，記得我用什麼比喻才把它接起來。那段記憶是我唯一的資產，而它有保存期限。

甜蜜點在早一步，不在早十步

價值在於「比聽眾早一步懂」。

早一步，你還記得路怎麼走。早十步，你已經在講另一種語言。早一百步，你會開始覺得聽不懂的人是不夠努力。

所以「把統計學得更深」這個方向，會把我推離那個位置。學越深，離甜蜜點越遠。

這也解釋了一件事：市面上最會講 AI 的人，往往不是最懂 AI 的人。他們只是剛好站在讀者前面一步的位置，而且還沒走遠。

沒有人服務的那群人

現在的 AI 內容分兩邊。一邊做給工程師，講架構、講參數量、講推理成本。一邊做給大眾，講十個提示詞讓你效率翻倍。

中間那群人沒有人服務：懂政策、懂產業、懂錢怎麼流，但不懂技術，而且手上握著預算和決定權。

所以我不會再往深處走

我會補到剛好夠用，然後停下來。

我要保留的東西，是我還記得自己怎麼不懂的那個狀態。那個狀態一旦消失，我就跟其他人一樣，只能給出正確但沒人聽得懂的答案。