一日水電工，讓我重新理解「不會被 AI 取代」是什麼意思

我住的地方地板淹水。

水電師傅來了，看了一下排水孔，很快下了結論：

「水孔有阻塞，但這個不是我能處理的，要找別人。」

我站在濕答答的地板上，一時之間有點不知所措。

那時，我腦中突然浮現一篇我看過的報導：

AI 最容易取代的，是那些「坐在電腦前、重複處理資訊與文字」的工作；
AI 最難取代的，反而是真正動手、處理現場不確定性的工匠型工作。

於是我做了一個決定：在 AI 的幫助下，我自己修。

從小蘇打到通管器

第一步，我照著建議，使用小蘇打加熱水。
結果很快就知道—沒效。

於是第二步，我跑了一趟五金行，買了通管器。

接下來幾個小時，是不斷重複的嘗試、失敗、調整姿勢、再嘗試。
老實說，一度非常挫折。

就在我心裡想著「再試最後一次，不行就放棄」的時候，我突然抓到了使用的訣竅。
不是用力，不是快，而是慢慢旋進、感覺阻力、再調整角度。

我感覺到阻塞開始鬆動了。

水開始能排了，但我心裡出現一個疑問：

我怎麼知道，水管裡還剩多少污垢？

我不可能看到水管內部，也不可能知道是否真的「完全清乾淨」。

我突然意識到，這個問題其實可以抽象成一個排隊系統：

阻塞的本質，不是「有沒有垃圾」，而是：

當 λ > μ，系統就會累積，水就會回湧。

清管這件事，並不是一定要把 μ 提升到「無限大」，
而是只要讓 μ 大於我實際使用時可能出現的最大 λ，系統就會穩定。

於是，我換了一個驗收標準。

我找出自己平常使用時的最大水流量，用這個流量做測試，
再加上一個「一次大量倒水」的極端情境。

只要在這兩種情況下：

那就代表，在我的使用模型下，μ 已經足夠大了。

回頭看這件事，我其實更體會到兩件事。

第一，AI 並不是讓我們「什麼都不用會」。
我更清楚地知道：
哪些事可以請 AI 幫忙思考，
哪些事必須自己動手、感受、修正。

第二，不會被 AI 取代的能力，
不只是單純的「體力活」，
而是在不確定的現場，
把問題轉換成可理解、可驗證模型的能力。

在這個大缺工的時代，或許以後每個人，都得多少會一點水電工的技能。

不然等到真的需要時，水可能比人先來。