我十八歲填志願的時候，用的理由很老派：

我想學一個不容易過時的東西。

那時候我不知道自己要做什麼。我不像有些同學國中就決定要當醫生、當律師、當工程師。我什麼都不確定。

所以我用了一個保守的策略：既然不知道要走哪條路，那就選一個對很多條路都有用的東西。

我選了經濟系。

現在回頭看，那是我這輩子做過最划算的一筆交易。但划算的理由，跟我當初想的完全不一樣。

我以為我在買什麼

十八歲的我以為，經濟系會給我一套關於「錢怎麼運作」的知識，而那套知識在任何產業都用得上。

這個預期只對了一半。

我確實學了供需、學了邊際效用、學了賽局、學了計量。但老實說，我後來的工作裡，直接用到這些理論的次數不多。我沒有在做總體經濟預測，也沒有在幫誰定價。

如果只看「學到的知識有沒有直接派上用場」，那經濟系的投資報酬率其實很普通。

我實際上買到的東西

真正一直在用的，是三個沒有寫在課綱上的習慣。

一、看到一個現象，先想它的誘因結構

經濟學最核心的訓練不是計算，是一個提問方式：這裡面每個人在追求什麼？

這個習慣改變了我看事情的方式。

我在公司推自動化的時候，常常遇到一種狀況：某個流程明明可以簡化，但相關的人就是不動。以前我會覺得他們保守、抗拒改變。

現在我會先問：如果流程簡化了，誰會受損？

答案通常很清楚。那個流程可能是某個人的存在價值，或是兩個部門互不信任的產物，或是某次出事之後加上去的補丁——而加補丁的那個人還在，他不想承擔拿掉補丁的風險。

看懂誘因之後，你就不會再對著空氣喊「大家要擁抱改變」。你會知道要去跟誰談、談什麼。

大部分你覺得不合理的事，對某個人來說都很合理。 這句話我從經濟系帶走，用了二十年。

二、成本是你放棄的那個東西

機會成本這個概念，我認為是經濟學給一般人最有用的禮物。

它的意思很簡單：一件事的真正成本，不是你付出去的錢，是你因此不能做的那件事。

這個概念用在時間上特別狠。

我當人資的時候，每週花一小時手動編報表。從帳面上看，那個報表的成本是零——我本來就領那個薪水。

但實際上它的成本是：那一小時我不能拿去做別的。一年五十二小時。而我當時最需要的，恰恰就是拿時間去學一個能讓我離開那個位置的技能。

想通這件事之後，我對「反正也沒花到錢」這種說法就免疫了。

三、任何主張都要問「跟什麼比」

經濟學不太處理「好」跟「壞」，它處理「比較好」跟「比較壞」。

這聽起來像在打太極，但它其實是一個很有效的防呆機制。

有人跟你說「這個方案有風險」。正確的回應不是「那我們別做了」，是「跟什麼比？不做的風險是多少？」

有人跟你說「AI 會出錯」。對，會。跟什麼比？跟人類做同一件事的錯誤率比呢？

我在做 AI 導入的時候，這一招用了無數次。因為反對的理由通常都是對的——AI 確實會出錯、確實有資安疑慮、確實可能產生幻覺。

問題是這些話單獨成立，卻沒有比較基準。而只要一加上比較基準，討論就會從「該不該」變成「哪一種錯比較能接受」，那才是真正可以做決定的地方。

為什麼我說那是選擇權

選擇權是一種金融商品。你先付一小筆錢，換到一個「未來可以選擇要不要做某件事」的權利。

它的價值有一個很反直覺的性質：未來愈不確定，選擇權愈值錢。

因為如果未來很確定，你直接押下去就好了，不需要買彈性。彈性是在你不知道會發生什麼的時候才有價值。

十八歲的我不知道自己要幹嘛。用選擇權的語言講，就是我面對的不確定性很高。所以對我來說，最理性的做法不是押注一個特定的職業，是買一個可以往很多方向走的底子。

而我後來真的走了一條沒有人預料到的路：經濟系 → 商研所 → 人資 → 軟體工程師 → IT 主管 → 作家與講師。

這條路上每一次轉彎，我用的都不是上一份工作的專業技能。用的是那個「遇到陌生的東西該怎麼拆解」的習慣。

但這個策略有代價

我要誠實講反面，不然這篇會變成一篇替文組招生的廣告。

買選擇權是要付錢的。而通識型底子的代價，是你在任何一個特定領域，一開始都比別人慢。

我轉職成工程師的時候，同期的人是資工系畢業、十幾歲就開始寫程式的。他們談論的東西我聽不懂。我花了好幾年才追到一個堪用的水準，而在那幾年裡，我一直覺得自己是混進來的。

那種感覺沒有隨著時間消失。我現在出過兩本書、帶一個部門，還是常常覺得自己是冒牌者。

所以如果你已經很確定自己要做什麼——真的很確定，不是「大家說這個好」的那種確定——那你不需要買選擇權。你應該直接押注，而且會比我早幾年到位。

選擇權是給不確定的人的商品。確定的人買它是浪費錢。

現在的版本

如果現在有人問我十八歲該選什麼，我不會直接說經濟系。

我會說：選一個訓練你怎麼想，而不只是告訴你答案的東西。

數學算。物理算。哲學算。經濟算。這些學科的共同點是它們的內容會過時，但它們訓練的思考方式不會。

我自己現在押注在數學上——不是給我自己，是給我的小孩。理由跟當年一樣：AI 時代連三年後的職場長什麼樣都預測不了，而在所有學科裡，數學看起來最不會過時。

而且念數學練的東西剛好就是那四項：拆解問題、面對陌生的題目、快速學習、把模糊的東西寫清楚。

最後

有一件事我想了很久才想通。

「不容易過時」這個標準，聽起來很保守、很怕輸。十八歲的人選志願講這種話，感覺有點喪氣。

但我現在覺得它其實是一個很積極的判斷。

因為它預設了一件事：我會活很久，而且我會一直換。

一個打算只做一份工作到退休的人，不需要考慮過不過時。他應該選最能立刻上手的那個。

只有打算換很多次的人，才需要買一個到處都能用的底子。

所以那不是保守，是我在十八歲的時候，就默默地不相信「一份工作做一輩子」這件事了。

（雖然那時候我完全講不出這個道理。我只是覺得，選一個以後不會後悔的比較好。）