01/09/2026
最近發現有些進行自主訓練的朋友,嘗試用AI來生成訓練課表,但實際內容只是某個健身或功能性課表的變形,跟自身目標沒有明確的關聯性;或是企圖將所有目標塞進同一份課表中,導致執行難度極高,撐過一兩次之後,身體根本無法適應。問題的核心通常不在於AI不夠強,而是使用者缺乏對訓練目標、學理基礎以及自身生理現狀的精準分析。
因為把目標放在alpine技術路線的攀登,我曾經在課表中同時納入攀岩、冰/乾攀、心肺體能、負重爬坡甚至還有最大重量和間歇等項目。當所有目標都想兼顧,課表內容會互相排擠,或是總量與強度會超出恢復能力範圍,導致課表執行不佳,進步也很難被量化。我也試過上網抓現成的課表,但因為缺乏足夠的能力累積階段,而且對學理的了解不夠透徹,課表的完成度也起起伏伏。那些專業運動員能夠完成的課表,不代表每一個人都可以,而當訓練總量超越身體修復極限,發炎與疲勞將快速累積,無法產生正向的超補償。
最近在訓練過程中,我的身體出現了兩個警訊:右手手腕有TFCC前兆,而左手中指A1滑車也有明顯腫痛。這次我沒有直接叫AI給我一套復健課表,而是把目前的症狀、各項身體數據、最近的訓練項目和總量完整輸入,請AI分析可能的受傷原因。結果AI根據解剖學與運動科學給出的推論,跟我自己透過經驗和所學知識來判斷的想法高度吻合——肌力成長的速度遠快於結締組織,肌肉輸出超前導致A1滑車張力過大,加上前臂肌肉長期緊繃,進而誘發了手腕TFCC的不適。當然詳細的診斷還是要靠專業的物理治療師,但當各種成本都有限,且症狀不嚴重的情況下,拿自己身體做點小實驗也是可以被接受的。
當AI分析出合理的病因與學理依據後,我並沒有全盤接收它的訓練建議,而是接回主導權,補充了自己的日常工作情況造成的訓練頻率不穩定,請它:「請考量我目前的現實限制,提供動態調整課表的邏輯。」這時候的 AI 不再替我思考,而是幫我剔除無效訓練、檢視邏輯漏洞的顧問,協助我產出一份符合足夠具體的調整方案。
當然這個方法不適用於所有人,對缺乏學理基礎或訓練背景的新手來說,應優先建立基本的身體感知能力與解剖概念。若無法精準描述症狀或理解基礎學理,將無法判斷AI給出的建議是否包含邏輯漏洞或幻覺。當下次當身體出現受傷警訊或訓練瓶頸時,別讓AI替你思考,嘗試先梳理學理與症狀,將AI作為驗證的夥伴,或許你就會得到更符合個人需求的真實答案。
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