「別讓 AI 偷走你的大腦！」思考力正在被你親手葬送？

在這個 AI 工具愈發普及的時代，我們時常被便利所吸引，卻忽略了思考的本質。這篇文章將帶你深入探討為什麼不能將思考完全交給 AI，以及如何正確使用 AI，讓它成為輔助我們成長的工具，而不是束縛我們進步的枷鎖。

為什麼這次提到這個？

今天參加了《領域驅動設計與簡潔架構》的課程，和 Teddy 聊到 AI 的話題。他提到：「能跟自己一起討論的人很少，但 AI 出現後，我可以和 AI 討論問題了。」這讓我深刻意識到了一個現象：

AI 的認知程度取決於我們的程度。如果你本身很厲害，AI 可以幫助你解決更高層次的問題；但如果你是新手，可能會覺得 AI 很神奇，但你卻無法判斷 AI 提供的答案是否正確。

這引發了我的一個重要想法：如果要問 AI 建議，最好先有自己的想法。只有在完全毫無頭緒時才使用 AI。否則，我們的思維容易被 AI 綁架，最終失去主動思考的能力。

為什麼不要外包你的思考給 AI？

1. 思考是一種不可被取代的能力

思考不僅是人類與生俱來的能力，還是我們解決問題、創新與學習的核心基礎。如果過度依賴 AI，我們就會失去磨練這項能力的機會，逐漸讓大腦退化，變得更懶於主動思考，甚至喪失獨立判斷的能力。

舉例來說：

• 如果你習慣直接問 AI，而不嘗試自己分析，你就可能無法發現 AI 的回答是否全面或是是否有遺漏，也挑戰它的假設或補充它的漏洞。
• 長期下來，你的思維模式將變成「拿到答案」而非「思考過程」，這會讓你面對複雜問題時更容易感到無助，因為你缺乏處理這些問題的工具和方法。

2. 依賴 AI，等於失去深度學習的機會

學習的過程包含失敗、反思和不斷嘗試。如果我們完全依賴 AI 來提供答案，自己卻不參與思考，那麼我們就無法透過這些過程來強化自己的能力。

舉例來說：

• 學習程式設計時，如果每次遇到問題都直接讓 AI 幫忙重構程式碼，你可能會發現，自己在長期內仍然無法獨立完成同類型的問題，因為大腦未曾真正「走過」解決問題的過程。
• 如果學生在考試時依賴 AI 搜尋答案，而非自己思考如何解題，那麼即使考試成績高分，他們的實力卻難以提升，這是一種「學習的假象」。

3. AI 的回答具有局限性

AI 的回答是基於它的訓練數據，而這些數據可能存在偏見、不完整或過時的問題。如果我們完全依賴 AI，我們可能無法發現其回答中的錯誤，進而做出錯誤的決策。

舉例來說：

假設你正在做股票投資，問 AI：「目前的市場環境適合買進某支股票嗎？」 AI 可能基於歷史數據和技術分析，回答你：「根據數據，這支股票的價格處於合理範圍，可以考慮買進。」

但這時候，你如果缺乏批判性思維，可能忽略了 AI 無法掌握的現實情況，例如：

• 這家公司最近內部管理是否出現問題？
• 當前的政治或經濟環境是否可能對這個行業帶來影響？
• 這支股票的潛在風險是否已被市場低估？

如果你沒有進一步質疑 AI 的結論，直接採取行動，可能會因為缺乏全面的考量而遭受損失。

現實結果： AI 的建議基於數據，具有一定的參考價值，但它無法完全替代人類的批判性思維來檢視資訊的真實性或潛在風險。

4. 過度依賴 AI，會讓創造力與批判性思維退化

AI 能快速處理大量資訊，這確實能幫助我們提高效率，但創造力與批判性思維是 AI 無法完全取代的。過度依賴 AI，會讓我們失去「跳出框架」思考的能力。

舉例來說：

假設你是一名廣告創意人，想要創作一個新的廣告文案。當你詢問 AI 提供創意時，它可能會基於已知的數據與經驗，回傳一些「高點擊率的標語範例」。但這些範例往往基於過去的模式，像是「限時特價！」、「現在購買，立享優惠！」。

如果你完全依賴 AI 提供的內容，那麼你創作出的廣告很可能與市面上的其他廣告毫無區別，因為 AI 並不會跳出「你問的框架」。但真正的創意，往往來自於將看似無關的兩件事情連結在一起，例如將某種情感、文化背景或新潮元素融入廣告中，讓人耳目一新。

現實結果： AI 可能會幫你加速產生「合格但平庸」的廣告，但真正能打動人心的創意，仍然需要人類的直覺和聯想能力。

5. 思考是建立個人優勢的關鍵

在一個資訊爆炸的時代，真正的競爭力來自於思考深度和問題解決能力，而非僅僅獲得資訊的速度。當每個人都使用相同的 AI 工具時，真正能區分你的，是你如何利用 AI 提供的答案，並加入自己的創新和洞見。

舉例來說：

• 假設兩位設計師同時使用 AI 生成設計草圖，其中一位僅採用 AI 的結果，另一位則基於 AI 的草圖，加入自己的思考與創意，誰的作品會更具價值？
• 在職場中，如果你能展示自己的邏輯推理過程，而非僅僅依賴 AI 提供的結論，那麼你的價值將遠高於那些只會「拿答案」的人。

那我們應該怎麼做？

1. AI 是工具，不是替代品

AI 的價值在於輔助我們擴展視野，填補知識盲區，但它不能替代我們的大腦。可以把 AI 想像成一個「智慧助理」，幫助我們驗證想法或找到盲點，而不是讓它變成我們的「主要大腦」。

2. 學會主動建立自己的認知模型

學習和掌握新事物，必須靠我們自己動腦分析、嘗試、從錯誤中學習。
AI 可以提供答案，但「找到答案的過程」才是最寶貴的部分。

如何正確使用 AI？

1. 驗證想法

在詢問 AI 之前，先嘗試自己分析，列出可能的原因或解決方案。

例如：

我認為這個問題可能有三個原因，分別是 A、B 和 C，因為……（分析理由）。接著請 AI 幫忙檢視這些原因是否合理，並補充我沒想到的部分。

讓 AI 成為「補全拼圖」的工具，而不是直接交由它「完成拼圖」。

2. 以學習為目的提問

善用 AI 的解釋能力，不僅請它給答案，更要讓它說明過程，或提供其他視角。例如：

這個問題有沒有不同的解法？你的推理過程是怎樣的？

3. 探索新領域

當進入完全陌生的領域時，可以用 AI 快速找到學習的線頭，作為起點。但之後仍需主動深入研究，而不是停留在 AI 提供的表層資訊上。

最近的體悟

1. 偷懶讓 AI 完善文章

我最近寫文章時經常用 AI 來完善內容，結果寫出來的東西雖然完整，但卻帶有明顯的 AI 痕跡，且自己並未有實質成長。

反思： 這種做法是錯誤的，因為如果一篇文章的結構和邏輯都交由 AI 完成，那麼就算我寫了 100 篇文章，也無法真正提高自己的寫作能力。

2. 過度依賴 AI 重構程式碼

這週 ChatGPT 當機時，我發現自己完全無法快速重構程式碼，因為我已經習慣依賴它。

反思：ChatGPT 應該是幫助我們更快完成工作，而不是成為我們完成工作的必要條件。

總結

1. 主動思考是人類的核心能力
   長期依賴 AI，會讓我們的大腦變得懶於思考，甚至失去邏輯推理、創造力和耐心。
2. 使用 AI 的最高境界：輔助，而非依賴
   AI 是工具，幫助我們更高效地學習和成長，但我們需要牢記，只有自己走過思考的路徑，才能真正建立認知模型，強化自己的能力。

最後，問問自己：如果 AI 奪走了你的思考能力，你還剩下什麼？