打開 104，越來越多公司開始要求求職者「會用 ChatGPT」。
但問題是——這真能提升效率，還是變相增加員工壓力？
使用GPT後的感覺？
實際使用就會發現，GPT 在某些情境下反而加重認知負荷，讓人越用越失焦。
大多數人只看到它「省時省力」的一面，卻忽略了它帶來的選擇過多、資訊驗證、提問技巧等隱性成本。這些問題可以透過：設計專屬團隊的「Prompt SOP」來解決，真正把 GPT 變成內部助力，而非新的負擔。
GPT 為何會讓大腦「超載」？
史蒂芬・科特勒在《不可能的任務》中提到，大腦每秒最多只能處理 126bt 資訊。光是理解別人在說什麼，就得花 40bt，三個人同時講話就會超載。另一個例子是《零秒思考》提出的「四塊記憶限制」，就像桌面空間一樣，當你想放下第 5 樣東西時，就得移走或整合其他物品，否則桌面就會變亂、難以運作。
GPT 產生的大量資訊，讓我們的「認知桌面」瞬間塞滿，
導致注意力渙散、決策困難，甚至增加錯誤率。
GPT 為什麼會加重認知負擔？
1. 選擇過載：資訊太多，反而難決策
GPT 能生成多種回覆，例如 email、文案、解決方案，這雖然提供了選擇，但也可能讓人陷入「選擇過載（Choice Overload）」：
- 以前回覆只有一種，現在 GPT 一次給 3～5 個版本，反而要多花時間篩選、比較。
- 且 GPT 生成的內容通常較冗長，還需要額外刪減與修改。
✅ 解法：
- 限制 GPT 回應範圍，例如：「生成一個最直接、不超過 50 字的回覆」，而不是讓它自由發揮。
- 設定固定模板，讓 GPT 只填補變動部分，而非每次都重新生成整段內容。
2. 驗證資訊的正確性，反而增加工作量
GPT 的回答看似流暢，但它可能夾帶錯誤資訊或「正確的廢話」，不得不花時間驗證。
✅ 解法：
- 要求 GPT 提供參考來源，或列出邏輯推理過程。
- 專業領域問題，可改用 perplexity.ai，它能附上資料出處，提升可信度。
3. 學習如何提問，變成新成本
『GPT 的價值在於「提問方式」，而非答案』
許多人以為 GPT 會自動給出好答案，但其實「會問問題」更重要。問題太模糊，GPT 會給冗長或無關的答案，限制太多又可能失焦，結果卻比自己思考還累。
✅ 解法：
- 建立「最佳提問範本」，例如：「根據 A、B、C 三點，提供不超過 200 字的分析。」
- 把 GPT 當成對話夥伴，用它來反駁、補充、拆解問題，而不是期待它一次給出完美答案。
GPT 不是減負，而是我們要「角色轉換」
當 GPT 成為職務的標配，員工不只是「會用」，更要「會問」，最好是“既能”精準提問，“又會”拆解問題，“還能”引導 GPT 產出最優解，這個既要、又要、還要的分步提問技巧，能更好釋放答案的價值。
但如果公司組織內部 沒有標準化 AI SOP，反而可能加重內耗——資訊混亂、溝通成本上升、決策更難。Prompt (指令)應該成為組織內的共享資源，別讓它變成各自摸索的工具。透過 AI SOP 和共享意識，能讓員工從「被 GPT 干擾」轉變為「 讓人更具價值」。
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