「會用 GPT」= 競爭優勢?還是新的壓力?建立 SOP 駕馭它

更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘


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?

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使用GPT後的感覺?

  • 產能變超高
  • 還是很花時間
  • 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。


    raw-image


    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。
    raw-image


    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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