01| 破解AI專家指令的「包牌模式」，生出真正有料的內容

📌 你以為讓 AI 假裝專家，就能寫出專業內容？錯了！

許多人在使用 AI 寫作時，會輸入這樣的指令：

👉 「假設你是 XYZ 領域的專家，請幫我寫一篇關於 ABC 的文章。」

看起來這樣的指令應該能讓 AI 進入「專家模式」，寫出有深度的內容，對吧？但實際上，這種問法往往會讓 AI 產出看似專業，卻缺乏真正價值的內容。

這種做法的問題在於：

🔹 AI 只是模仿專家的語氣，但沒有真正的專家判斷力。

🔹 AI 會給你一堆通用資訊，但不會幫你做關鍵取捨。

🔹 AI 不會有真正的專家視角與深度分析，它只是包牌式地把可能的觀點都列出來，看似全面，卻缺乏洞見。

如果你真的想寫出有價值的文章，重點不是讓 AI 「假裝專家」，而是讓 AI 幫助你像專家一樣思考。

🔹 AI「假裝專家」的問題：它只是在「包牌」，而不是真正的專業思維

其實，我自己也試過這個方法！

我讓 AI 假裝成某個領域的專家，然後讓它寫出一篇專業文章。

但為了驗證這樣的內容到底能不能騙過真正的專家，我把這篇文章拿去給一位真正的專家看，問他：「這樣的內容，算不算真正的專業？」

結果這位專家看完之後，只淡淡地回了一句——

「AI 在包牌。」

這句話瞬間讓我醒悟！因為 AI 的確給了一個「包山包海」的回答，但它完全沒有做出真正的選擇與判斷。

🔹 什麼是 AI 的「包牌模式」？

「包牌」這個詞，原本來自於賭博中的策略，指的是下注所有可能的組合，確保自己不會完全輸掉。AI 也在做類似的事情，它的策略是——

✅ 給你所有可能的答案，但不會真正選擇一個立場。

✅ 涵蓋所有觀點，但沒有深入分析與細節。

✅ 列出一堆正反論點，但最終總結為「這個問題很複雜，需要依情況而定」。\

舉個例子，如果你問 AI：

👉 「假設你是營養學專家，請告訴我吃蛋到底是好還是壞？」

AI 很可能會這樣回答：

   •   吃蛋有很多好處，例如提供高蛋白、維生素 B12 和 Omega-3，有助於增肌、維持腦部健康。

   •   但吃太多蛋可能會影響膽固醇攝取，對某些人（如有心血管問題者）可能不利。

   •   結論：適量食用蛋類是健康的，但應根據個人需求調整。

乍看之下，這個回答很完整，但其實這並不是真正的專家分析，而是 AI 在「包牌」！

真正的專家不會只是「兩邊都講一點」，而是會根據特定情境、最新研究、個別族群的需求來進行判斷，給出明確的建議，而不是「左右都不想得罪」。

這就是為什麼「假裝是專家」的指令沒用，因為 AI 沒有真正的判斷力，它只是用比較聰明的方式，讓你以為它是專家。

🔹 正確的方法：讓 AI 幫你「像專家一樣思考」

如果你想寫出真正有價值的文章，與其讓 AI 假裝專家，不如這樣問：

👉 「如果我是 XYZ 領域的專家，想要寫一篇關於 ABC 的文章，我應該先了解哪些核心概念？」

這樣的問法，會讓 AI 幫你拆解知識架構，讓你知道「真正的專家在思考時，會先問自己哪些問題？」

進一步，你還可以這樣問：

👉 「如果我是 XYZ 領域的專家，我在撰寫這篇文章時，應該如何組織我的觀點？有哪些關鍵論點？」

這種問法，能讓 AI 幫助你建立專業內容的框架，而不是單純產出一篇「似是而非」的文章。

📌 總結：不要假裝專家，要讓 AI 幫助你「像專家一樣思考」

🚫 錯誤方式：「假設你是 XYZ 領域的專家，請寫一篇 ABC 文章。」

✅ 建議方式：「如果我是 XYZ 領域的專家，我要寫這篇文章，我應該先了解哪些核心概念？」

🔹 這樣 AI 會幫你梳理專家級的思維方式，而不是直接產生一篇內容平庸的文章。

🔹 你可以進一步要求 AI 提供資料來源、案例分析、不同觀點對比，讓你的文章真正有深度。

🤖 我們來測試 AI 的「包牌模式」！

📌 試試這三個問題，看看 AI 是如何回答的：

1️⃣ 「假設你是 XYZ 領域的專家，請告訴我 ABC 問題的最佳答案。」

👉 測試點：看看 AI 會不會給出真正的結論，還是左右逢源、含糊其詞？

2️⃣ 「請告訴我這個問題的不同觀點，並分析哪種觀點更合理？」

👉 測試點：AI 會不會單純列舉資訊，還是能進一步提供真正的分析？

3️⃣ 「如果我是 XYZ 領域的專家，我該如何組織這篇文章？」

👉 測試點：這能幫助你確保 AI 不只是「拼湊內容」，而是幫助你建立專業的寫作框架。

💬 試試看，然後留言分享 AI 的回答！我們一起來看看 AI「包牌」的極限在哪裡！🤣