在 AI 已經能流暢地生成文字和圖片的今天，我們該如何從真假難辨的資訊洪流中，找到真正的洞見？我認為最核心的關鍵，是重新找回我們的 「獨立思考能力」。
為什麼我們總習慣「聽信專家」？
當我們接收到新資訊時，很多人會下意識地判斷：這是「誰」說的？如果是醫生、教授或業界權威，我們就傾向相信。這背後的原因，往往是我們對他們的「成功」給予了極高的信任。
然而，當我們將專家的「觀點」（Opinions）當成客觀的「事實」（Facts）時，危險就隨之而來。
事實上，這個世界上的客觀事實遠比我們想像的要少得多，許多被我們視為常識的資訊，都只是基於某些假設或特定視角所形成的觀點。例如，政府公布的人口統計數據，可能來自於電話抽樣，或是事後實體調查，不同的統計方式，都會讓結果產生偏差。
真正的挑戰，不是解題，而是定義問題
在現實社會中，問題往往不像考卷題目，有明確的題目與唯一的正確答案。實際上，問題的定義因人而異，取決於不同利害關係人的視角與所設定的範疇（Scope），如果沒有先釐清問題的範圍，我們很容易落入「各說各話」的爭論。
唯有找到不同觀點間的最大公因數，才能更接近真正的問題本質。
例如，當公司業績不如預期時，銷售部門可能認為是「產品不好賣」，但研發部門卻覺得是「銷售能力不足」，其實背後可能還有總體經濟因素在影響。
對我而言，有幾種思考方式比較有幫助：
- 保持懷疑與邏輯判斷： 無論發言者的身分地位，都要先思考其背後的前提假設，這是一種 Critical Thinking 的生活態度，這讓我想到《灰階思考》中的一句話：
世界並非黑或白，而是充滿了模糊地帶。
- 交叉比對： 當你收到一個數據或結論時，不要直接全盤接收，試著從不同來源、不同角度驗證，檢查其前提假設、樣本方法與時間差異，甚至問自己：「如果我是另一個利害關係人，我會怎麼解讀這個數據？」如此一來，你看到的不只是結果，而是整個問題的脈絡。
- 框架不產生insight，只是讓insight更容易被讀懂： 框架（例如 4P 分析）本身沒有insight，它只是一種工具。真正的insight來自於你對問題的獨特觀察與深入思考，而框架只是幫助他人快速理解這些insight的方式。
最後，我想說的是…
AI 可以整理資訊，但理解脈絡仍是人類的優勢。抓住關鍵節點，找到做決策的 Sweet Spot，並用思考與行動去影響結果，是未來仍難以被取代的能力。
