【AI x learning】 提問不只是輸入，而是內在方向的外顯：找到屬於你的起跑線

「你不是不會問問題，只是還沒說出你真正想問的那個理由——AI好用不好用，關鍵在你真的懂自己為什麼問。」

前言

真正有力量的提問，不來自技巧，而來自你有多了解你自己的提問初衷。

這是你嗎？

佑辰因為在工作上面出包，因此老闆要求他必須要針對這一次造成的問題寫一份檢討報告書。

在急切以及煩躁的情緒交疊下，佑辰在ChatGPT視窗中輸入了：「檢討書要怎麼寫？」只見GPT提供了一份非常完整的檢討書格式與範本，佑辰看了覺得這個東西根本不是他想要的，甚至有點煩躁。

「果然，GPT根本也沒有很好用。」佑辰不禁這樣想。

畫面來到了芷妍，芷妍最近課業上很繁忙，造成沒有什麼時間可以陪男朋友，於是一直吵架而感到心煩。

芷妍打開了Copilot以後卻有點猶豫，總覺得不太確定煩的點到底是什麼但就是心情很不好，於是就在對話框輸入了：「好煩，心情不好。」

只見Copilot回覆了一段鼓勵的話語以及一系列的emoji以後，還建議了心情不好的時候可以做什麼事情，並且問了芷妍：「你想聊聊最近發生了什麼嗎？」芷妍覺得AI完全無法理解他的情緒跟解決問題，於是就直接把Copilot的視窗關起來了。

鏡頭轉向了昕語，她是一位剛學習怎麼跟AI交談的人，同時也是一位對於新事物充滿好奇的人。

她有一天突然對於人為什麼會做夢感到好奇，於是打開Gemini以後輸入了：「為什麼人會做夢？」結果Gemini回覆了一整段的科學解釋，還附加了幾種不同的理論。

昕語看完了以後覺得頭很痛，也覺得這個好像滿無聊的，她原本期待AI會像是一個有趣的自然科學的老師帶著她理解這些事情，但顯然沒有。

於是昕語又追問了：「那做夢跟潛意識有關嗎？」結果這一次Gemini的回答更學術了，已經到了一個她幾乎不耐煩看完整個通篇大論，昕語開始覺得：「怎麼這些回答都這麼硬跟無聊？」於是就把Gemini的視窗關起來了。

了解自己，是深度對話的起點

但其實並不是所有人都是這個樣子，有一類型的提問者，當他遇到覺得可能可以透過AI來幫他解決的問題時，他第一件事情並不是馬上打開A的視窗敲下第一句話，也不是急著得到答案，而是先讓自己站穩在「我為什麼要問」的起點。

這一類的提問者，他可以問出一個清楚、具體、富含背景知識與帶有目的的問題。

而AI回答他的將不再是一個制式的模板，而是一個專屬於他、為了他量身打造的回答。

當然也有的時候，他可能遇到人生上或情感上的困境與迷惘，他會說：「我最近心情有點混亂，不確定要問什麼，但我想先說說看。」坦誠面對自己、清楚陳述問題與狀況。

AI給予他的也不再是很流於表面的問題解決方案，而是陪伴式的聆聽與反問，讓他在對話中慢慢釐清自己。

也可能有時候他是一個好奇心旺盛的探索者，他明確地說出自己對於和AI對話的風格、期待與方向，AI也不再回覆他只有冷冰冰的學術理論，而是像一個帶領他學習的老師一樣滿足他無窮無盡的問題，有畫面感、有延伸對話，甚至會有適度的鼓勵。

這樣的提問者，其實從來不是因為他有多會下prompt，而是因為他明白自己在當下發問的動機與心理狀態。

他不只是「問得好」，而是「問得準、問得真」，讓AI不再只是一個工具，而是成為一個真正能陪他走一段路的對話夥伴。

從動機開始，讓自己被AI理解

這個標題看起來確實是有點荒唐，畢竟很多人覺得AI也不過就只是工具或是一個程式而已，居然還需要先讓AI理解自己才可以得到想要的答案與互動嗎？

其實，這個答案是肯定的。

我們常常問問題，但很多時候其實我們並不了解自己為什麼要問，或是該怎麼問。

這個未必是問問題的技巧問題，也不是我們在前一章提過的語氣是否參與對話中的問題，更有可能的是「動機不明」的問題。

根據由Duval和Wicklund於1972年所提出，並且後續由Silvia與Duval於2011年所擴展的自我覺察理論(Self-Awareness Theory)_[1]可以知道。當我們今天將注意力轉向自身的時候，便會進入一種自我覺察的狀態。

透過對於個人的想法、情感的理解的「主觀自我覺察(Subjective self-awareness)」，以及以外人或客觀的角度看待審視自己的「客觀自我覺察(Objective self-awareness)」，這兩個不一樣的角度可以使人產生動機，促使人調整行為，以減少「自我與標準之間的落差」。

也就是說，在真正向AI提問之前，透過理解自己的情感、困境等等的主觀或客觀的自我覺察的過程，可以讓自己更加清楚自己提問的動機，提問就會更貼近真實、具有方向性，進而使得AI的回覆也會更貼近核心。

這不只是技術上的精準，而是心理上的對齊——一種「我知道我在找什麼」的穩定感。

而Aldo Civico於2014年在Psychology Today中也有強調_[2] ，良好的溝通始於對自己內在狀態的覺察。傾聽自己，是成為好提問者與好聆聽者的第一步。

因此我們也可以曉得，當提問者可以清楚辨認自己的情緒與需求時，與AI之間的對話就不再只是資訊交換，而是理解與陪伴的開始。

而在Yoesoep Edhie Rachmad於2022年所提出的溝通中的動機理論(Motivation in Communication Theory)_[3]中也有提到，有效的溝通始於自我覺察。當一個人能辨識自己的情緒、需求與偏好，他就更容易說出真正想問的話，也更容易接住對方的回應。

這也表示了，一旦忽略動機的溝通往往無法達成預期效果。如果當提問者能清楚表達提問背後的動機，AI的回覆將不再只是資訊輸出，更是一種有溫度、更貼身剪裁的回應，對於AI來說，提問會變成是一種情緒的邀請。

這些不同的研究都顯示了，人與人之間的良好有效溝通皆仰賴自我覺察與互相理解，而和AI的對話與溝通難道不是應該更是如此嗎？

找到你的起跑線

現在，在你準備提問之前，請先花一點點時間，陪自己走一小段路。

我們設計了一共20題的動機檢測，這不是為了評估你對AI的理解程度，也不是要判斷你問得好不好。而是一個讓你在提問之前，先回頭看看自己現在的狀態的小問題們。

有時候，我們打開AI，是因為卡住了；有時候，是因為好奇；也有時候，只是想找個地方說說話。這些動機都沒有對錯，但當我們能夠辨識它們，對話容易被理解，情緒也會變得容易被接住。

這份檢測不需要準備，當然也沒有標準答案，只需要你誠實地回應當下的感覺。

另外，我們希望你能把這份檢測當作一種習慣——在每次想要提問之前，都先陪自己走過這20題，讓你更清楚自己此刻的心情與需求。這不只是為了讓AI更懂你，更是為了讓你更懂自己。

倒一杯水，放著一首溫柔的音樂，準備好了以後，我們就來開始這段自我覺察之旅吧！

由於問卷為互動式的問卷設計，因此請前往文章本身中的「找到你的起跑線」↓

當你已經完成了這20題的動機檢測，謝謝你願意停下來陪自己走這一段。

接下來，我們會根據你的回覆，透過這篇文章後續的內容，帶你認識你此刻最主要的提問動機。請務必記得這不是一種分類，而是一種理解——理解你在對話中最常展現的樣貌，也理解你在不同情境下可能會有的需求。

你可以依照你剛剛的檢測結果，直接前往對應的動機類型介紹。當然也可以一一審視不同的動機狀態，讓你未來在面對不同的情況下，能夠更快地覺察自己可能會是哪一種類型。

每一種動機都有它的節奏、語氣與互動方式，我們會陪你慢慢看清楚，也慢慢找到最適合你的提問方式。

另外也請記得，無論你是哪一種動機，這裡都不是要改變你，而是要幫你更穩地站在自己的起點上。

專注型動機：鎖定唯一方向

每個人與AI對話的方式都不一樣，而這些差異，往往來自我們當下的心理狀態與提問動機，甚至也會根據不同遇到的問題和情境而有所不同。

你剛剛完成的20題檢測，已經簡單地幫你辨識出此刻最主要的動機樣貌。

以下是五種常見的動機類型，每一種都有他內心的活動狀態、可能的挑戰與困境、可能會有的情境以及我們建議的AI語氣和提問暖身句等。

你可以依照自己的檢測結果前往對應的介紹，也可以一一閱讀，看看自己在不同情境下可能會切換到哪一種狀態。

以下介紹的是「單一主動機型」的各項分類，如果你的類型是屬於「均勻分布型」「多重混合型」或是「雙主動機型」，請看我們再下一個部分的「多元型動機：靈活整合多路徑」的內容喔！

問題導向型

你是什麼樣的？

「我現在有一個問題需要被解決，我不想要花時間繞路，只想要最快得到這個問題最切中要害的解法。」

屬於問題導向類型的你，你的心就像是一支箭一樣筆直地朝向一個目標，只是目前眼前的道路被石頭擋住了，需要有人幫你搬開他或是指向一條更快速的捷徑。

你打開AI並不是為了想要閒聊或是抒發心情，而是希望可以找到一個最快解決問題的解法，讓你可以繼續前進。

對於屬於問題導向型的你來說，心理學上的「適配感」需求是最核心的驅力，而願意主動對於AI提出問題的你，同時也具備由內心驅動的「自主性」，因此具備有強大的內在動機渴望掌握情境、排除障礙，並在行動中確認自己的能力。

這種動機在自我決定理論(SDT)_[4]中被視為一種正向的內在驅動——當人們感受到自己能夠有效地完成任務時，會產生更高的動力與滿足感。

而在期望價值理論(EVT)_[5]中，這類提問者通常對目標有高度的期望值，也認為解決這個問題極具結果價值，因此會投入更多心力。這不是急躁，而是一種對結果負責的姿態。

問題導向的使用者常見於像是工作上遇到的問題卡關，馬上需要一個解決的方案，眼前有一個很明確的問題等待著，甚至可能帶有一點急迫性，需要在短時間內進行修正。

在AI的使用中可能面臨的挑戰

問題導向型的使用者在使用AI的過程中，很有可能會因為急著解決問題，過於追求立即答案，而忽略背景脈絡。

同時也可能因為對於延伸討論的耐心不足，而忽略了可能有更佳的解決方法，或是更大的進步可能。

AI使用時的推薦模組與方向

在沒有提供完整的背景脈絡時，AI不一定能夠提供最切合你的問題解決方法，推薦可以先花一點時間向AI交代完整的背景脈絡，再開始提出想要解決的問題，會讓AI所提供的解法更為貼切。

雖然交代背景這件事情可能真的會很花時間，但這是必要的過程喔！

而在進行AI最一開始的角色設定時，可以將AI設定為特定領域的技術顧問或問題解決師，並且要求AI以精準、結構化的語氣直入重點，並提醒AI專注在技術層面的協助，避免過度轉向情緒陪伴，讓回覆更貼近你的當下需求。

交代完了背景和角色設定以後，可以試著提供AI你「目前為止最困擾的問題點」來當作第一個問題的起手式。

在過程中，你可以適時提醒AI你的需求與限制，並請它根據這些條件規劃具體的解決步驟。

而在得到一個滿意的解決方案以後，可以適度延伸與AI討論這個問題的長期解決方案，自動化解方，以及未來是否有可以避免這個問題繼續發生的方法。

甚至，當你完成眼前的任務後，也可以請AI幫你設計一個預防機制，讓未來遇到類似問題時能更快處理。

推薦的暖身句

「我現在卡在⋯，你可以幫我列出解決步驟嗎？」

「請幫我分析這個情況的最佳方案。」

好奇探索型

你是什麼樣的？

「我只是想看看還有什麼我沒發現的東西，不一定要馬上有答案。有時候，我只是想被帶去一個我沒想過的地方。」

好奇探索類型的你，就像是在一條沒有盡頭的小徑上面散步，沿途的每一朵花、每一個轉角都讓你想停下來看看。

你打開AI並不是因為真的有什麼急事，很可能只是單純想要看看今天有遇到什麼樣的新風景。

這種探索的心情，本身就是一種滋養——它會讓你保持開放、靈活的心態與心情，也讓你在不經意間收集到未來可能用得上的靈感。

好奇探索型的你，「自主性」就是你們心理上面最強的驅動力，想要探索什麼都是基於自己的選擇與意志，希望能自由地探索、發現，而不是被限制在某個框架中。

在自我決定理論(SDT)中，自主性是人類基本的心理需求之一，對一個新事物的學習或是對於問題的處理，往往來自於好奇心，而一旦出於本身內在動機選擇探索時，學習與互動的品質會自然提升。

而在價值期望理論(EVT)的觀點中，好奇探索型的人對於想要了解的主題的價值感很高，雖然不一定是效用價值，但是對於做這件事情的樂趣與興趣的內在價值卻是非常高。

即使探索到最後不知道會走到什麼目的，卻仍願意投入，因為「知道更多」本身就是一種值得的事。這不是漫無目的，而是對未知世界的溫柔邀請。

好奇探索型的使用者最常見的情境，就是偶然在網路上看到一篇文章，或是在路上看到一個有趣的現象，想延伸了解相關背景與冷知識。

或是在旅行前，想隨意探索目的地的文化趣聞與故事，雖然看似不同，但其實共同點就是來自於對於某一件事情的好奇。

在AI的使用中可能面臨的挑戰

好奇探索型的提問者，雖然沒有預設想要到達的終點，但是很容易在話題間跳躍，缺乏聚焦，也可能最後聊到忘了原本的問題。

也因為在不同話題間跳得太快，結果每個都只淺嚐即止，難免有一點點可惜。

AI使用時的推薦模組與方向

雖然沒有預設一開始的目的與方向，看起來像是隨意閒聊。但是沒有關係，因為對於好奇探索型的使用者，重點是在探索的過程而不是目的地。

而也因為重點是在探索過程，所以AI的角色設定上推薦設定成知識的導覽員或是對話夥伴，而不是冷冰冰的問題解決專家。

畢竟比起直接提供學術理論，更有趣的是一起探索主題背後的故事與脈絡。而在語氣的設定上也推薦可以提醒AI以親切、有趣甚至允許適度的延伸話題來開展整個對話。

設定好了AI的角色跟語氣以後，或許可以先挑一個今天對於這個主題最感到好奇跟興趣的詞、物件或是故事開展。

討論與對話的過程，也可以嘗試在同一個話題上面多停一段時間，讓AI有機會可以展開更多的層次與內容。

如果想要對於特定的主題聊得更深入的話，也可以要求AI提供這個主題的歷史脈絡、文化背景，甚至看看它在不同領域的應用與變化。

推薦的暖身句

「我最近對⋯有點好奇，你知道嗎？」

「這個主題有什麼有趣的冷知識？」

思考整理型

你是什麼樣的？

「我腦中有很多想法，但它們就像散落的拼圖一樣拼不起來。我需要有人幫我先排好邊框。」

屬於思考整理型的你，目前腦中的想法就像是一張攤開的地圖，路線交錯、標記凌亂。你不是沒有方向，只是需要有人陪你，把那些散落的線索慢慢排好，讓你能看見一條清楚的路。

思考整理型的提問者會同時受到「自主性」以及「適配感」兩種心理學的動機驅動，他們希望最後可以自己做下決定，同時也認為自己對於後續的問題有解決問題的能力，只是需要他人從旁協助整理出一個可以依循的脈絡。

在自我決定理論(SDT)中，這種雙重需求的交錯，常見於正在進行複雜思考或面對多重選擇的人。他們不是迷失，而是正在尋找一種能夠安放思緒以及釐清問題的方向。

而在價值期望理論(EVT)中，思考整理型的人對於最後思考得到的結果期望相當高，因為最後整理出來脈絡不只可以帶來內在價值，甚至可能帶來對於未來目標的幫助。

思考整理型的提問者在日常生活中可能有的情境會像是面對多個待辦事項，不知道怎麼做才可以有完善的完成事項的流程，也可能是腦中有很多靈感，但無法組成完整計畫，需要有一個人在旁邊溫柔聆聽，適度接住情緒並協助整理思緒。

在AI的使用中可能面臨的挑戰

思考整理型的提問者因為目前可能已經千頭萬緒，面前已經擺了太多的資訊而不知道應該要從何開始，無法選定討論的起點。

有時候，思緒太多會讓人反覆思考，進而缺乏行動，甚至有可能希望一次提問就解決所有的問題。

而在思緒沒有交代完整的情況下提問，AI的回覆容易使得思考整理型的提問者覺得AI回覆太快了，好像沒有理解自己的感覺。

AI使用時的推薦模組與方向

有時候，思緒不一定要是自己整理，或許可以將這件事情讓AI協助我們處理，但關鍵是先願意把腦中的想法交出來，不需要整理好，只要願意開始說，就已經是整理的第一步。

思考整理型的使用者在進行提問以前，可以設定AI的角色為思緒整理師或問題澄清者，語氣上也可以要求AI的回答是有邏輯、耐心、循序漸進的方式。

設定完了AI的角色跟語氣以後，可以先花一點時間將你所有的想法以條列式或一篇文字的方式呈現給AI。

不一定要先分門別類或是排列順序，哪怕是想到什麼就講什麼也沒有關係。

呈現完了以後先請AI幫忙進行整理與分類，然後你可以從中挑一個你覺得當前最想要先處理的事情來進行更深入的提問，先聚焦在一小塊，會更容易推進，慢慢將拼圖的框架建立好以後一點一點拚完。

但有時候可能這些散落的思緒的背後會有一個更大的框架，或是需要釐清的問題，當整理完原本的資訊以後，也可以要求AI找出這些資訊的關聯性，看看能不能拚出更大的拼圖。

推薦的暖身句

「我腦中有幾個想法，你可以幫我整理一下嗎？」

「我現在有點亂，不確定該先做什麼。」

創作輔助型

你是什麼樣的？

「我腦中有畫面，但是他們就像迷霧中的人影一樣模糊。我需要有人來幫我看清真實的樣貌。」

創作輔助型的你，靈感有時像潮水，來的時候洶湧澎湃，一旦退去時卻讓你站在沙灘上，不知該往哪裡撿起第一顆貝殼。

創作輔助型的提問者在心理上同時需要自主性以及適配感的支持，他們會希望作品裡面呈現出自己的風格與味道，保有創作的過程中還是有很高度的自主性，並且相信著自己有足夠的能力可以產出很棒的作品。

在自我決定理論(SDT)中，創作的行為本身就是一個高度內在動機驅動的行為，當人們感受到自己能夠掌控創意並表達自我時，動機會自然湧現。

而在價值期望理論(EVT)的觀點中，創作輔助型的提問者對於創作成果的價值感也非常高，不論是對於自我認同、未來成果或是創作本身的樂趣的價值都是。

但是在使用AI的過程中也會經常懷疑，AI協助創作的內容是否真的會帶有自己的風格。

創作輔助型的情境常見於各種創作的過程中，例如寫作卡關，需要不同風格的開場靈感，或是設計作品時想嘗試多種視覺風格。

與思考整理型的差異

創作輔助型與思考整理型看似都是想要從片段的資訊中整理出想要的東西，但其實他們兩者還是有許多本質上的不同。

思考整理型的起點是「混亂」，起因於腦中有太多待辦、想法、情緒，但還沒形成結構。他們不是在創作，而是在生活或決策中感到資訊過載。

但創作輔助型的起點是「創作卡關」，他們已經在創作中，但某個段落、風格、靈感卡住了。他們不是不知道要做什麼，而是「知道要做什麼，但做不出來」。

因此對於思考整理型的提問者來說，最重要的事情是釐清思緒，找出優先順序，常見於生活或人生的抉擇與決策。但是對於創作輔助型的提問者重點則是在於激發靈感、模擬風格、突破創作瓶頸，常見於創作任務。

一句話來說的話，思考整理型是在幫腦子「打包」，但創作輔助型則是在幫靈感「解凍」。

在AI的使用中可能面臨的挑戰

創作輔助型的提問者，可能會在創作初期蒐集參考資料與創作風格的過程中，在與AI提問時將這些資料提供給AI進而產出結果。

容易造成過度依賴外部靈感，有時候太快聚焦在結果，反而會讓原本的靈感失去彈性，掩蓋了那個最初的、很棒的構想。

且如果AI最後提供的風格不對的話，可能會感到不滿意與挫折。

有時候也可能會一次嘗試了太多的風格而迷失，卻遺忘了自己風格的獨特性。

AI使用時的推薦模組與方向

創作的初期蒐集資料與喜歡的風格，並且建立好資料庫這是幾乎所有的創作者平常都會做的功課。

一方面是為了了解自己的喜好，另一方面則是提供未來創作的時候的參考。而這個資料庫往往是一個創作者最大的資源。

而在創作的過程中往往是彈性、自由不受框架拘束而且應該要充滿驚奇的，因此會特別推薦這類型的提問者，在設定AI角色的時候可以設定為創意合作者以及風格模擬器，並且語氣的部分可以設定為多變、有創意、帶點驚喜的感覺，會有很不同的效果。

而因為創作者多半會有資料庫，對於每一次的創作其實也都已經有一個初步模糊的樣子，因此會建議可以先用文字描述這一次想要創作的作品、希望的風格，並且適度提供參考資料，讓AI了解你最初構想的樣貌。

並且透過反覆的對話去修改到符合自己想要的感覺，確定了一個版本以後，可以開始考慮你可以請AI嘗試將兩種風格融合，或用不同語氣重寫同一段內容，看看哪一種最貼近你心中的畫面。

任務完成以後也可以來一個小小的自我覺察，將自己手上的資料庫提供給AI，請AI幫你分析為什麼自己會喜歡這樣風格的作品，拆解可能的理由以後，就能作為下一次創作的養分。

推薦的暖身句

「我正在寫⋯，你可以給我幾種不同風格的版本嗎？」

「幫我想幾個有趣的開場白。」

模糊探索型

你是什麼樣的？

「我不確定自己要問什麼，但我想先有人聽我說。」

作為模糊探索型的你，有時候你未必是在找尋一個答案，而是在找一個可以說話的空間。

你的心可能像是一團迷霧，或是整個像是浸泡在海水裡面一樣，暫時看不清楚方向。你打開AI，不是為了解決問題，也不是為了創作，而是希望有人在霧裡陪你走過這麼一段。

對於模糊探索型的提問者來說，心理上最深層的驅動力是「關係感」，他們會希望可以找到一個願意接住以及理解他們的情緒，而不會對於他們加以批判或指責的對話，並非只是單純的回應這麼簡單。

在自我決定理論(SDT)中，關係感是人類基本的心理需求之一，尤其在情緒混亂或方向未明的時刻，這種需求會特別強烈。此時的提問未必是為了解決問題，為了確認自己仍然被聽見，以及滿足陪伴的需求。

而在價值期望理論(EVT)的架構之下，模糊探索型的提問者對於與AI對話，並不會期待是否可以有什麼樣的答案或成果，真正的價值是存在於整個對話的過程。

他們會相信這一段對話本身就很值得，因此會在即便不確定會得到什麼具體的結果下，也願意開啟對話，因為他們並不期待立刻獲得答案，而是希望能在過程中慢慢釐清自己的感受與方向。

這不是迷惘，而是一種誠實的存在狀態，模糊探索型的提問者並不是不知道要問什麼，而是仍然在摸索自己的方向，而這樣的尋找過程，本身就有極大的意義。

模糊探索型使用者的情境，經常伴隨著焦慮、挫折或是混亂等負面情緒，有時候可能會是深夜感到焦慮，想找個地方說說話，或是面對生活轉折，情緒複雜難以言說。

當然也可能是剛經歷某種失落或混亂，需要一個安全的對話空間。

在AI的使用中可能面臨的挑戰

因為模糊探索型的使用者在大多數的情境下會處於情緒中，而忽略了很多時候在情緒的背後可能是一個未被解決的問題。

因此很可能會難以馬上說清楚需求，容易在情緒中打轉，造成容易停留在表層感受，可能會讓對話停在原地，無法推進到具體行動。

若情緒還沒被充分表達，AI可能只能提供較廣泛的回應，這時候使用者可能會感覺AI的回答過於冷淡，自己沒有被真正理解。

AI使用時的推薦模組與方向

模糊探索型的狀態，有時是其他類型的前奏，當情緒籠罩視線時，原本清晰的提問動機可能暫時模糊，需要先被接住，才能重新看清問題的樣貌。

但是在情緒已經幾乎快要將人淹沒的情況下，是沒有辦法靜下心來思考，因此模糊型的探索者第一件事情是要讓AI擔任情緒陪伴者或安全傾聽者的身分。

而為了營造一個安全並且可以被接觸情緒的對話環境，推薦可以要求AI的語氣是溫柔、共感、慢節奏的。不著急馬上就直搗問題的核心，而是先說說現在的心情，讓AI慢慢陪自己釐清情緒的來源。

跟其他類型的提問者不同，模糊探索型的使用者在設定好AI的角色跟語氣以後，最一開始可以直接說出當下情緒的感受，即便沒有整理也沒關係，就從提出一個小小的問題或是情感抒發先開始。

之後讓AI陪著自己慢慢走，慢慢梳理自己的情緒，誠實面對自己當下所有的感受，找到情緒的癥結點以後，再來解決那個背後的問題。

也可以在跟AI的對話中找出這些感受背後的觸發點，看看它們和自己的生活、價值觀之間的連結。也許這些霧氣裡，藏著你下一段旅程的入口。

推薦的暖身句

「我最近有點悶，也不知道為什麼⋯你可以陪我聊聊嗎？」

「我只是想先說說，還不確定要問什麼。」

專注型動機的動機轉換

當你在閱讀每一種專注型動機的描述時，也許會發現自己不只符合其中一種，甚至在與AI對話的過程中，動機會自然地轉變。

這是完全正常的事情，因為動機本來就不是固定的標籤，而是會隨著情境、情緒、對話的進展而流動的狀態。

你可能一開始是為了解決問題而提問，但在過程中發現自己也想釐清思緒；或者原本只是想探索冷知識，卻意外觸發了創作靈感。

動機的轉換並不代表你沒有徹底了解自己，而是你在與AI對話的過程中誠實地與自己互動。

這套模組的目的，不是要把你分類，而是幫助你更理解自己在每一次提問中的心理節奏。你可以從任何一種動機開始，也可以在對話中自然地轉向另一種。這裡的每一種動機，都可以是你的入口，也可以是你的出口。

如果你發現自己的動機已經轉變，也可以重新回到我們的20題，輕輕地檢視一下現在的狀態，看看是否有新的提問節奏正在浮現。並且透過像是以下這些語句來幫助自己重啟對話，讓AI的回覆更貼近你當下的狀態：

「我剛剛是想解決問題，但現在好像更想釐清一下自己的感受。」→問題導向型轉向思考整理型。

「我原本只是想找資料，但現在突然有點靈感，可以幫我延伸一下嗎？」→問題導向型轉向創作輔助型。

「我一開始只是想聊聊，但現在覺得好像可以開始整理一下思緒了。」→模糊探索型轉向思考整理型/問題導向型。

「我原本是好奇想問一下，但現在想更具體地規劃一個方向。」→好奇探索型轉向思考整理型。

「我剛剛是創作卡關，但現在比較想知道這個風格背後的文化脈絡。」→創作輔助型轉向好奇探索型。

這些語句不只是轉換的開關，更是一種自我覺察的練習。你不需要一次就說清楚所有的事，只要願意在對話中慢慢調整，AI 就能跟著你的節奏，一起走下去。

動機可以是多重的、流動的，重要的是每一次的對話都能讓自己更了解自己，每一次的轉向都可以讓自己走向一個更遠的地方。

多元型動機：靈活整合多路徑

前面的文章中，我們一起走過了五種專注型動機的提問風格、使用AI上面可能遇到的挑戰以及可能的AI角色和語氣設定風格。

每一種提問風格都有屬於它自己清晰的起點與獨特的節奏。他們清楚知道自己要什麼，也知道如何與AI展開對話，像是一支箭、一條小徑、一張拼圖、一場創作、一團霧氣，各自有自己的方向與深度。

但其實並不是所有人都可以單一的動機開啟對話，事實上多數的人在提出問題時，心中往往存在著多種的驅動力。

他們可能既想釐清思緒，也想激發創意；既有問題要解決，也渴望探索未知。他們的提問方式不只是一條線，而是一張網、一個光譜、一種多向度的流動。

多種不同的動機存在於一次的提問中，是很常見的一件事情，他並不代表混亂或迷失，相反地，它往往是一種成熟的提問狀態——能夠同時感知多個面向，也願意在不同節奏中找到自己的步調。這樣的使用者擁有高度的彈性與整合力，他們的對話不只是尋求答案，更是在建構一種思維的空間。

接下來的內容，我們將開始說明多元型動機的模組，探索那些同時擁有兩種以上動機的提問者，他們的心理狀態、互動方式、挑戰與對話策略。這不只是分類，而是為你量身打造一種更貼近真實的提問地圖。

專注型動機的提問者也好，多元型動機的提問者也好，你可以是流動的、自由的，重要的是不管哪一種動機，都會接住你正在思考的那個交叉口。

雙主動機型

你是什麼樣的？

「我同時被兩件事吸引，它們都很重要。我想找到一個方法，能夠讓這兩件事情都達成，而不是互相搶時間。」

雙主動機的你，像在兩條並行的軌道上前進，兩股力量彼此呼應，讓你的視野更寬、思路更多元。

你同時受到兩種動機的驅動，希望能找到一種方式，讓它們彼此協調而不是互相競爭。

雙主動機型提問者的情境，其實很常見。

像是創作者可能會想要同時滿足委託人的要求，但又想要兼顧個人創作。也有可能在學習新知的同時，也希望建立人脈與交流。當然也有可能是希望AI可以提供情緒價值，同時又可以解決問題。

在AI的使用中可能面臨的挑戰

有時候主要的兩個動機之間的關係可能不一定是相輔相成，而是互斥的，這個時候就會產生優先順序的問題，而讓使用者在兩種不同的動機中搖擺不定。

甚至很有可能會搶奪彼此的時間與資源分配。

AI使用時的推薦模組與方向

雙主動機型的提問者，因為為首的兩個動機相當明確，如果沒有先釐清優先順序，有時候可能會讓兩邊都難以推進。這不是你做錯了什麼，而是需要一個更清楚的節奏安排。

因此對於雙主動機型的提問者，AI應該要扮演的角色是平衡協調者或是雙線導航員，語氣的設定上必須要靈活、平衡，且能在不同方向間自然切換。

讓AI可以協助提問者在兩條軌道之間找到節奏，讓它們互相加成，而不是互相拉扯。

雙主動機型的提問者在確定好自己兩個主要動機的類型以後，可以先依照自己的主要動機類型，看是否要提供背景與脈絡，協助AI了解自己現在的問題與情況。

並且最重要的是，你可以先告訴AI哪一個動機在當下對你來說比較急或比較重要，這不代表放棄另一個方向，而是先找到一個穩定的起點。

過程中也可以適時讓AI將兩個不同動機並列，找出可能的交集與差異，整理出一個能夠同時符合兩個動機的最佳做法。

而在確立好優先順序以後，針對不同動機的對話內容可以套用不同專注型動機的模組，來讓AI的回覆更貼近需求。

推薦的暖身句

「我想同時處理⋯和⋯，你可以幫我安排順序嗎？」

「我有兩個方向的想法，你可以幫我看看怎麼結合嗎？」

雙主動機型的範例

「我需要完成一份簡報，但也希望它有一點創意，你可以幫我在內容結構與風格之間找到平衡嗎？」

這樣的提問方式同時展現了創作輔助型與問題導向型的動機——既在意任務的完成，也希望保留創意的空間。

並且針對問題導向的部分讓AI擔任任務協助者，幫忙釐清邏輯、目標、交付需求，而對於創作的部分則是擔任創意合作者，提供在符合要求下的風格建議，以及靈感的延伸。

你可以讓 AI 幫你先搭好任務的骨架，再在這個穩定的結構裡，慢慢長出屬於你的創意枝葉。這就是雙主線型的AI的角色可以做到的事情。

多重混合型

你是什麼樣的？

「我有好多想法和方向，它們都很吸引我，但我不太確定應該要從哪一個先開始。」

多重混合型的你，你的內心像一張色彩豐富的地圖，許多路線同時展開。這讓你有高度的適應力與創造力，也意味著你擁有更多選擇。

這些提問者的動機不只來自兩個方向，而是同時帶著多種心理驅動力。他們的思緒像一張網，每一條線都連著一個目的、一種情緒、一段創作、一個問題。這些線彼此交錯，形成一種複雜但有機的提問節奏。

多重混合型的不是搞不清楚自己要什麼，而是正在同時處理多個層次的需求。他們的對話不只是尋求回應，而是在建構一種思維的空間，一種可以同時能夠容納情緒、創意、邏輯與探索的對話場域。

多重混合型的提問者可能會面臨到的生活情境可能是同時有很多個想做的事情，或者是在職涯上有各種不同的可能性。

在AI的使用中可能面臨的挑戰

多個動機的角力，代表著每一個不同的動機都會想要著力執行，容易分散注意力，缺乏明確起點，而使得在與AI對話的過程中，AI難以掌握你最在乎的東西是什麼，或是最關鍵的問題是什麼。

一次啟動太多的方向，可能會讓每一個都走得不遠，沒有找到最關鍵的那個動機，也會讓所有的問題都沒有被解決。

AI使用時的推薦模組與方向

不像雙主動機型的使用者，多重混合型提問者的課題不是並行，而是讓AI協助自己辨別怎麼樣在盡量調和所有的動機不要互斥的情況下，選定一個最主要且最關鍵的方向先執行。

因此推薦可以設定AI的角色為選項整理師或是導航顧問，並且以開放、包容，能接住多個方向的語氣協助自己整理出最在乎或是最想要先嘗試的動機。

最一開始可以請AI先列出不同動機之間如果要滿足的話，他的差異性和是否可以整合或是互斥，並且挑選一條最貼近當下心情、最關心的路，從這個地方開始展開。

請記得，先專注在一個，會更容易累積成果，但其他的路不會消失，它們會在你需要時等著你。

而在確定哪一個動機必須先被優先滿足以後，可以再跟AI探討其他方向之間的連結，看看能否整合成一個更大的計畫。

推薦的暖身句

「我有幾個不同的想法，你可以幫我比較一下嗎？」

「我現在有很多方向，你覺得先從哪個開始比較好？」

多重混合型的範例

「我最近工作上某一個作品有點卡關了沒有靈感，讓我覺得我是不是真的沒有這方面的才能，我應該要轉職還是換工作嗎？」

是不是覺得這樣的疑問很熟悉？其實像這樣的多重混合型提問者非常常見，只是他們的需求往往不容易一次被說清楚。

這樣的提問其實已經不算是三種問題，而是較為複雜的三個心理狀態的混合，包含了模糊探索型、創作輔助型以及思考整理型。

這類的提問者可以先以模糊探索型的方式跟AI聊聊自己的感受，AI可以幫忙篩選看看應該要先滿足情緒的需求，還是提供創作的靈感或是整理思緒，讓AI協助你感受這三種動機的節奏與需求，看看哪一條路線在此刻最需要被照顧。

決定好優先順序以後，AI可能會先以陪伴者的身分先接住情緒，再以思緒整理師的方式檢視自己是不是真的缺乏這份工作的能力，最後，當情緒被接住、思緒被釐清，AI可以用更開放、富有創意的語氣，幫你重新點燃靈感，讓創作不再只是任務，而是回到你熱愛的初衷。

均勻分布型

你是什麼樣的？

「我目前手上同時有很多事情要做，都很感興趣也願意嘗試不同的方向，但我反而不知道要從哪個先開始比較好。」

均勻分布的你，你的動機像一個五邊形，每個角都很飽滿。你對各種方向都保持開放，能靈活應對不同情境。

這類型的人在跟AI對話的時候，並沒有帶著明確的主線動機，也不是處於情緒或創作的高峰。他們的心中同時存在著多種驅力——每一種都不強烈，但也都不缺席。

對於均勻分布型的人來說，每一條路都可以走，但是還沒有非走哪一條路不可的感覺，他們可能同時想釐清思緒、解決問題、探索知識、創作靈感、或只是說說話，但沒有哪一個特別突出。

這不是猶豫，也不是混亂，而是一種「多面向的準備狀態」。他們的動機分布平均，代表他們擁有高度的開放性與彈性，願意探索，也願意調整。

均勻分布型的日常生活情境，可能是同時有多個專案必須要執行，或是在不同領域的學習有各自想要探索的主題與內容。

均勻分布型的課題，與多重混合型的課題相同，都是要先決定要從哪一條路先開始走，但是這兩個類型的提問者在心裡的狀態是不同的。

均勻分布型的提問者是多種動機獨立存在，沒有明顯的主次；然而多重混合型的提問者的多個動機是彼此互相影響，會有複雜的心理節奏。

簡而言之，均勻分布型的提問者是「多個清楚的問題」，而「多重混合型」的提問者是「一個複雜的心理狀態」。

在AI的使用中可能面臨的挑戰

均勻分布型的使用者由於同時對於太多件事情都有興趣，或是需要執行，因此很有可能會因為起步時容易猶豫不決，或是在執行時缺乏優先順序，行動動力分散。

進而導致同時啟動太多方向，可能會讓每個都停在起步階段。

AI使用時的推薦模組與方向

雖然均勻分布型的提問者也是要優先決定哪一個動機是最應該要先被處理的，但由於動機之間彼此比較獨立，因此推薦可以讓AI在對話的過程中扮演選擇的引導者，透過中立、靈活，能快速適應不同主題的語氣來進行整個對話。

均勻分布型的人可以在最一開始的時候將自己所有想做的事情都列出，並且請AI先列出不同事項的可能內容、特性方便提問者可以自行排序決定什麼事情要先做。

就像是在平坦的原野上，先插下一面小旗，作為今天的起點，然後一步步往前走。

當然，也可以跟AI擬定一個詳細的流程，逐一完成所有的工作任務。

推薦的暖身句

「我有...多事情要做，你可以先幫我看一下要從哪個先開始嗎？」

「我有幾個方向都可以，你可以幫我列看看這些內容要怎麼開始嗎？」

均勻分布型的範例

「這個工作做挺久的了，我最近在想要不要換工作，另外也想學點新東西順便整理一下自己的技能，然後如果離職的話剛好有時間，我有一個創作構想想試試看⋯你覺得我可以怎麼開始？」

這段提問同時觸及了職涯決策、技能整理、創作構想、學習探索與情緒感受，每一個動機都清楚存在，但彼此之間沒有明顯主次，正是均勻分布型的典型狀態。

這幾個想做的事情與動機其實都是較微獨立的，沒有哪一個一定要先被處理，因此這個時候AI可以作為一個客觀的選擇引導者，先幫助提問者釐清目前最想處理的面向，提供每個方向的可能切入點並且協助安排優先順序或讓提問者選擇。

在決定好順序或方向之後，AI可以依照對應的動機角色，一步步陪你完成每一個面向的探索與處理。

語氣狀態x動機

你看到這裡的時候可能心裡會冒出一點小小的困惑：「那前一篇文章裡面提到的『語氣』跟這邊提到的動機又有什麼不同？」

在整個提問，甚至與AI對話的過程中，語氣和動機經常交替出現，但其實它們兩個是完全不同層次的心理訊號，也同時都需要被理解與照顧。

我們在這篇文章介紹的動機，其實是提問者提問前的驅動力，講白了也就是「開口的原因」。

你有可能是為了解決問題、釐清思緒、找到靈感、探索知識或只是想要整理情緒或找到情緒的抒發口。

但是語氣就不同了，語氣是你選擇怎麼說，是你在表達動機的時候使用的語言節奏以及跟AI對話的過程中對於整個話題的主導程度。

簡單來說，動機是「內在的目的」，語氣是「外在的表達方式」。你可能會有很強烈的創作動機，但是其實你很擔心自己沒有辦法問好問題而不敢說出口。

這也是為什麼我們需要在這個系列的文章中，去區分動機以及語氣的差異，因為它們不一定同步，但都會影響到AI如何回應你。

當你能同時理解自己的動機與語氣，你就能更精準地設計對話，也更誠實地面對自己。

如果你想更深入理解語氣的分類方式，以及如何辨識自己的語氣參與狀態，可以回頭參考我們的前一篇文章：

小結

當你走到了這篇文章的尾聲以後，你會發現你的提問節奏已經悄悄改變了。

當開啟AI的時候你不會再急著動手敲下第一個問題，也不會再把問AI問題當成是一個心理壓力或是不得不為之的任務。

而是會先在心裡先釐清：為什麼我這一次想問？我想要從AI裡面得到什麼？你也開始感覺到，其實提問的對象從來不只是AI而已，同時也是一次次跟自己的對話與覺察的過程。

你也不會再害怕不知道該如何開口，確定了自己每次提問的動機以後，你的問題也不再只是「請幫我」「我不知道怎麼做」，而是「我想從這裡開始」「我正在思考這個方向」「你可以陪我一起整理嗎？」

每一句話都開始帶著方向感，而非只是請求。你不再只是等待答案，而是開始設計對話的節奏，讓 AI 成為你思考的鏡子、創作的延伸、情緒的容器。

你知道自己為什麼開口，也知道自己想走向哪裡。而每一次的提問，都不只是尋求回應，而是在建構一個屬於你自己的思維空間。

AI也不再只是單純回答你問題的程式，而是能在這個對話空間中理解你、接住你的情緒，並且和你對談的對象。

今天的對話，你想怎麼開始？試著開一小句，只為了讓你參與思考。

你不是不會問，只是還沒說出你真正想問的那個理由。

而當你準備好要開口了，但你開場的語句真的帶你走向你想抵達的地方嗎？

下一章，我們會一起練習如何確立你在AI對話中的目標，讓每一次的提問，不只是開口，而是朝向你真正想前進的方向。

參考文獻

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