(註：本文核心觀點與洞察由本人原創，並透過 AI 協作潤飾文句與結構整理)
「這陣子很多人問我怎麼用 AI 寫作，但我發現，大家真正想問的其實不是工具，而是：『能不能有個東西替我做決定？』這篇文章，我想聊聊那個被我們外包出去的靈魂。」
關鍵不在 AI，而在「人怎麼用它」
我發現一件很矛盾的事。
現在幾乎每個人都能用 AI： 寫文案、想企劃、分析問題、給建議。
但實際結果卻差很多—— 有些人用 AI 之後，事情真的變清楚了；有些人卻越用越焦慮、越用越混亂，最後還怪 AI 不準。
後來我慢慢看懂： 差異從來不在 AI 本身，而在人怎麼用它。
一、同樣用 AI，有人變清醒，有人更逃避 常見用法一：把 AI 當「答案機」 這種使用方式很熟悉： -「我現在到底該不該離職？」 -「這段關係還有沒有救？」 -「幫我選一個風險最低的方案。」
AI 給了一個看起來很合理的分析，使用者照著做，結果不如預期，最後說一句： 「AI 根本不懂人。」
但很多時候真正的問題是： 使用者自己其實也沒有想清楚要什麼，只是希望有人（或某個系統）替他做決定。
👉 這不是 AI 用錯答案，是人把判斷責任外包了。
另一種用法：把 AI 當「照妖鏡」
也有人用 AI 的方式完全不同。
他們會問的是： -「你幫我看看，我是不是哪裡想得太單一？」 -「如果照我現在的做法繼續下去，可能會有什麼後果？」 -「有沒有我沒注意到的盲點？」
AI 在這裡不是裁判，而是把矛盾、不一致、逃避點照出來。
這種人很少說「AI 給我答案」，他們比較常說： 「看完之後，我更確定我不想再拖了。」
差別就在這裡。
二、AI 為什麼常常「被怪錯地方」？
我觀察到一個很固定的劇本： 人給出模糊、甚至互相矛盾的需求 AI 只能根據表面資訊整理出一個「看起來合理」的方向 人照做後發現結果不舒服 開始質疑 AI、模型、演算法
但現實是： AI 只能處理你給它的問題，卻無法替你面對你不想承認的那一部分。
例如： 你其實不想離職，只是想被肯定 你其實不想分手，只是不敢承擔孤單 你其實不想改變，只想有人說「你已經很努力了」
這些東西，AI 是算不出來的。
三、真正的差異：有沒有先問「問題是不是問錯了」
我後來發現，用 AI 用得順的人，幾乎都會多做一步： 在問「怎麼做」之前，先問「我現在卡住的，真的是這個問題嗎？」
舉個很生活的例子： ❌「我要不要換工作？」 ✅「我是不是真的不適合這個環境，還是我只是累了？」 ❌「AI 幫我選一個最好的選項」 ✅「如果我一直逃避這個決定，最壞會發生什麼？」
當問題被問對，AI 的回饋就會變得非常好用；問題問錯，再聰明的系統都只能陪你繞圈。
四、人真正分流的時候，常常就在這裡
當 AI 把矛盾照出來、當現實結果已經和舊想法對不上時，人通常只剩兩種反應：
第一種：承認「我可能要改變理解了」
這很不舒服，但會開始修正行為，事情往往在還能控制的時候轉向。
第二種：更用力捍衛原本的認知
覺得是 AI 誤導 覺得是環境不好 覺得是別人不懂自己
這條路比較熟悉，也比較不痛，但問題會被拖到更大的地方爆炸。
這不是能力差距，而是是否願意承擔改變成本的差距。
五、所以我後來對 AI 的期待其實很簡單
我不期待 AI 幫我解決人生。
我只期待它能做到一件事：在我開始自欺之前，把我自己沒說出口的地方照亮。
至於要不要改、怎麼改、改到哪裡，那仍然是人的責任。
結尾：AI 不會讓世界變好或變壞
但它會放大你本來就在走的方向
如果一個人習慣逃避，AI 會讓他逃得更有效率。
如果一個人願意誠實面對自己，AI 會讓他更快看清方向。
所以問題從來不是： 「AI 會把世界帶到哪裡？」
而是： 「在同樣的工具下，你選擇成為什麼樣的人？」
我沒有要說服任何人怎麼用 AI，我只是選擇不把判斷權交出去。
這樣就夠了。
