(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)
為什麼越多工具，反而越需要「翻譯」？
很多人以為，AI 出現之後，只要資料夠多、分析夠強，問題自然會被解決。
但現實剛好相反。
工具越多，問題越容易卡住，原因其實很簡單：
AI 很擅長處理「被說清楚的問題」，卻無法處理「人自己也說不清楚在糾結什麼」的狀態。
而人類最常卡住的地方，偏偏就在這裡。
例如：
表面上在問方法，其實在逃避選擇
表面上在談技術，其實在吵價值觀
表面上在討論效率，其實在害怕被取代
如果沒有人先把這些「錯位」翻譯出來，AI 只會越算越精準，卻把人推往更不對的方向。
所以我越來越確定一件事：
翻譯的重要性，不是把人話變成機器語，而是把「混在一起的東西拆開來」。
把情緒跟事實拆開、把價值衝突跟技術問題拆開、把「我不想承擔」跟「我不知道怎麼做」拆開。
很多問題一旦被翻譯清楚，根本還沒進到 AI 那一關，就已經解了一半。
我個人的 AI 使用原則
我使用 AI，有幾個很明確的原則：
我不讓 AI 替我做決定
它只能幫我看清楚，不幫我選擇。
我用 AI 來找盲點，不是找肯定
如果我只想被安慰，我不會問 AI。
我會先檢查問題，再看答案
問題問錯，再好的回饋都只會誤導。
價值觀不外包，責任不轉移
結果發生時，那一定是我的選擇。
對我來說，AI 最有價值的地方，不是告訴我該怎麼活，而是在我開始自欺之前，把我自己照出來。
