嗨，我是老派。
最近我常在網路上看到這種抱怨：現在的 AI 很笨，回答的東西根本不能用。
每次看到，我就想起蘇東坡那場著名的禪宗公案。
蘇東坡看佛印像一堆牛糞。佛印看蘇東坡像一尊佛。蘇小妹的點評毒辣但精準：「心中有佛，所見皆佛；心中有糞，所見即糞。」
拿這場對話來看 2026 年的大型語言模型，完全適用。
大部分人以為自己在跟「全知全能的智者」對話。
錯了。
螢幕上那個輸入框，其實更像心理學上的羅夏克墨漬測驗(Rorschach test) 。在那團模糊的墨漬裡看到蝴蝶還是怪物，完全取決於自己潛意識裡裝了什麼。AI 不是神，也不是笨蛋。它只是一面絕對光滑的鏡子，映照出使用者的樣貌。
我在AI對話框裡敲下的每一個字，其實都在投射我自己的思維密度。
只有共振，沒有創造
輸入雜訊（左），只能得到廢料；輸入嚴謹的邏輯（右），才能共振出黃金般的洞見。
說穿了，AI 就像一個巨大的「數位擴音器」。
它做的事情不是「創造」，而是忠實的「放大」。如果指令模糊、懶惰，或者我的知識架構本身就是破碎的，這個機器就會精確地捕捉到我邏輯中的「雜訊」，然後把這些缺陷幾百倍地放大。最後得到的就是一堆邏輯不通的數位廢料。
當我抱怨 AI 給出來的答案很爛時，真正的原因是我餵給它的原料更爛。
這就是演算法最殘酷的回音法則。
但如果反過來，我的提問具備足夠的思考厚度，邏輯框架嚴謹如建築藍圖，AI 就能調動龐大的資料庫來填補思維的縫隙，與之共振，生成精密的洞見。
去年我要整理一份文件
我丟給 AI 一句:「幫我整理這份文件。」
它吐回來的是逐字複製貼上的內容，只是換了個排版格式。全是我自己都能做的機械動作。
我超火大，覺得 AI 笨透了，不懂為何它受到各方領袖的吹捧。
但後來發現，是自己的提問太懶。我沒告訴它「我要的是結構重組，不是排版美化」。當我改成:「從這份文件中提取三個核心論點，每個論點下列出支持證據，刪除所有冗餘的過渡句，用表格呈現。」
AI 突然變聰明了。
實際上不是它變了，而是我問對了問題。當我幫它搭建好「思考骨架」，它才能明白應該如何完成我指派的任務。
同樣的事發生在我想做一個決策
我面臨兩個選項，不知道該怎麼選。
第一版我問 AI: 「我應該選 A 還是 B? 」
AI 給我的是四平八穩的分析：「A 的優點是…，缺點是...；B 的優點是...，缺點是...」。列了一堆廢話，但最後還是要我「依據個人情況判斷」。
我刪掉重來。
第二版我告訴 AI：「我的核心考量是『長期價值』，不是『短期舒適』。A 選項風險低但成長有限，B 選項風險高但天花板更高。我最害怕的是『五年後後悔沒試過』。用這個框架分析，哪個選項更符合我的決策邏輯?給我三個檢驗標準。」
這次 AI 產出的不是優缺點列表，而是決策樹。
它問我：「如果五年後回看，你更不能接受的是『沒試過而後悔』還是『試過但失敗』? 」
差別不在 AI，在於我有沒有把「決策的底層邏輯」說清楚。
摩擦力與靈魂的重量
真正的思考需要摩擦力。墨水滲入紙張的瞬間，是數位世界無法模擬的真實。
在這個答案廉價如水的時代，真正的競爭力已經從「尋找答案」變成了「辨識牛糞與佛的品味」。
AI 是照妖鏡。它照出的妖，往往不是機器的缺陷，而是鏡前之人的貧瘠。
我也不確定「打磨自己」這種說法是不是太抽象了。但我確實發現，當我能在紙上用鋼筆寫出有層次的思考時，AI 才能在螢幕上共振出有價值的答案。
科技愈快，心要更慢。
公元前四世紀，亞里斯多德在雅典講學時，喜歡跟學生在戶外散步，享受對話與思考的碰撞。那份樂趣，不是 AI 能在剎那之間給予的。或許只有透過閱讀，透過思考，讓鋼筆劃過紙張的物理「摩擦力」，積累足夠的知識密度後，才能在與AI連線的那一刻，讓這面數位鏡子映照出文明的光輝, 而不是自己蒼白的倒影。
老派叮嚀：
AI 是鏡子，不是神諭。你餵給它什麼，它就放大什麼。
下次按 Enter 前，先問自己：我的提問，配得上一個好答案嗎？
想清楚了，應該就可以心想事成了。
謝謝你走進老派書房，期待下次相會。
🛠️ 【附錄】老派實戰手冊：AI 使用自我檢測表
文字看過容易忘，我把AI使用自我檢測的方法整理成三張「老派風格圖卡」。建議你收藏本文或長按儲存這張圖片。
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🔍 你可能也想知道
關於AI使用，這幾個問題值得一起思考：
Q1：AI回答不好用怎麼辦？
A1：檢查你的提問是否包含「深層問題 + 限制條件 + 思考骨架」，AI只是放大你的思考密度。
Q2：什麼是提示詞工程？
A2：透過結構化指令引導AI產出精準內容，核心在於明確說出「你要什麼+如何呈現+限制條件」。
Q3：如何提升AI使用效果？
A3：停止懶惰提問，學會在紙上先整理思考骨架，再轉化為AI指令，讓摩擦力產生價值。
