為什麼 AI 給的建議總是「對但沒用」？用推論階梯拿回你的判斷力
一位企業主管最近跟我分享了一個經驗。
他的團隊最近士氣低落，專案進度延遲。他把最近三次會議的記錄整理後丟給 AI，問它：「團隊出了什麼問題？我該怎麼辦？」
AI 給的分析：「根據會議記錄，團隊成員發言次數減少，互動頻率降低，建議你進行團隊建設活動，例如團隊聚餐、戶外拓展訓練，重建團隊凝聚力。」他照做了，辦了一次烤肉聚會。結果團隊氣氛更僵。
因為 AI 完全不知道：團隊士氣低落的真正原因，是兩個月前公司宣布裁員 20%，大家都在觀望自己會不會是下一個。這時候辦team building，員工只會覺得「公司在演戲」。他的團隊需要的不是聚餐，而是坦誠溝通裁員標準與未來計畫。
AI 給的建議常常看似「對」，但為什麼沒用？因為它跳過了你最該掌握的推論過程。
這時候，我們可以運用管理與組織理論大師克里斯阿吉里斯（Chris Argyris）在 1990 年代提出的「推論階梯」理論，在與 AI 協作中發揮你的判斷力。
推論階梯是什麼？從資料到行動的七個跳板
推論階梯（Ladder of Inference）是哈佛教授克里斯阿吉里斯用來描述「人們如何從客觀事實一路推到行動」的一個心智模型，用梯子來比喻我們在腦中快速爬過的一連串思考步驟。
阿吉里斯用一座七層階梯來比喻我們的思考過程。大部分時候，我們爬得又快又自動，快到自己都沒察覺已經從「事實」跳到最後的「行動」。「推論階梯」的重點，就是把這些隱性的思考步驟「攤開來看」，幫助自己和他人檢視：我到底是在哪一階就開始失真了？
推論階梯（Ladder of Inference）七層（自下而上）
- 現實與事實：眼前所有可觀察的資料。例如會議中的所有發言、表情、數據報表等。
- 選擇資料：從中只注意部分細節。例如只記得我發言時某位同事皺眉，卻忽略他前一天沒睡好的背景。
- 賦予意義：用經驗解讀這些資料。例如「他皺眉＝他不滿意我」。
- 做出假設：填補空白處。例如「他覺得我表現不好，而且在心裡批評我」。
- 得出結論：形成判斷。例如「這位同事不支持我的觀點」。
- 形成信念：鞏固既有看法。例如「團隊的人其實都不信任我」。
- 採取行動：做出決定並實行。比如之後我開會時反應冷淡、不願分享資訊，進一步影響團隊互信與績效。
推論階梯（Ladder of Inference）
值得注意的是：做出的結論與信念會「回頭影響」我們之後選擇哪些事實（只看到符合原本偏見的資料），形成一個自我強化的循環。
為什麼「推論階梯」對管理與組織協作很重要？
「事實」到最後的「行動」，中間會有許多涉及解讀與判斷的環節，如果協作的夥伴彼此間想法有出入，自然就會造成協調的問題，此時，借助「推論階梯」可以：
- 解釋溝通誤會與衝突：很多衝突不是源自事實本身，而是人們在階梯中途「加料」的假設與解釋不同。
- 幫助領導者覺察偏見：管理者往往握有資訊與權力，一旦「快速爬梯子」，就可能用不完整的資料做重大決策。
實務上，許多談判、衝突管理與組織學習的課程，會用推論階梯幫主管與成員練習「從結論退回到事實」的對話。
舉個簡單例子：我在工作坊中請學員發表意見，有個學員全程沒發言（第 1 層：可觀察資料）。我注意到這件事（第 2 層：選擇性資料），解讀為「他可能不太投入」（第 3 層：賦予意義），假設「他對課程內容沒興趣」（第 4 層：假設），結論是「這個人不適合這種互動式課程」（第 5 層：結論），下次設計課程時我會更謹慎（第 6 層：信念），以及決定課後不追蹤他的反饋（第 7 層：行動）。
但實際上，他可能只是內向、需要更多思考時間，或者他正在認真消化內容。我的推論在第 3 層就跳太快了。
AI 的問題是：它會在一秒內從第 1 層跳到第 7 層，而且用極其肯定的語氣，讓你以為它走完了整座階梯。
為什麼聰明人最容易踩坑？因為 AI 會關閉你的批判思考
我觀察到一個現象：越有經驗的顧問或創作者，越容易直接採用 AI 的建議。
不是因為他們不會思考，而是因為 AI 的回應方式剛好擊中了資深工作者的弱點：我們習慣快速判斷。
當 AI 給出一個「聽起來很專業、邏輯很通順、語氣很肯定」的建議時，我們的大腦會自動歸類為「可信資訊」，跳過批判思考的步驟。
更危險的是，AI 在推論階梯的第 2 層（選擇性資料）就已經出問題了。它不知道該注意什麼、忽略了什麼，因為它缺乏你的脈絡知識。然後在第 3-5 層（賦予意義、假設、結論），它只能用統計上「最常見」的解讀，而不是「最適合你情境」的解讀。
結果就是：AI 的建議在邏輯上正確，但在脈絡上無效。
如果你在判讀 AI 回應時，沒有檢查它的推論過程，你的「監督能力」就形同虛設。
避免 AI 在推論階梯上滑坡
那麼，該怎麼改善呢？
第一招：強制 AI 停在階梯第一層 - 我只要事實，不要你的解讀
最有效的防守策略，是不讓 AI 一開始就爬太快。
以我在進行工作坊的改版為例：與其問 AI「我該如何調整課程內容」，不如強制它停留在推論階梯的第一層：只給我事實，不要給我解讀。
對比兩種提問方式：
讓 AI 跳太快的問法：
這是學員的課後回饋。請分析他們的需求，並建議我如何調整課程。
強制 AI 停在第一層的問法：
這是學員的課後回饋。請列出以下事實：
回饋中最常出現的三個關鍵詞是什麼？各出現幾次？
有哪些具體的情境描述？（不要摘要，直接引用原文）有沒有提到具體的困難或挑戰？是什麼？
不同背景的學員（例如不同產業、不同年齡層），回饋是否有差異？
只列事實，不要解讀為什麼。
看到差別了嗎？第二種問法，我把「選擇資料」的權力拿回來了。由我決定要看什麼維度的事實，AI 只是幫我整理。
為什麼這個步驟很關鍵？
因為一旦你讓 AI 替你選擇「什麼資料重要」，你的決策防火牆就已經失守了。你可能永遠不會知道，AI 忽略了哪些關鍵訊息。
第二招：階梯第 3-5 層是你的主場 - 只有你知道這些話的真正意思
推論階梯的中段（賦予意義、假設、結論）是專業工作者最有價值的地方。
AI 是一個「文化外星人」。它看不見組織裡的潛規則，聽不出話語中的弦外之音，也不知道這群人過去經歷了什麼。
當 AI 把事實列出來後，第 3-5 層的推論必須由你來完成。但這裡有個技巧：你可以用 AI 做「壓力測試」。
具體問法：提供脈絡，要求多重解讀。可以這樣問：
以下是學員回饋中的事實：
「不知道如何開始」被提及 18 次「擔心失敗」被提及 15 次「需要更多實際案例」被提及 12 次
現在我提供背景資訊：
這些學員都是 40-50 歲的資深工作者大部分人在現職工作超過 10 年多數人提到「想改變但不敢動」
基於這些背景，請提供三種不同的解讀角度：
如果問題是「缺乏具體方法」如果問題是「心理準備不足」如果問題是「需要階段性支持」
請指出每個角度會導向什麼不同的課程調整方向
這個做法的價值：
AI 不會告訴你「正確答案」，但它可以幫你產出多條推論路徑。你從這些路徑中，看見自己可能被經驗遮蔽的盲點。
這就是我在之前文章提到的「協思夥伴」角色。AI 不是替你做決策，而是幫你看見更多可能性。
延伸閱讀：為什麼你的團隊上完 AI 課還是用不上？把「提問、判讀、監督」練成可複製行為，讓 AI 真正進入工作流程
第三招：讓 AI 反過來爬你的階梯 - 檢查你跳過了什麼
最高階的應用，是讓 AI 檢查你自己的推論階梯。
創作者和顧問最容易犯的錯誤，不是缺乏經驗，而是經驗太豐富，導致跳躍推論。你看到一個情境，立刻知道「該怎麼做」，但你跳過了中間的推論步驟。
這時候，你可以把自己的決策寫下來，請 AI 扮演「邏輯審查員」，逆向追蹤你的推論階梯。
具體問法：
以下是我的初步課程調整方向：
「我決定在工作坊中增加『最小行動方案設計』環節，幫學員把大目標拆解成可立即執行的小步驟，而不是只談理論框架。」
請幫我檢查我的推論階梯：
1. 我觀察到哪些事實，讓我做出這個決定？
2. 我在賦予這些事實什麼意義？
3. 我做了哪些假設？（例如：我假設學員需要的是方法，不是動力）
4. 我的結論是基於什麼信念？
5. 在我的推論過程中，哪一層可能存在「跳躍假設」？
6. 我可能忽略了哪些其他解讀？
AI 會幫你拆解推論鏈，指出哪些環節是跳躍的、哪些假設可能有問題。
為什麼這個方法有效？
因為它強迫你把「自動化思考」變成「顯性思考」。當你被迫把推論階梯的每一層寫出來，你會發現很多「我以為理所當然」的假設，其實經不起檢驗。
這就是推論階梯的價值：它讓你避免「看起來合理，但完全搞錯需求」的決策。
變成習慣：從單次檢查到持續練習
會用推論階梯是一回事，讓它變成思考習慣是另一回事。這裡提供一個實際可行的訓練方法：每週選一個決策，刻意走一次推論階梯
不需要每個決策都用，那會太累。但每週選一個重要決策（例如工作坊設計、文章主題、客戶建議），刻意練習走完推論階梯：
- 要求 AI 只給事實
- 自己賦予意義並產出多重解讀
- 寫下你的結論
- 請 AI 檢查你的推論跳躍
持續四週，你會發現自己開始「自動檢查」。當 AI 給你建議時，你會自然地問：「它是基於哪些事實？它做了哪些假設？」
在 AI 時代，你的判斷力才是真正的槓桿
推論階梯是阿吉里斯在 1990 年代就提出的經典理論，不是一個新工具，但在 AI 時代，這個理論變得比以往重要。因為當 AI 可以在一秒內產出「看起來完美」的建議時，唯一能守護決策品質的，就是你的推論檢查能力。
AI 會變得越來越快、越來越聰明。但它永遠缺少一樣東西：你的脈絡知識、你的價值判斷、你對人性的理解。
最近一次你直接採用 AI 建議的經驗是什麼？如果你當時用推論階梯檢查，你會在哪一層發現問題？
下次當 AI 給你一個完美的答案時，先別急著採用。問自己：
- 它是基於哪些事實？
- 它忽略了哪些脈絡？
- 它做了哪些我沒說出口的假設？
不是要質疑 AI，而是為了幫助你能做更好的判斷。
