當演算法愈來愈「貼心」，決策者該如何避免把思考外包？
從訂機票、規劃旅遊路線，到資料蒐集甚至擔任虛擬代理人，AI 已經滲入我們的日常。然而，我認為問題的重點不在於「能不能用」，而是「該怎麼用」。
■ AI 的定位：輔助，而非替代
在高風險或複雜的決策情境下（例如市場研究、策略判斷、財務分析），許多人第一反應是「交給 AI」。它能在短時間內完成整理資料、初步研究，甚至直接給出答案。現在 AI 還更貼心的會問你，需不需要我幫你修改成什麼樣子以更貼近你的需求。
這樣的便利性，卻帶來一個潛藏的風險：
如果自己沒有清楚的決策框架，直接照收 AI 的答案，等於把最寶貴的「思考」能力給外包了。當我們太快拿到答案時，就容易誤以為自己理解了。但實際上只是記住了一個結果，缺乏中間推理的過程。
我相信這也是許多家長的隱憂。當孩子尚未累積足夠多的底蘊作為判斷依據時，最直接的反應是直接複製貼上、照單全收。
■ 案例觀察：數據與推論的混淆
我曾連續三週要求 AI 每天早晨產出市場分析，在保持相同提示詞（prompt）的情形下。結果顯示，輸出的內容雖然具備邏輯，但在數據引用上卻逐漸出現推測與假設（但我要求的是附上實際數據與出處並加以衍生推導觀點）。
某次 AI 指出：「由於俄烏戰爭未歇，加上印度挑戰地緣經濟，布蘭特原油價格在 80 美元附近震盪。」這段敘述聽起來合理，但當我實際查驗時，布蘭特原油近六個月大多落在 60-70 美元區間，而印度的真實行動是增加自俄羅斯進口原油。換言之，80 美元的數字並非事實，而是 AI 的推論。
這段經驗凸顯了一個本質：AI 能加速產生洞見，但如果使用者缺乏驗證與追問的習慣，極可能把推論誤認為事實，進而讓決策建立在錯誤基礎上。
■ 我的決策框架
1. 蒐集資料——掌握現況與脈絡。
2. 形成觀點——整合資訊並轉化為可操作的洞見。
3. 說服受眾——把觀點轉化為可被接受的敘事，說服關鍵利害關係人。這是一個橋樑，連結「個人的判斷」與「組織的共識」。
4. 推動行動——透過說服與資源配置，讓策略落地。
AI 的價值主要體現在前兩個層次，能顯著提升效率，讓決策者將更多精力放在最具挑戰性的部分──如何建構論述、爭取支持、承擔風險。
然而，最終的責任依然在於人。AI 能協助我們找到更快的路徑，但不能替我們承擔後果。
■人，才是最終的說服者
AI 的最佳角色，不是取代思考，而是成為「思考的增幅器」。它能讓決策流程更流暢，降低資訊處理的門檻，並釋放決策者的腦力，專注在策略與判斷本身。
因為在任何組織裡，能說服團隊、投資人與顧客的，永遠是人，而不是 AI。
