覺得 AI 總是給出「正確的廢話」？試試這招「AI 反問法」，讓ChatGPT成為你的思維教練

一、為什麼「直接要答案」通常行不通？

舉個例子，假設你想做一個 AI 軟體自動化的專案，你可能會直覺地這樣下指令：

❌ 一般指令： 「你是 Elon Musk，我想做一個 AI 專案，請給我一套規劃。」

結果會如何？它通常會表現得像一位盡職但死板的大學教授，列出一堆關於專案管理的標準流程（SOP）、市場分析理論和技術架構。

這些資訊在本質上沒有錯，但它不懂你的資源、不懂你的困境，也不懂你的核心優勢。因此，它給出的建議往往顯得懸浮、無法落地，甚至與你的現實脫節。

二、解決方案：試試「AI 反問法」

如果我們改變策略，不直接索取答案，而是請 AI 引導我們思考，效果會截然不同。

你可以試試看將指令改成這樣（你可以直接複製使用）：

✅ 高手指令：

「從現在開始，你不是 AI 助手，你是 [設定角色，如：Elon Musk / 頂尖職涯教練]。你的任務是透過『提問』幫我釐清 [你的問題或專案]，找到核心方向。

請注意：你只能問問題，不許給建議，一次問一個問題就好。」

為什麼這招有效？ 當你加上「只能問問題」這個限制條件後，AI 會瞬間從一個被動聽話的員工，轉變成一位能主動思考的戰略夥伴。它被迫去挖掘你尚未表達的潛台詞，而不是急著把資料庫裡的內容倒給你。

三、實際案例：它如何幫我突破盲點？

透過這個方法，我們能獲得什麼樣的啟發？以下是我親身經歷的兩個轉變時刻：

1. 釐清專案盲點：Elon Musk 視角

情境： 我將過往做過的專案與興趣丟給 AI，請它扮演 Elon Musk 來對我進行靈魂拷問，幫我釐清混亂的專案思路。

AI 的提問：

「觀察你過去的三個專案，都有『群眾參與』的元素。你覺得『群眾』對你來說，只是一種達成目標的手段，還是你真正想打造的產品核心？」

結果： 這個問題讓我大受震撼。我思考了整整一天，它幫我找出了一個自己都沒意識到的盲點——原來我一直忽略了「社群」才是我產品的護城河。

2. 職涯選擇的兩難：職涯教練視角

情境： 我在猶豫是否該轉職，原本只會問「請分析我適不適合轉職？」，得到的都是「評估薪資、發展性」這類標準建議。後來，我改請它扮演職涯教練進行提問。

AI 的提問：

「在目前的工作裡，有哪一個瞬間，是你真心覺得自己『被需要』的？」

結果： 這個問題讓我瞬間明白，我卡關的原因根本不是工作內容本身，而是我失去了「被肯定的價值感」。AI 逼著我面對了真正的內在動機，而非表面的利弊分析。

結語：思考過的，才是自己的

AI 最有價值的用法，並非取代我們的思考，而是善用它的廣度來引導我們的深度。

透過它的提問，我們能被迫停下來，重新審視自己的動機、策略與假設。

下次當你覺得 AI 又在講「正確的廢話」時，不妨試試看把發球權交回給它。給自己一個機會，透過 AI 的提問，重新認識你的專案，也重新認識你自己。

因為，只有那些經過你大腦深度掙扎、反覆思考後得出的結論，才會真正屬於你。

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我是一股，台大老學姐

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