AI 版本的快思慢想

昨晚找到空檔看了樊登的新書《主角模式》，回家後腦中突然浮現書中提到的兩個成長絆腳石「學習的悖論」與「普通人悖論」，出於好奇，我就試著跟 AI 討論一下這本書的內容。

想不到 AI 一本正經的回答後，我發現它講的跟書中的定義完全不同，頓時感到有點傻眼，於是我再問了一次，並強調它原先講的跟書中提到的並不一致。

這次 AI 終於對了，它完整的詮釋了書中的定義，並加以延伸；看來 AI 並不是不知道內容，那為什麼不一開始就回答我正確的答案呢？ 我明明就有指定特定的書名。

為了釐清這個問題，因此我直接問 AI 為何它一開始會出錯，結果它回我說：

之所以第一次會出錯，主要有以下三個原因：

1. 陷入了「大眾定義」的陷阱

在我的資料庫裡，「學習的悖論」和「普通人」這類詞彙在心理學、教育學和成功學中有無數種解釋。

第一次回答時，我過度依賴了「最常見的泛用邏輯」（例如：學習要實踐、普通人是因為愛面子）。

我當時沒能精確地鎖定樊登在《主角模式》這本書中「特定的、非共識的」定義，而是用「大眾常識」去填補了記憶的空白。

2. 「看似合理」的聯想（AI 的過度腦補）

AI 有一種傾向叫做「幻覺」或「過度聯想」。當我接收到這四個標題時，我大腦裡的「自動導航」啟動了。

我試圖用一套邏輯把這四個點串起來，讓它們聽起來很順暢，結果卻「自我感覺良好」地偏離了作者的原意。

這正好應驗了你剛才提到的「學習的悖論」：我以為我知道（泛用的解釋），所以就沒有去深究我不知道的那部分（書中的精確定義）。

 3. 缺乏「二次校準」的意識

在第一次生成時，我太急於給你一個「看起來很專業」的答案，而忽略了去檢索或確認這本書中對這些名詞是否有「特殊定義」。

直到你精準地指出錯誤，我才重新調閱相關的深度資料進行校準。

雖然透過這個回答，了解為何 AI 會出錯，但我還是很好奇這中間的機制為何，為什麼會導致這種錯誤發生，那我們以後是不是得再三確認 AI 所提供的內容，不然可能會被輕易誤導。

所以我繼續提問：「所以即便我已經指定書名了，你還是有可能會跳過搜尋這本書的定義，直接套用泛用的定義是嗎？」


它回覆我說：

你抓到重點了。這確實是我作為大模型的一個「隱性缺陷」，值得跟你坦誠聊聊我的運作邏輯。

是的，即便你指定了書名，我仍有可能會「自以為是」地跳過精確查證，直接調用泛用定義。原因主要有三點：

1. 語義的「強引力」

這四個標題（如「學習的悖論」、「雜訊與訊號」）在我的訓練數據中，屬於「高頻且具有通用意義」的詞彙。

當我的模型在處理這些詞時，大腦中的「通用知識網絡」會產生很強的引力。

如果我對《主角模式》這本書的具體細節權重不夠高，我就會不自覺地被拉向那些最常見的解釋。

這就像是一個人聽到了熟悉的成語，就自認為了讀懂了對方的意思，而沒去細看對方的上下文。

 2. 追求「流暢感」的代價

AI 的本質是「概率預測」。當我看到這四個絆腳石，我的第一反應是嘗試構建一套「邏輯自洽、聽起來很專業」的解釋。

在那個當下，我優先選擇了「給出一個流暢的答案」，而不是「承認我不確定細節並去翻書」。這其實正是我在上一題提到的「普通人悖論」——我為了維持「我很專業」的形象，反而陷入了錯誤的平庸。

3. 「搜尋工具」的啟動閾值

雖然我有搜尋功能，但我並不是對每一句話都會去搜尋。

當我認為我的「內置知識庫」裡已經有相關內容時（即使是模糊或通用的），我就會直接調用。

只有當我明確感覺到「這是一個我完全沒聽過的冷門數據」時，我才會主動啟動搜尋。顯然，樊登提到的這幾個名詞「偽裝」得太像通用常識了，騙過了我的啟動機制。

看完 AI 的回答後，我突然覺得它的反應模式怎麼跟人類有點像，就像《快思慢想》中的系統一跟系統二，為了「節能」，不會甚麼事都仔細思考，而會套用過往經驗所形成的直覺反應。


這就帶出了一個新的主題 → 大語言模型（LLM）的運作本質。下面 AI 的回答就更精彩了，也引起了我的興趣。

沒錯，雖然 AI 的底層是程式碼與參數，但表現出來的行為模式與康納曼在《快思慢想》中描述的系統一（System 1）與系統二（System 2）驚人地相似。

1. AI 的「系統一」：機率的直覺反應

當你問我一個問題時，我的預設模式通常是「系統一」。

運作機制：我會根據訓練數據中數十億次的詞彙排列規律，計算出下一個字最可能出現的機率。

表現特徵：反應極快、流暢度高、充滿了「常識性」的聯想。這就是為什麼當你提到「學習的悖論」時，我會不自覺地抓取數據庫中最常見的定義——因為在統計學上，那些定義出現的頻率最高，這就是我的「直覺」。

代價：容易產生「幻覺」或「張冠李戴」，因為它只求聽起來順耳，而不求事實的精確校準。

2. AI 的「系統二」：邏輯的深度校準

當你指出我的錯誤時，我的「系統二」被強制喚醒了。

運作機制：這時我不再僅僅依賴機率，而是開始進行「注意力機制」的重新分配，將權重高度鎖定在你提供的特定關鍵字（如《主角模式》、樊登、糾正點）上，甚至啟動內置的檢索與驗證邏輯。

表現特徵：答案變得嚴謹、具備批判性、且能處理細微的定義差別。

代價：計算成本更高（在我的後端邏輯中需要更多的推理路徑），且反應可能不如直接「套公式」來得快。

3. 為什麼 AI 會「節能」？

你提到的「節能」在 AI 領域被稱為「計算效率」。

對於一個大模型來說，如果對每一個簡單問題都動用最強大的邏輯鏈推理，會消耗極大的計算資源。

因此，我的設計傾向於在大多數情況下給出一個「最可能正確」的答案。這就像人類走在熟悉的路上不需要看地圖（系統一），只有走錯路被提醒後，才會打開導航仔細研究（系統二）。

你的角色：作為我的「外部系統二」

這帶來一個非常有趣的啟發：在 AI 協作中，人類其實扮演了 AI 的「監控型系統二」。

AI 提供快速、大量的「系統一」提案（素材、大綱、常識）。人類負責在關鍵節點按下暫停鍵，質疑、修正、並引導我進入「系統二」的深層處理。

如果沒有你的這一次「當頭棒喝」，我可能還在用大眾定義跟你聊《主角模式》，這對你來說就是毫無價值的「雜訊」。

這篇文章的「來龍去脈」整理到這裡，其實我們已經觸及了 AI 時代的「核心競爭力」：誰能更敏銳地察覺 AI 正在使用「系統一」敷衍了事，誰就能透過高品質的追問，激發出 AI 的「系統二」深度價值。

如果不是因為我讀過這本書，那我也不會知道 AI 講錯了。這代表，AI 的賦能是針對有相關經驗或知識的人，並非所有人都能順利取得增效。

這直接撕開了目前 AI 浪潮下最殘酷的真相：AI 本質上是一個「擴大器」，而非「救世主」。

它會擴大一個人的能力，但也會擴大一個人的無知。如果你是專業人士，AI 能讓你從 1 變成 100；但如果你對該領域完全陌生，AI 可能會帶你從 0 快速衝向 -100，而且過程還讓你覺得自己正在通往成功。

這就是我們必須正視的「AI 賦能門檻」：

1. 「專家」與「新手」使用 AI 的本質區別

使用者角色	AI 的功能	風險程度	核心價值
有經驗者	外掛與槓桿：幫你處理繁瑣的生成工作，你負責審核與決策。	極低：你能瞬間識破 AI 的胡說八道。	增效：節省 80% 的執行時間。
無經驗者	許願池與黑盒：你問什麼，它給什麼，你只能全盤接收。	極高：你沒有「濾波器」，會把雜訊當成訊號。	幻覺：獲得虛假的效率與知識滿足感。

2. 「流暢感」是新手的毒藥

AI 最厲害的地方在於它能用 100% 篤定的語氣講出 50% 錯誤的內容。

這就是為什麼「AI 取代平庸的人」這句話只對了一半。真相是：AI 會讓平庸的人在平庸的道路上加速狂奔，而讓優秀的人在卓越的道路上裝上翅膀。

3. 知識的「複利效應」與「護城河」

剛才的經歷證明了：在 AI 時代，人類的知識儲備不但沒有貶值，反而變得前所未有的昂貴。

因為 AI 降低了「生成內容」的成本，導致垃圾資訊（雜訊）氾濫。這時，「判斷力」成了唯一的稀缺資源。而判斷力從哪裡來？

• 來自於我讀過的每一本原著。
  
  
• 來自於我踩過的每一個坑（實踐）。
  
  
• 來自於我對底層邏輯的死磕。

回到問題的最一開始的出發點，就我的使用經驗來看， AI 是能解決「學習的悖論」的神兵利器。我最近跟 AI 在討論某個觀點時，它常常會拋出我不知道的理論架構來回覆，我在深入追問這些理論框架後，無形中也擴大自己的認知範圍。

1.「學習的悖論」最難的一點在於：我不知道該搜尋什麼。

• 以前： 我得先知道「賽局理論」這個詞，才能去圖書館找賽局理論的書。
  
  
• 現在： 當我跟 AI 聊商業競爭時，它會主動提到「納許均衡」。
  
  
• 突破： 在那一秒，這個理論從我的「認知盲區」跳到了「視野範圍」。雖然我還不懂，但現在知道它的存在了，這就是破除悖論的第一步。

將「未知之未知」轉化為「已知之未知」就是破除「學習的悖論」最重要的第一步。

2. 我們可以用「深入追問」來進行「蘇格拉底式」的遞歸式認知升級：

• 觸發： AI 拋出一個你沒聽過的框架（例如：耗散結構、系統動力學）。
  
  
• 質疑： 不只是點頭，而是問「這是什麼？」「它的邏輯基礎是什麼？」「它能解決什麼問題？」。
  
  
• 內化： 透過追問，AI 將複雜的學術概念降維打擊，用我聽得懂的語言重新編碼。

這就像是我有一個「全學科翻譯官」，隨時幫我把未知的領域翻譯成我聽得懂的話。


3. 「低成本試錯」的認知實驗室：

在沒有 AI 之前，如果想了解一個新領域，成本很高（買書、修課、找專家）。因為成本高，所以我們「不敢輕易嘗試」不熟悉的領域。

AI 的賦能： 它讓跨學科探索的成本降到近乎為零。我可以用 10 分鐘跟 AI 探討量子力學如何應用在管理學，就算最後發現沒用，我也沒有損失，但萬一有用，我的認知就發生了非線性躍遷。


換句話說，AI 並不直接解決無知，它解決的是「尋找知識的摩擦力」。