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Field Solutions Architect, GenAI, Google Cloud Google_美商科高國際有限公司
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學習推薦

吳振興 Jeff 知識長

管理主管

02/09 12:00

【隱藏在效率的背後,AI是否正在扼殺你的思考?】
隨著AI的使用越來越普遍,越來越多人已經順利訓練出自己的AI好幫手,不管是工作、生活、學習新知識,甚至是情感交友,每天都有需要詢問AI的問題,也體會到AI帶來的便利性,整體來說是有大大的效益。
可是近幾年,越來越多人發現一件事:AI 用得越順,生活跟工作確實變快了,但思考的節奏,卻好像變得有點單一。
當「我問問題、AI回答,然後結束」變成習慣,思考反而慢慢被收窄,因為只要丟一個問題進去,很快就有一個「看起來合理」的答案出現。這時不少人可能會在心裡默默想:「這樣應該就夠了吧。」
過往我們可能要花好幾個小時才能完成的工作,如今只要幾分鐘就能搞定,但我們卻仍在多花幾分鐘去深入思考上,覺得是一種浪費時間?
【思考懈怠其實不是沒有動腦,而是太快就停止了】
從心理學角度來看,人本來就偏好「確定性」。在不確定、壓力大的環境裡,大腦會自然傾向選擇一個看起來最合理、最省力的答案,來降低焦慮。
AI 出現後,問題一丟出去,答案立刻回來,而且多半「看起來很有道理」。
在那個一瞬間,大腦會出現一種熟悉的感覺:
「喔,我好像懂了。」
「好像就是這樣沒錯。」
「這答案比我自己想的還完整。」
回答清楚、結構完整、語氣肯定,久了之後,人會不自覺把 AI 當成「標準答案提供者」,而不是「思考的輔助工具」。
那怕身處於AI幻覺之中。問題不在於用 AI,而在於自己的思考上已經被簡化成與AI的一條直線。
【幾個自我小測試,了解自己是否已經有出現思考懈怠】
1. 發問後看完AI的答案,很少再問第二題
以前查資料時,會邊看邊冒出新問題,然後發現原本是學一個單字,卻不自覺了學了很多延伸資料,現在卻常常只是「看到一個合理的完整回答,就直接結束」。
2. 覺得「AI給的答案已經比我想得好,我不用再多想」
這個思維本身已經很危險,因為AI給的回饋是基於你的Prompt,有時候下的情況有落差,AI 通常給的答案會是平均狀況,而你的情境通常不是,甚至很多細節也會不同,所以變成會出現乍聽起來好像算合理,但細問後就漏洞百出的狀況。
3. 開始習慣用「完全照做」取代「理解+思考」
像是當AI給出一個做法,你可能還不理解但你選擇照做,並沒有嘗試了解背後的源由,當腦袋中不再去思考「為什麼」,你可能先快速的通過了這一關,也取得了基本或是不錯的分數,但事實上你對於這個問題還是沒有了解。
當習慣單一答案,就會慢慢不耐煩多元說法,甚至覺得「這些不同意見好像只是浪費時間」。但很多關鍵性的突破,其實正是從那些「看起來很浪費時間」的地方蹦出來的。
4. 面對複雜問題時,甚至對AI開始沒有耐心
AI是自己的協作者,以前沒有AI時會需要花一整晚去拆解問題收集資料,現在卻會覺得:「為什麼AI更快一點給出結論?或是AI怎麼會這麼笨?」,而事實上這也是對自己學習耐心的容忍度持續下降。
5. 拿掉了AI,自己好像就什麼都不會了
因為習慣了AI給的種種答案,一旦離開了AI就好像被遮住了眼睛,對於很多問題就會感到遲疑及困惑,也會擔心自己的回覆會不會被人恥笑,其實這些都是很明顯的思考懈怠。
【直線思維可以很有效快速,但不夠應付整個面的現實世界】
直線思維的特點是:「問題 → 解法 → 執行。」在單一穩定可預期的情境下,這樣的快速思維非常好用。
但現實世界,尤其是職場裡的多數問題,往往是:#條件不完整、#資訊不對稱、#人的變動因素很多
這時候,如果只有用單一解決方法時風險反而會被放大。所以真正有彈性的思考,往往不是找「最快的答案」,而是先把思考從一條線,擴展成一個面。
把AI「給我答案」改成「幫我擴散思維」,讓自己回到專注問題而不是答案
像是「請列出 3 種完全不同的觀點去比對」
「如果站在反對方,會怎麼質疑這個結論?」
「有哪些情境下,這個回覆答案可能會不適用?」
2. 不要習慣遇到問題第一時間就問AI,先自己思考一下
很多資深工作者會有一個習慣,在使用AI工具前,先自己思考一輪。或是建立基礎的架構及項目,一方面是讓自己習慣先思考,另一方面也是為了讓腦袋有材料可以與AI進行對照、修正、深化。
【AI 真正適合扮演的角色,不是答案提供器,而是思考刺激器】
當 AI 被用來「給出答案」,這時候思考容易受影響而收斂;但當 AI 被用來「快速整理不同觀點及延伸」,這時思考反而會被打開。
所以當遇到問題時,我們可以試著這樣做
第一步:先自己想一版,不求完整,哪怕很粗糙,至少保留原始思考。
第二步:用 AI 做擴散,而不是收斂,請它提供多版本、多角度,而不是當作是最佳解。
第三步:仔細去比較這幾個版本的差異,而不是直接選一個,重點在於要問自己:為什麼這些解法不同?
第四步:回到實際情境面去做判斷,結合現實條件、人、風險,而不是只看架構完整,邏輯漂亮就真的適用。
第五步:保留調整空間,好的思考通常不是一次到位,而是需要多次的修正補充,而AI最大的優勢就在於縮短修正及補充的時間,而不是取代思考。
【一旦交出思考的主控權,AI就已經在扼殺自己】
AI 的出現,確實讓人變得更有效率。我們也不可能因為擔心被AI影響自己的思考,就拒絕去使用AI、接受AI,這只會讓自己更快被社會所淘汰。
但如果因此讓人習慣放棄「想多一點」、「想深一點」、「用不同角度去驗證」。這是非常危險的。真正成熟的使用方式,不是不用 AI,而是清楚知道:思考的主控權,始終在自己手上。
有時候那些看起來有點浪費時間的發散、比較與懷疑,正是展現我們思考的重要性,避免被單一解綁住、避免判斷失誤的關鍵。
當一個人能把 AI 當成輔助,而不是答案來源,思考就不會被壓扁成自己與AI之間的一條線,而是能幫助自己慢慢延伸思考拓展出一個有厚度的面。
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104學習

產品

01/31 12:02

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林尚能

執行長

01/21 08:57

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2026 開發者的身價保衛戰:在 Vibe Coding 浪潮中,拿回你的「定義權」
最近與許多技術團隊負責人和企業主聊天,大家不約而同提到一個現象:「開發軟體的門檻好像消失了,但系統崩潰的風險卻變高了。」
隨著前特斯拉 AI 主管 Andrej Karpathy 提出的 Vibe Coding(氛圍編程) 成為主流,我看到很多非技術背景的朋友,靠著與 AI 聊天就能生出亮眼的 App 介面;我也看到許多工程師開發速度提升了數倍,卻在「上線後」陷入了前所未有的技術債深淵。
當 Vibe Coding 已經普及,隨之而來的卻是嚴重的「開發斷層」。當開發者只靠氛圍、不靠邏輯時,系統將變得混亂無序。身為技術顧問,我想分享一個關於 2026 年開發範式的核心觀察:
「當程式碼變得廉價,你的『定義權』就是你的身價。」
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為什麼「感覺(Vibe)」很好,系統卻會崩塌?
AI 可以根據你的「氛圍」快速產出代碼,但它無法替你思考複雜的商業邏輯,更無法預見潛在的安全威脅。如果缺乏結構與驗證,Vibe 出來的結果往往是:
* 需求斷層: AI 寫出的功能外表亮眼,卻與實際業務場景完全脫節。
* 安全性漏洞: AI 為了追求功能實現,常產出帶有 SQL Injection、跨站腳本 (XSS) 或缺乏權限驗證的程式碼。這些隱蔽的資安破口,在上線後將成為駭客進出的後門。
* 邏輯黑盒: 沒有人敢改 AI 寫的 Code,因為沒人知道邏輯邊界在哪。
* 擴充災難: 隨意生成的代碼導致耦合度爆炸,系統最終難逃「砍掉重練」的命運。
要駕馭這場技術海嘯,我們需要一套更人性化、也更嚴謹的**「數位防禦思維」**。
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從 User Story 出發:找回軟體的「靈魂」
很多失敗的 AI 專案,問題都出在指令(Prompt)太過破碎。在 AI 時代,我們必須回歸本質,從 User Story (使用者故事) 開始:
「身為 [角色],我想要 [功能],以便於 [獲得價值]。」
這不只是文件,這是你與 AI 溝通的底層邏輯。如果你無法清晰定義需求與價值,AI 給你的只會是一堆華麗卻無用的廢碼。
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建立 AI 時代的「鐵三角」品質防線
為了確保 AI 產出的結果不只是「看起來會動」,開發團隊必須導入以下框架,構築穩固的防線:
1. BDD (行為驅動開發):將需求變成「活的規格」
AI 容易產生幻覺,我們不能只給任務,要給「場景」。透過 BDD 的 Given/When/Then 格式描述行為,讓 AI 清楚知道「什麼樣的結果才算成功」,將開發轉變為**「目標導向工程」**。
2. TDD (測試驅動開發):建立不可穿透的「品質護欄」
在叫 AI 實作功能前,先叫它寫測試單元。TDD 是對付 AI 不確定性最強大的武器。透過先行的測試案例(Test Cases),強迫 AI 產出的程式碼必須通過斷言(Assertion),杜絕技術債。
3. DDD (領域驅動設計):建立邏輯的「護城河」
AI 懂語法但不懂你的生意。我們需要 DDD 定義 Bounded Context (邊界上下文),建立一套**「通用語言」**。這能確保複雜系統在規模化擴張時,邏輯依然清晰且不崩壞。
4. SDD (規格驅動開發):構築穩定「鋼骨」
在 ASP.NET Core 框架下,我們利用強型別與依賴注入 (DI),將上述行為轉化為不可違背的 Interface (介面)。這份「規格」就是 AI 必須遵守的施工圖,確保系統具備企業級的穩定度。
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從「開發者」到「架構師」:定義未來的規則
2026 年,開發者的角色正經歷劇烈重塑。我們不再需要更多「只會寫 Code 的工程師」,而是需要更多**「具備領域洞察力、能編寫高品質規格、並能驗證 AI 品質的架構師」**。
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這也是我在 X School 規劃 【Vibe Coding AI 工程師養成班】 的初衷。我們不走傳統的語法教學,而是教你:
* 從 User Story 挖掘核心商業價值。
* 透過 DDD 建立健壯的系統模型。
* 利用 SDD、BDD 與 TDD 建立 AI 無法穿透的品質護欄。
* 在 ASP.NET Core 的架構下,實現真正的**「精準開發」**。
這是一場關於「主導權」的訓練。在 AI 淹沒平庸之前,先讓自己成為規則的制定者。
如果你感覺目前的 AI 開發流程讓你焦慮,或許缺的不是更強的模型,而是一套能駕馭 AI 的開發方法論。
【Vibe Coding 全端架構師養成:ASP.NET Core × AI LLM 企業級實戰】 現在就加入,成為定義規則的人。
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