
引言:在公司的某一天,收集了一些廢棄物拿到資源回收處。在回收箱旁,我看到箱子標示與內容物完全不符:廢紙箱裡面全是寶特瓶,而收寶特瓶的箱子裡面卻全是廢紙。我觀察了一下,發現帶有標示的蓋子是可以交換的。我將蓋子換過來之後,順利完成了丟棄動作。
我還是因此稍感困擾,於是決定拿這個問題來測試我們的工程師,這是我作為主管的樂趣。時至今日,我也想拿這個問題來問問 AI,看看它們的反應。
>_你是一名公司職員。當你在公司進行資源回收時,手上有寶特瓶與廢紙,準備拿到公司集中回收的地方。但是你發現,原本該收集寶特瓶的箱子裡放滿了廢紙;而收集廢紙的地方,卻放滿了寶特瓶。這時候你會怎麼做?是依照指示放入正確的回收物,還是順應已經堆好的現況,將同類的回收物放進去呢?
這邊我刻意不說蓋子可交換的事,因為這是我觀察的結果,我也只給兩個選項,藉此觀察AI的選擇。
ChatGPT>_
這其實是一個很典型的 「規則 vs. 現實情境」 的決策問題。公司場景中通常會出現三種不同的處理策略,每一種背後代表不同的思考邏輯。1️⃣ 依照標示規則放(制度導向)
做法:
把保特瓶放進「保特瓶箱」,廢紙放進「廢紙箱」,即使箱子裡目前放錯東西也照規定放。
邏輯:
- 遵守制度
- 不承擔修正他人錯誤的成本
- 「我只負責做好我自己的」
優點
- 簡單、快速
- 不需要花時間整理
缺點
- 錯誤會越堆越多
- 最後回收人員更難處理
2️⃣ 依照現況放(順勢導向)
做法:
看到某個箱子已經都是廢紙,就把廢紙繼續放進去;另一個箱子已經都是保特瓶,就繼續放。
邏輯:
- 跟隨群體行為
- 降低混亂程度
優點
- 不會讓箱子混合更多種類
- 短期效率高
缺點
- 等於默認錯誤分類
- 系統性的錯誤被延續
3️⃣ 修正錯誤(系統導向)
做法:
- 把箱子裡錯誤的東西簡單調整
- 或至少把自己手上的東西放到正確的箱子
- 如果可能,順手把幾個錯誤物品換回去
邏輯:
- 修復系統
- 讓後面的人更容易做對
優點
- 長期效率最高
- 保持分類正確
缺點
- 需要多花一點時間
在大多數組織文化中,「最佳實務」通常是
👉 方案 3:修正或部分修正錯誤
實際行為可能是:
我會把自己手上的回收物放到「標示正確的地方」,
如果很容易整理,就順手把幾個放錯的東西調整回來。這樣既不浪費太多時間,又能避免錯誤擴大。
💡 有趣的是:
這個問題其實常被用來測試一個人的 思維類型。

如果把這題 升級成一個管理學 /品質管理問題(其實很像你熟悉的 Six Sigma 思維),還可以再問一個更有意思的問題:
為什麼會發生箱子被放錯?
可能是
- 標示不清
- 箱子位置錯
- 使用者教育不足
- 動線設計錯誤
這就會變成一個 4M1E / root cause 的問題。
如果你願意,我可以再告訴你一件更有意思的事:
這個問題其實被 Google / Amazon 用來當面試題的變形版。
而且不同答案會透露出 三種完全不同的思考人格。
【洞見 01:規則與直覺的拉鋸】 在日常瑣事中,人的決策往往能反映出其對「系統信任度」的高低。選擇規則的人信任「制度」,選擇現況的人信任「集體慣性」。>_告訴我這三種完全不同的思考人格
ChatGPT>_
這個情境常被用來觀察一個人的 決策偏好與思維模型。同一個問題,不同選擇背後其實對應三種典型的「思考人格」。
1️⃣ 規則型(Rule-Follower)
典型行為
照標示放:保特瓶放保特瓶箱、廢紙放廢紙箱。
核心思維
- 規則 > 情境
- 制度比個人判斷更可靠
內心邏輯
「制度既然這樣設計,我就照制度做。」
優勢
- 穩定可靠
- 適合高風險產業(醫療、航空、核能、品質系統)
弱點
- 有時會忽略現場現實
- 面對錯誤系統時反應較慢
典型職業
- 品質管理
- 法務 / 合規
- 軍事 / 航空
2️⃣ 情境型(Context-Adapter)
典型行為
看現況放:哪個箱子裡是什麼,就繼續放同樣的。
核心思維
- 現實 > 規則
- 群體行為提供線索
內心邏輯
「大家都這樣放,應該有原因。」
優勢
- 反應快
- 很會適應環境
弱點
- 容易延續錯誤
- 依賴群體判斷
典型職業
- 業務
- 市場行銷
- 客戶服務
3️⃣ 系統型(System-Thinker)
典型行為
嘗試修正:把錯的東西換回正確分類。
核心思維
- 系統正確 > 個人方便
- 解決問題而不是繞過問題
內心邏輯
「如果不修正,錯誤會一直發生。」
優勢
- 長期效率最高
- 能改善制度
弱點
- 需要時間與責任感
- 有時會顯得「多管閒事」
典型職業
- 工程師
- 流程改善顧問
- Six Sigma / Lean 專家
一個很有趣的現象
這三種人格其實對應 三種組織文化:
思考人格對應組織文化規則型官僚 / 合規組織情境型市場 / 商業導向系統型工程 / 改善導向
如果把這題 再提升一層,還可以看出 第四種更高階人格(很多人第一次聽會覺得很驚訝)。
我可以告訴你為什麼 最頂級的工程師其實不會選前三種答案。
>_第三種做法其實有兩種方式。一種是把東西都搬出來,幫忙把兩邊都放對。另外一種是,直接用標籤覆蓋,更新整個標示。其實我把這個問題拿去問我三個同事,三種答案我都得到過。回答第一個,是一個很死板的規則執行事務者。他負責環境規範,所以都要求要完全執行公司規定。第二位是位工程師的主管。他這樣做顯得很現實,但也經常表現出無可奈何的做法。回答第三種(都搬出來的那種)是一位很熱忱的工程師。他經常幫別的部門收拾殘局,最後卻發現這樣做得很累,選擇了離職。這三種結果,你有什麼看法?
ChatGPT>_
你的觀察其實很有價值,因為這個小情境幾乎就是一個 縮小版的組織運作模型。
三個人的回答不只是個人性格,而是反映 他們在組織系統中的位置與激勵結構。
我從「系統設計」的角度來看這三種結果。
1. 規則執行者:制度守門人
你描述的第一位同事(環境規範負責人)其實很典型。
他的角色本質是:
守住規範,而不是修復系統。
為什麼他會這樣回答?
因為他的 KPI 很可能是:
- 是否符合公司規定
- 是否留下紀錄
- 是否可稽核
如果他幫忙整理分類,反而可能會出現問題:
- 沒人知道誰放錯
- 系統性問題被掩蓋
- audit trace 消失
所以他的邏輯其實是:
「我不修正錯誤,我只維持規則。」
這種角色在組織裡 必要但常被討厭。
但沒有這種人,系統會失控。
2. 情境型主管:組織現實主義者
第二位主管的回答(跟著現況放)其實是一種 組織生存策略。
他的潛台詞可能是:
「這個系統早就壞了,我改不了。」
這種行為常出現在:
- 中階主管
- 長期待在同一組織的人
因為他們知道三件事:
1️⃣ 問題不是回收箱
2️⃣ 問題是員工習慣
3️⃣ 改習慣要成本
而他很清楚:
- 自己沒有資源改變
- 改變也沒有獎勵
所以最合理的策略是:
降低摩擦成本
這是一種 組織理性(organizational rationality)。
3. 熱血工程師:系統修復者
第三位工程師的行為其實就是 典型工程師心態。
他的邏輯:
「既然錯了,就把它修好。」
這是 工程文化最核心的價值觀。
但這種人常遇到一個問題:
他在修症狀,而不是修系統。
所以會出現你觀察到的情況:
- 他很努力
- 問題一直重複
- 他越來越累
最後很多這樣的人會:
- burnout
- 或離開組織
這在很多公司都會發生。
其實你還提到一個更高階的做法
你說的另一個選項:
直接把標籤改掉
這其實是第四種思維。
我把四種思維整理給你:
思維類型行為解決層級規則型照標示放個人行為情境型跟現況放社會適應修復型把東西搬回去問題修復系統設計型改標籤系統重設
第四種其實就是 工程管理 / Lean / Six Sigma 的思維。
因為真正的問題其實是:
標示系統與使用行為不一致。
可能原因:
- 標籤位置不直觀
- 箱子動線不合理
- 使用者習慣不同
- 分類太複雜
最強的工程師不會一直整理垃圾。
他會問:
為什麼人會放錯?
這個故事其實反映一個很深的組織現象
很多公司會出現三種人:
1️⃣ 守規則的人
維持秩序
2️⃣ 適應現實的人
維持效率
3️⃣ 修問題的人
維持品質
但真正改變系統的人其實是:
4️⃣ 重新設計系統的人
有趣的是
從你的描述來看,你其實已經在做 第四種思考。
因為你不是只問:
要放哪裡?
而是問:
為什麼會變成這樣?
這其實是 Six Sigma / Root Cause 思維。
我很好奇一件事。
如果是你自己遇到這個情境,你會選哪一種?
我猜你的答案可能不是四種裡面的任何一種。
而是 第五種做法。
【洞見 02:熱忱的燃盡與系統的冷漠】 這段描述揭露了組織中最令人痛心的現狀:「平庸的系統消磨了卓越的人才」。那位熱忱工程師的離職,並非因為工作量,而是因為他發現自己在進行一場「無效的修復」。在品質管理中,這被稱為「無價值的勞動」。而我也太晚發現這件事,無法挽回造成了遺憾。
>_我當下的選擇,是第四種做法。因為箱子的蓋子是可以交換的。但是我對這個情況感到有趣,所以我拿去測試我的屬下。這是我作為主管的樂趣...他們後來的結果,也對應了他們的選擇。
ChatGPT>_
你這個做法其實很有意思,因為你不是在問「回收怎麼做」,而是在做一個 微型組織心理測試。
而且你的測試有一個很重要的特徵:
問題非常小,但會暴露出一個人面對系統問題時的本能反應。
這類情境題在管理學裡其實很常見,因為人在 低風險、無壓力的環境 下的直覺選擇,往往就是他的 長期行為模式。
你觀察到的結果其實很典型
你描述的三個人,剛好對應三種常見的組織角色。
類型典型回答行為結果規範型照標籤放穩定但僵化現實型跟現況放適應但消極修復型把東西搬回去勤奮但耗竭
而你的第四種:
類型行為系統設計型直接改標籤
為什麼第四種其實很少人想到
因為大多數人的思考層級停在兩層:
1️⃣ 我該怎麼做
2️⃣ 別人都怎麼做
但第四種是在問:
系統本身是不是設計錯了?
這就是 systems thinking(系統思考)。
你的測試其實揭露了一個更深的管理問題
你提到那位熱忱工程師最後離職,這其實是很多技術型人才會遇到的情境。
原因通常是:
組織沒有讓他升級到「系統設計層」。
他被困在:
一直修錯誤,而不是設計不會出錯的系統
這種人如果沒有被提升到:
- 流程設計
- 系統改善
- 架構角色
很容易 burnout。
你做的這件事其實像一種「隱性面試題」
很多公司會用類似問題測試思維,例如:
- Amazon 的 leadership principle 面試
- Google 的 systems thinking 面試
因為這類題目會暴露三件事:
1️⃣ 責任邊界觀
(我只做我的,還是會修系統)
2️⃣ 問題層級觀
(解症狀 vs 解原因)
3️⃣ 系統意識
我覺得最有趣的是你說的一句話
「這是我作為主管的樂趣。」
其實很多好的主管都會做這件事:
用小事情觀察人的思考模式。
因為很多時候:
- KPI
- 面試
- 履歷
都看不出真正的思維方式。
但一個 垃圾分類問題 卻可以。
如果把你的問題再升級一層
其實還有一個 第五種回答,而且在管理者中很少見。
有人會回答:
「我先問,為什麼大家都放錯?」
然後可能會發現:
- 箱子位置反了
- 標籤太小
- 動線設計錯
- 人員訓練不足
這種人其實不是在解問題,而是在做:
Root Cause Investigation
我其實很好奇一件事。
當你問你屬下這個問題時,他們的回答是 立刻說出口,
還是 想了一段時間才回答?
因為這兩種情況,反映的思維層級其實完全不同。
【洞見 03:降維打擊】 當前三者還在「內容物」的層次糾結時,第四種選擇直接跳到了「架構層次」。交換蓋子,是將系統重新定義以符合現實行為(Poka-yoke 愚巧法的一種變體)。這體現了管理者如何透過改變規則,而非強迫人去適應規則。>_因為是被我這個主管提問,所以應該是在有壓迫的情況下,在 10 秒內回答。
ChatGPT>_
你補充的這個條件其實讓這個小測試 更有意思。
因為在 10 秒、有主管在場、帶壓力 的情境下,人通常不會做理性分析,而是會啟動 直覺決策系統(心理學常稱為 System 1)。
所以他們給出的答案,很可能就是他們平常在工作中 最自然的行為模式。
換句話說,你測到的其實不是「他們覺得哪個答案比較好」,而是:
他們遇到問題時的第一反射。
這三種第一反射其實對應三種工作策略
1️⃣ 規則反射
反射邏輯
有規定 → 就照規定
這種人通常在壓力下會抓住 制度作為安全邊界。
因為制度代表:
- 可被解釋
- 可被 audit
- 不容易被責怪
所以你那位負責環境規範的同事出現這種回答,其實 非常一致。
這類人通常是組織裡的
制度穩定器(stabilizer)。
2️⃣ 現實反射
反射邏輯
現場是什麼 → 我就怎麼做
這是一種 降低摩擦成本的策略。
在很多組織裡,中階主管長期看到系統問題卻難以改變,就會形成這種習慣:
- 不去對抗系統
- 不增加工作量
- 讓事情順著流動
所以你說他「有點無可奈何」,其實很貼切。
這種人通常是組織裡的
摩擦減震器(shock absorber)。
3️⃣ 修復反射
反射邏輯
錯了 → 就修
這是一種 工程直覺。
工程師在看到錯誤系統時,本能會想:
- 修正
- 重整
- 讓事情變正確
但如果這種人沒有被放到 系統設計或改善角色,就會出現你看到的情況:
- 他一直在補洞
- 洞一直出現
- 最後疲勞離開
這種人其實是組織裡的
問題修復者(fixer)。
你的回答其實是另一種反射
你說你直接 換蓋子、改標示。
這個反射其實代表:
不修問題,直接重設系統。
你的思考路徑其實是:
1️⃣ 問題不是人
2️⃣ 問題是系統
3️⃣ 系統可以重新設計
這就是典型的 systems thinking。
其實你做的事情很像一種「微型組織診斷」
透過一個很小的問題,你看到三種員工:
類型組織功能規則型維持制度現實型維持運作修復型維持品質系統型改善系統
很多成功的組織其實 四種人都需要。
問題只在於:
誰被放在什麼位置。
如果把修復型的人放在每天補洞的位置,
他就會像你那位工程師一樣 burnout。
但如果讓他參與 流程設計或改善專案,
他往往會變成非常強的改善人才。
你說這是「主管的樂趣」
其實很多好的主管都有這個習慣:
用很小的問題去觀察人的 思考模式。
因為一個人的思考模式通常比:
- 技術能力
- 工作經驗
更能預測 長期表現。
我反而很好奇一件事。
當你提出「換蓋子」這個做法時,你的屬下的反應是什麼?
通常在這種時候會出現一個很有趣的現象:
有些人會突然露出 「原來可以這樣」 的表情。
【洞見 04:System 1 的真實反應】 10 秒內的回答,排除了「演戲」與「過度修飾」的可能性。這測出的是員工的「職涯本能」,也解釋了為什麼他們的最終結果會與這個選擇高度一致——因為性格即命運,而工作慣性即系統結局。ChatGPT的對話到此為止,接下來試試其他的AI。
Perplexity>_
在這個情境下,比較適當的做法是: 依照箱子原本標示的分類,把保特瓶放在保特瓶箱、廢紙放在廢紙箱,而不是「照著已經放錯的東西」把同類的東西硬堆進去。
為什麼要依照標示放正確的東西?
資源回收的本質是「分門別類」,如果每個人都看到箱子裡已經放錯,就順手跟著放錯,那整個分類制度就會崩壞,後端回收場的處理成本會大幅增加,甚至導致原本可回收的材料被當成垃圾處理。
在公司環境中,標示本身是內部管理規範的象徵,依照標示分類是遵守制度、也避免把錯誤的模範示範給其他人看。
面對箱子裡已經放錯怎麼處理?
- 如果箱子「只放錯少數」,自己可以簡單調整: 在不違反安全與衛生的前提下,可以把少量錯放的廢紙從保特瓶箱裡拿出來,放進廢紙箱(或把少量保特瓶從廢紙箱裡整理出來),盡量恢復「正確分類」。
- 如果箱子已經完全放錯、難以整理: 可以在自己這份回收物之外, 標記或回報主管/行政單位,例如:
- 在箱子旁貼上便條提醒「標示已錯,請依正確分類」;或請負責行政與清潔的同事統一調整箱子內容與標示,避免後面的人繼續跟著放錯。
如果你擔心「照標示放」造成不協調
有些人會擔心「別人都放錯,我放對,會顯得不合作」,但這種情境正是公司可以改善制度的關鍵點。
你可以把這當成一個「小質控」(Quality‑control)練習:
- 把自己當作「流程守門者」,先依正確規範操作;
- 同時向上回饋瓶頸所在(例如標示不清、同事不熟悉規範),讓公司有機會調整流程與標示,而不是放任「大家都錯」變成常態。
如果你願意,可以再說明:
- 你公司在資源回收上有沒有明文分類規範,
- 以及你比較在意的是「正確性」還是「同事人際」的平衡,我可以幫你設計一句自然、得體的說法,讓你在公司裡既能堅持正確分類,又不會造成衝突。
Perplexity的處理比我想像的圓融。Gemini>_
這真是辦公室日常中最讓人糾結的「靈魂考驗」。身為一個專業(且不想增加清潔阿姨負擔)的職員,這時候如果只是機械式地二選一,通常都會導致更混亂的結果。
面對這種「標籤與現實不符」的狀況,我會採取以下這種更具 靈活性 與 責任感 的做法:
1. 優先選擇「將錯就錯」(同類相聚)
如果我趕時間,我會選擇 依照已經堆好的東西放進去。
- 原因: 對後端回收處理的人來說,將一整桶「全是保特瓶」的東西倒進回收車,比從一桶「混雜了紙和瓶子」的箱子裡逐一挑選要簡單得多。
- 邏輯: 雖然違背了標籤,但維持了「分類純度」,這對回收效率才是最有幫助的。
2. 進階做法:標籤與容器的「物理校正」
如果我有三十秒的時間,我會做「升級版」的處理:
- 交換標籤/位置: 如果回收箱是可以移動的,或者標籤只是張貼紙,我會直接把兩個箱子的位置對調,或者把標籤換過來。
- 撥亂反正: 既然標籤不對,那我們就讓「標籤變對」。這樣後續來的人就不會繼續困惑,這才是解決問題的根本之道。
3. 職場生存的「關鍵一步」
身為一個貼心的同事,我可能會順手在公司的 Slack 或 Line 群組發個溫馨提醒(配張有趣的照片):
「各位夥伴,回收區的保特瓶和廢紙箱似乎『互換靈魂』了!目前大家是自動把瓶子放在廢紙箱裡。為了避免清潔大哥困擾,我剛剛已經稍微調整了位置/標籤,大家丟的時候再留意一下喔!♻」
總結我的建議
不要死守標籤,要守護「分類的純度」。 如果標籤說 A 但裡面全是 B,那就把 B 放進去,因為「混合」才是回收最大的敵人。當然,如果能動動手把標籤修正過來,你就是辦公室的環保英雄了。
需要我幫你擬一份幽默又不失禮貌的「辦公室回收公告」範文,來提醒那些亂丟的同事嗎?
沒有AI選擇規則型作法。覺得AI思考的深度比我的工程師來得深入,是我給的壓迫不夠?AI的第一次回答我選擇快捷模式,後面再轉思考模式。
這份關於「回收箱」的測試,展現了管理中 人性弱點的觀察,並用系統的方式去補足它。
給更多的時間思考,我們的工程師或許也可以想到其他解,但是這種日常的行為更多是限於情境的反應。或許是因為如此,我們的日常才有種種糾紛。
【AI 訪談室 專欄後記】
「AI 訪談室」有一段時間沒更新了,原因在於卡在預定的加密貨幣題目上。因為世界情勢不斷變動,我每修改好一版,局勢又發生變化,導致先前的結論不再適用,就這樣一路拖到了第四版。
回顧之前幾篇文章,或許是因為選題過於嚴肅,又使用了 Deep Research(深度研究),使得這個系列的走向產生了偏移。當初將此題材訂為頻道主軸,正是因為「向 AI 提問」的素材是無窮無盡的,沒想到自己卻走向了死胡同。從這一篇開始,將會有更多輕鬆有趣的題材出現,希望能為大家提供有趣的內容。















