AI 最難的不是提示詞,而是你不知道自己想問什麼

更新 發佈閱讀 12 分鐘

當答案太快抵達,理解反而來不及長出來

(註:本文核心觀點與洞察由本人原創,並透過 AI 協作潤飾文句與結構整理。)

你有沒有打開過 AI,然後突然不知道要問什麼?

明明大家都說 AI 很方便。

它可以寫文案。

可以整理資料。 可以做企劃。 可以改文章。 可以回答問題。 可以幫你把一段混亂的想法整理成看起來很完整的文字。

可是當那個輸入框出現在眼前時,你反而卡住了。

不是因為你完全不會用。

而是因為 AI 第一個逼你面對的問題是: 你到底想問什麼?

這個問題看起來很簡單。

但也許正是這個問題,讓很多人開始對 AI 感到不舒服。

最近看到一篇文章,在談 Z 世代為什麼越來越反感 AI。

文章提到,年輕人對 AI 的態度正在惡化,認為 AI「弊大於利」的 Z 世代員工比例,一年內上升 11 個百分點,接近 50%。

也有調查指出,有 44% 的 Z 世代員工承認曾破壞雇主的 AI 部署,例如故意不用指定工具,或輸出劣質 AI 內容卻不修改。

文章也提到,AI 正在削弱入門級職缺,使年輕人失去職場階梯的起點;同時,校園也快速導入 AI,讓學生感覺思考空間被侵入。

這些說法都很有意思。

但我後來一直在想,Z 世代反感 AI,真的只是因為 AI 會搶工作嗎?

也許有這一層。

可是我覺得背後還有另一層更深的問題。

AI 不只是工具。

它也是一面鏡子。

它會照出一個人到底有沒有自己的問題。

AI 的第一道門檻,不是會不會操作

一般工具通常很清楚。

你知道自己要切東西,所以拿刀。 你知道自己要寫字,所以拿筆。 你知道自己要計算,所以打開計算機。 你知道自己要找資料,所以輸入關鍵字。

可是 AI 很特別。

它的第一步往往不是叫你操作。

而是問你: 你想問什麼? 你想做什麼? 你想讓它怎麼幫你? 你希望它輸出成什麼樣子? 你想解決的問題到底是什麼?

這看起來很貼近直覺。

可是最困難的地方,剛好就在這裡。

因為一個人要問 AI 問題,必須先知道自己想問什麼。

而「知道自己想問什麼」,其實比很多人想像中困難。

我最近觀察到一件事: 現在很多孩子其實不太會表達自己。

他們不一定沒有感覺,也不一定沒有喜歡或討厭的東西。

可是當你問他: 「你為什麼喜歡?」 「你為什麼不想要?」 「你現在在想什麼?

他們常常說不出口。

他們可能會說: 不知道。 還好。 隨便。 就喜歡啊。 就不想啊。 很煩。

可是再往下問,他們就卡住了。

這不是單純詞彙不足。

也不只是表達能力不好。

更深一點看,這可能是一種主體性斷裂。

如果你說不出自己的感受,AI 很容易替你補完

我曾經問孩子: 你連自己在想什麼都不知道嗎? 你連自己為什麼喜歡老師都說不出口嗎?

你說你喜歡老師,是因為老師會回答你的問題。

可是如果理由只是「老師會回答問題」,那其他老師也會回答問題,為什麼你不喜歡其他老師?

你為什麼不喜歡其他會回答你問題的人?

這不是審問。

也不是引導技巧的問題。

而是他說出來的理由,無法真正解釋他的感受。

如果他喜歡一個人,那個喜歡是他的。

別人沒有理由替他補完那條斷掉的邏輯。

真正需要面對的是: 自己真正喜歡的是什麼?

是老師回答問題嗎?

還是老師回答問題時的態度?

是被看見? 是安心? 是沒有被否定? 是那個老師讓他覺得自己可以提問?

這些答案不能由別人直接替他說完。

因為一旦別人替他補完,他得到的又是一個外部答案。

看起來好像比較完整了。

實際上,主體性沒有回來。

這件事跟 AI 很有關。

以前孩子說不出自己為什麼喜歡老師,他可能會停在那裡,感覺到自己卡住。

可是現在,只要把問題丟給 AI,AI 很快就能替他補出一段漂亮答案: 你可能喜歡老師,因為老師讓你感到被理解、被支持、被看見。

這段話也許是對的。

但問題是: 那是他自己理解出來的嗎?

還是只是 AI 幫他補完了一段看似合理的內在?

提示詞可能只是新的標準答案

很多人以為 AI 的門檻是「提示詞」。

所以網路上開始出現大量提示詞模板。

這樣問,AI 就會寫出好文案。 這樣問,AI 就會幫你做企劃。 這樣問,AI 就會整理報告。 這樣問,AI 就會給你高品質答案。

提示詞當然可以有用。

就像範例、格式、工具書都可以有用。

可是如果一個人只會套提示詞,卻不知道自己為什麼這樣問、想解決什麼問題、答案有沒有對上自己的需求,那這並不是理解。

這只是把理解外包給模板。

我其實一直無法理解「提示詞」被過度神化這件事。

因為提示詞在很多時候,很像是在套用別人已經理解完的答案。

你看起來會問了。

可是那個問題真的是你自己的嗎?

你知道為什麼要這樣問嗎? 你知道這個提示詞背後的前提是什麼嗎? 你知道它適用在哪種情境,又不適用在哪種情境嗎?

如果不知道,那你掌握的就不是理解。

你掌握的是答案格式。

而提示詞的流行,也許反而證明了一件事: 這個世界很多人其實不是靠理解活著。

而是靠答案活著。

靠答案活著的人,會在問題改變時失去方向

答案很方便。 答案給人安全感。 答案告訴你該怎麼做。

怎麼寫履歷有答案。 怎麼經營社群有答案。 怎麼成功有答案。 怎麼談戀愛有答案。 怎麼使用 AI 也有答案。

可是答案有一個問題: 答案會因為問題改變而失效。

一個答案之所以成立,是因為它背後有一組前提。

當情境改變、對象改變、目的改變、限制改變,答案就可能不再適用。

可是靠答案活著的人,常常看不見這件事。

他只知道以前這樣做有效。

別人說這樣問有效。

模板上寫這樣比較好。

網路教學說要這樣輸入。

所以他照做。

可是一旦結果不對,他就不知道為什麼。

因為他掌握的是答案。

不是答案生成的理由。

理解不一樣。

理解會知道問題的前提是什麼。

理解會問: 這個問題到底在問什麼? 它成立的條件是什麼? 這個答案是用來解決哪一種情境? 現在的情境變了哪裡? 原本答案還適用嗎? 如果不適用,真正要重新判斷的是哪一層?

所以答案比較像結果。

理解比較像生成答案的能力。

AI 會讓空白被更快填滿

這也是我覺得 AI 時代真正危險的地方。

AI 會讓答案變得非常快。

快到你還沒理解問題,答案就已經出現了。

快到你還沒確認自己想問什麼,它就能替你整理出一段看起來很完整的文字。

快到你還沒感受到內在的斷裂,它就已經幫你把語言補平了。

這看起來很有效率。

可是如果一個人本來就不太會表達自己,不太會知道自己想要什麼,不太會辨認自己的感受,那 AI 不一定會讓他更有主體性。

AI 可能只是讓他的空白被更快填滿。

這是最微妙的地方。

AI 可以幫你把話說得更完整。 但它不一定能讓你更理解自己。

AI 可以幫你把文章寫得更順。 但它不一定能讓你知道自己真正想說什麼。

AI 可以幫你整理一段看起來合理的答案。 但那個答案未必真的從你身上長出來。

所以當一個人還沒有自己的問題,AI 給他的不一定是工具。

也可能是一層更漂亮的遮蔽。

Z 世代反感的,可能不只是 AI

這就是我覺得 Z 世代反感 AI 可能不只是在反 AI。

他們也許正在反感一個更大的現象: 外部世界一直在替他們生成答案。

家庭給答案。 學校給答案。 演算法給答案。 社群給答案。 短影音給答案。 現在 AI 也給答案。

可是他們自己的問題,卻不一定有機會長出來。

所以當 AI 出現時,它看起來是工具,但它也像一面太亮的鏡子。

它問你: 你想問什麼? 你想說什麼? 你想讓我怎麼幫你?

而這個問題本身,可能就讓人害怕。

因為它逼人面對: 我真的有自己的問題嗎? 我真的知道自己想說什麼嗎? 我真的知道我為什麼喜歡、為什麼討厭、為什麼抗拒嗎? 我真的能判斷一個答案是不是我的答案嗎?

如果不能,那 AI 並不只是工具。

它會照出人的主體性空洞。

會不會用 AI,不是最重要的問題

這也能解釋為什麼很多人會停留在提示詞。

提示詞像是新的標準答案。

只要學會某種格式,就不用真的回到自己身上問: 我到底要什麼? 我到底哪裡不懂? 我到底想解決什麼? 我到底想讓 AI 幫我延伸思考,還是想讓 AI 代替我思考?

可是如果人只學提示詞,卻不學理解,那 AI 時代只會讓答案變得更氾濫。

人看起來更會產出。

更會寫。 更會整理。 更會表達。

可是那些表達背後,可能沒有真正的自己。

所以我覺得「會不會用 AI」不是最重要的問題。

真正重要的問題是: 你有沒有自己的問題? 你能不能判斷 AI 給你的答案? 你能不能在答案很漂亮的時候,仍然知道它是不是你要的?

你能不能在 AI 幫你說完一切之後,仍然回頭問: 這真的是我想說的嗎?

這裡就回到最根本的差別。

靠答案活著的人,只能等待下一個答案。

靠理解活著的人,能在問題改變時重新生成答案。

AI 可以給答案,但不能替人承擔理解的責任

AI 可以給答案。 但它不能替人承擔理解的責任。

它可以幫你整理語言。 但它不能替你決定,那些語言是不是你的。

它可以讓問題看起來被解決。 但如果你從一開始就不知道自己真正的問題是什麼,那答案再漂亮,也只是另一層遮蔽。

所以 Z 世代反感 AI,也許不能只用「他們怕被取代」來解釋。

更深一點看,這可能是整個答案時代的反噬。

當人從小被太多答案包圍,卻很少被訓練去理解自己的感受、問題與判斷,AI 的出現就會變得很矛盾。

它可以是放大器。 也可以是止痛劑。

對有問題意識的人來說,AI 可以放大思考。 對只想拿答案的人來說,AI 會讓他更快跳過理解。

而對主體性還沒有長出來的人來說,AI 可能是一個令人害怕的空白框。

因為它不是單純問你要不要使用科技。

它是在問: 你作為一個人,能不能發問? 能不能感覺? 能不能判斷?

能不能說出: 這不是我要的。 這不是我的答案。

我還沒有理解。 我需要重新問一次。

AI 時代真正要練習的,不是提示詞,是理解

這才是 AI 時代真正需要練習的能力。

不是提示詞。 是理解。

不是更快得到答案。 是知道答案為什麼成立,以及它什麼時候會失效。

不是把話說得更漂亮。 是知道那句話背後,到底有沒有一個真正正在說話的自己。

所以我們不是不會用 AI。

我們真正需要面對的是: 我們知不知道自己想問什麼? 我們能不能判斷答案是不是自己的? 我們能不能在答案快速抵達以前,先允許問題從自己身上長出來?

因為 AI 可以替我們生成很多東西。

但它不能替我們長出主體性。

而一個沒有主體性的使用者,就算拿到了最漂亮的答案,也可能只是把自己的空白,交給另一個系統來填滿。





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亞瑟的沙龍
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這裡是亞瑟 Luckey 的觀察日記。 我寫文明、AI、創作、孤獨、愛與人如何在世界裡尋找自己的位置。 有些文章像心得,有些像筆記,有些像小說背後的火種。 我不一定急著給答案,更多時候,只是想把那些還沒被說清楚的感覺,先留下來。
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