此資訊處理差異，對決策產生何種影響？ | 經理人

AI提問策略影響決策品質與效率

AI時代，提問品質直接影響答案的準確性與深度。多數人習慣將AI視為搜尋引擎，僅尋找既有知識，忽略了AI在探索未知領域的潛力。這種思維上的差異，會直接影響決策者能否充分利用AI輔助決策。若能掌握提問技巧，如同《思辨，從問對問題開始》所強調的「淘金式思考」，有系統地提問，從大量資訊中篩選出關鍵要素，將能更有效地支持決策過程。

拆解問題與交叉詰問避免決策偏誤

AI模型基於機率模型生成答案，若提問方式帶有偏見，AI可能強化這些偏見，導致決策失誤。此外，每個AI模型都有其訓練資料的偏誤和價值觀傾向，若不加以警惕，可能導致決策者做出片面的判斷。簡立峰建議，應將複雜問題拆解為一系列小問題，逐步引導思考，並記錄與AI互動的過程，確保知識內化，避免過度依賴AI而喪失獨立思考能力。更進一步，可採用跨模型交叉詰問的方式，例如利用Google Gemini整理報告後，再用ChatGPT或Claude等其他模型進行質疑，從而產生不同視角，降低單一模型偏誤的風險。

善用英文提問突破決策資訊侷限

由於大型語言模型主要以英文資料進行訓練，繁體中文資料相對匱乏，直接以中文提問可能無法獲得最全面、準確的資訊。簡立峰建議採取「英文問、中文答」的策略，先將問題翻譯成英文，取得英文答案後再翻譯回中文，以擴大資訊來源，提升決策參考的廣度與深度。然而，此策略也存在限制，若問題涉及台灣本地的法規、政治、文化等特定知識，AI可能因缺乏相關訓練資料而產生錯誤答案，因此在詢問本土資訊時，需提供詳細的背景資訊，確保AI能更精準地理解問題。

警惕大腦外包，強化AI輔助決策的風險意識

在享受AI帶來便利的同時，必須警惕「大腦外包」的風險。缺乏知識基礎的人容易全盤接收AI的答案，難以建立自己的觀點，進而影響決策的獨立性與客觀性。企業應鼓勵員工培養批判性思維，並建立AI使用規範，強調AI僅為輔助工具，最終決策仍需由人來判斷。此外，企業應建立完善的AI使用記錄與回饋機制，定期檢視AI的推論邏輯與決策結果，從中發現潛在問題並加以改進，持續提升AI輔助決策的可靠性。

AI應用於商業決策的潛在風險與管理

從管理角度來看，企業在導入AI輔助決策時，除了關注技術層面，更應重視組織文化與人才培育。企業應鼓勵員工積極學習AI知識，掌握提問技巧，並培養批判性思維，才能充分發揮AI的潛力，同時降低潛在風險。此外，企業應建立跨部門協作機制，整合不同領域的專業知識，共同參與AI決策模型的設計與評估，確保決策結果符合企業整體利益。就產業慣例而言，許多企業會成立AI倫理委員會，負責制定AI使用規範，監督AI決策過程，並處理相關爭議，以確保AI的應用符合倫理道德標準。

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