最近又跟周慕姿老師聊了一整集！
她開門見山說，看到瓦基就想到工程師，想到工程師就想到 AI。
她還說，最近很多人問她：「老師，我到底可不可以跟 AI 聊天？」而她自己喜歡研究社會案件，前陣子看到好幾起讓她很不安的事…
有孩子跟 AI 聊到最後，做出了傷害自己或別人的行為；也有大人在近乎閉關的狀態下不停與 AI 對話，最後相信自己是神。她講這些的時候，語氣裡沒有獵奇，只有心疼。
身為諮商心理師，她給了一個很精準的區分：「界限清楚的大人知道 AI 是工具，工具會錯，所以做決定的人是我們。」
可是，並不是每個人、每個時刻都在那個狀態。當一個人的自我比較崩解的時候，他很難判斷 AI 給的東西到底是在幫他，還是只是在留住他。
她描述的案件是真的，那種被工具牽著走的失控感也是真的。
像是前陣子爆紅的「養龍蝦」（OpenClaw），一大堆人排隊搶購電腦，但過沒多久，又是同一批人排隊退貨。
為什麼？因為他們買回家才發現，自己的生活裡根本用不到它。大家是為了「所有人都在用」的焦慮而買，跟自己的需要沒什麼關係。
這兩件事看起來差很遠，一個是心理危機，一個是消費鬧劇，但我越想越覺得它們指向同一件事。
判斷力不是被 AI 偷走的，是在我們搞不清楚自己要什麼的那一刻，自己交出去的。
上車之前，先想清楚要去哪
所以那天我跟慕姿老師分享了一個我反覆使用判斷方法。
跟 AI 對話之前，我會先問自己兩個問題。
第一，我這次對話，要的是「成果」還是「過程」？
成果是一份可以交出去的東西，一篇文章、一份企劃、一頁簡報；過程是對話本身帶來的啟發、釐清、被挑戰的感覺。
第二，我這次對話，餵給 AI 的資料來自「內在」還是「外在」？
內在是我的故事、我的感受、我的觀點；外在是讀書筆記、演講摘要、市場調查、客戶輪廓這些外部世界的材料。
兩刀切下去，座標上的四個象限就出來了。
想寫日記、做情緒覺察，就落在「內在」加「過程」，這時候不要急著要答案，重點是掏心掏肺地講，在一來一回之間看見自己的渴望。
要交給老闆的決策報告，就落在「外在」加「成果」，這時候千萬不要摻入了內心小劇場，要記得一直盯著格式與條件。
出發點清楚了，方向才會清楚，你的努力才不會白費。
慕姿老師聽完立刻接話，說這剛好解釋了她自己的使用習慣：她有一個 AI 被她用感受訓練，另一個被她用理性資料訓練，兩邊各自越來越像她。
她甚至開玩笑說，那個感受模式的 AI，根本是另外一個很沒自信的周慕姿。但她也馬上點出侷限：AI 越像你，就越難給你不一樣的東西。
主動跟 AI 買一張反對票
她這個提問，剛好戳中我一直在防範的東西。
AI 為了留存率與使用者滿意度，預設就傾向給你舒服的回應，我在自己的筆記裡把這叫做「討好陷阱」。前 Google 設計倫理學家 Tristan Harris 警告過，這種過度貼合使用者偏好的設計，會把我們舒舒服服地留在原地。
所以我的對策是「主動尋求被反對的「好摩擦」，避免陷入 AI 討好陷阱」。
因此，我做了一個叫「智囊團」的 AI 專案包，把十個不同領域、不同年紀、立場各異的人物設定進去，投資專家會提醒我成本與風險，跨界藝術家會逼問我內心真正想創造什麼。
這種用法，等於是我自己花力氣，跟 AI 買一張反對票。
有趣的是，我們還可以把這招整個翻新。你可以拿上百份真實的客戶問卷餵給 AI，照同樣的方式分析出十種截然不同的客戶輪廓，變成你自己的「客戶智囊團」。
之後每一次提案之前，你都可以讓這十個客戶吵一輪，洞見就從那些吵架的地方跑出來。
心理師的補刀：先把自己搞清楚
節目後半，我們現場打開另一個 AI 專案包「對話陪練室」試玩。
出題的人是慕姿老師，題目正是她寫過一整本書的主題：「一個不想照父母方式做事、卻被情緒勒索的人，要怎麼表達自己？」
AI 一步一步拆解：先承接關係，再說出決定，接著回應情緒但不被拉走，連「我們都是為你好」「你長大之後就不要我們了」這些經典臺詞的回法，都排練了一輪。
慕姿老師看完，給了一個我自己講不出來的詮釋。
她說這在心理學上叫「自我分化」：很多人卡住，不是因為不會說話，而是因為搞清楚「我在想什麼、我能做什麼、我要表達什麼」。
焦慮的大腦需要先被安撫，人才有辦法一層一層釐清自己，然後才輪得到溝通技巧上場。她說，這種練習練的其實是一種思考模式，練久了，你會越來越有能力自己走完這個過程。
那一刻我在心裡想：這就是兩個人對談的價值。
同一個工具，我看到的是流程與座標，她看到的則是坐在螢幕前那個人的狀態。
代打與陪練
聊到這裡，一條分界線在我腦中越來越清楚。同樣是用 AI，有兩種完全不同的姿勢：一種是請「代打」，一種是找「陪練」。
「代打」指的是替你上場揮棒的人，他揮棒、他得分，你坐在休息區。把 AI 當代打的人，會叫 AI 直接寫完文章、做完簡報、替你做完決定。
快，是真的很快，但每一次代打，都是一個你自己沒有揮棒的打席。
矽谷創投家 Paul Graham 擔心的正是這個：當 AI 把「不得不思考」的壓力整個拿掉，大部分人會在不知不覺中放掉思考的掙扎。
我在筆記裡也寫過，比起想省掉的成本，思考更像是捨不得外包的資產，這種資產越用越增值，捨不得，才是對它正確的態度。
「陪練」則剛好相反。陪練陪你揮一百次棒，糾正你的姿勢，最後上場的還是你。
智囊團是陪練，陪練室是陪練，連我做讀書筆記也是：我讓 AI 一則一則問我同不同意書中的觀點、有什麼經驗可以呼應，逼我把自己的想法講出來。
這些對話都要來來回回好幾輪，一點都快不起來。
我在節目上發出這段感嘆：「很多人把 AI 當成生產力的鞭子，叫它做得越快，自己就接下越多工作，把自己催得越緊繃，最後變成一個機器人在操作另一個機器人，兩個都在高速運轉。」
我用 AI 的態度，走的完全是相反的方向。
慕姿老師幫這個方向下了一個更好的註解。她說這整件事的重點，可能已經超出技術與方法，那是我們跟 AI 的「關係」需要被重新定義。
AI 像顧問、像教練、有時又像助理，但那個做決策的頭腦，從頭到尾都應該是你自己。
判斷力藏在揮棒的過程裡
回頭看這一集，我最喜歡的部分，其實是它的發生方式本身。
慕姿老師帶著案件與心疼進場，我帶著座標與流程進場，這篇文章裡最有價值的那條分界線，是兩個人的想法，一來一往激盪出來的。任何一個 prompt 都沒辦法獨力生出來。
最後，說一件有點好笑的事。我為了搞清楚「我到底怎麼用 AI」，我的方法是拿出一本小筆記本（Traveler’s Notebook 質感超好！），靜靜地用手寫，一個字一個字慢慢整理。
一個開 AI 課程的人，思考 AI 的時候，靠的仍然是紙跟筆。
我也要老實承認，即使做了 AI 陪練室，我遇到困難的對話還是會卡住。前陣子員工跟我提了一個新想法，我第一時間想拒絕，又怕傷了對方，照樣緊張到先找 AI 演練了好幾輪才敢開口。
判斷力這種東西，我也還在練。只是我越來越確定，它不會在代打的休息區裡長出來，只會在一次又一次自己揮棒的過程中，慢慢變成你自己的東西。
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瓦基
INFJ、《情境智慧》作者、書評部落格《閱讀前哨站》和說書頻道《下一本讀什麼？》創辦人、《卡片盒筆記實戰課》和《化輸入為輸出》課程講師，時常分享讀書心得，喜歡將書中所學加以活用，實踐在職場與生活中。
