很多人用 AI，
習慣問一次就接受答案。
例如：
「這個合作案值得做嗎？」
「這台車值得買嗎？」
「這個投資好不好？」
「這個行程安排可以嗎？」
AI 回答完，
看起來有道理，
我們就容易直接相信。
但真正更好的用法是：
不要只叫 AI 給你答案，
還要叫它反駁自己的答案。
[hr]
為什麼要這樣做？
因為 AI 很會順著你的問題回答。
如果你問：
「這個方案有什麼優點？」
它就會幫你找優點。
如果你問：
「這個方案有什麼問題？」
它又可以幫你找問題。
所以真正重要的不是只問一個角度，
而是：
刻意要求 AI 換一個立場。
[hr]
第一招：先支持，再反對
例如你想做一個新生意。
不要只問：
可以改成：這個生意可不可行？
這樣你看到的就不再只有單一答案。請分成兩個角色回答。
角色一：
支持這個計畫，
告訴我為什麼值得做。
角色二：
反對這個計畫，
告訴我為什麼可能失敗。
最後幫我整理：
真正需要先確認的 5 個問題。
[hr]
第二招：叫 AI 專門挑漏洞
如果你已經有一個計畫，
可以直接說：
這一招非常適合：不要幫我美化這個計畫。
請把自己當成一個很挑剔的審查者，
專門找：
1. 邏輯漏洞
2. 隱藏成本
3. 執行困難
4. 我可能高估的地方
5. 我可能完全沒想到的風險
• 創業
• 合作
• 買高價商品
• 裝修
• 旅行規劃
• 活動企劃
• 商業提案
[hr]
第三招：問「什麼情況下，你的答案會錯？」
這是很實用的一句話。
當 AI 給你答案後，
接著問：
這會逼 AI 去檢查：你剛剛這個建議，
在什麼情況下可能不成立？
有哪些前提如果改變，
你的結論就會變？
自己的假設。
有時候真正的問題，
不是答案錯，
而是答案建立在錯誤前提上。
[hr]
第四招：叫 AI 找反例
例如 AI 說：
「這個做法通常比較有效。」
你可以接著問：
這樣可以避免我們把：請給我 3 個這個做法可能失敗的例子。
什麼樣的人、什麼樣的情況，
不適合這個做法？
「常常有效」
誤以為：
「一定有效」。
[hr]
第五招：讓 AI 自己重新改答案
前面反駁完之後，
不要停。
再加一句：
這時候 AI 才會從：根據你剛剛找到的問題，
請重新修正原本的建議。
不要只是換句話說，
要真的把風險考慮進去。
第一版答案
變成：
經過自我檢查後的第二版答案。
[hr]
一個完整的實戰範例
假設朋友邀請你一起投資一家餐廳。
你可以問：
這種問法，我正在考慮投資一家餐廳。
第一步：
請站在支持方，
告訴我值得投資的理由。
第二步：
請站在反對方，
告訴我最可能失敗的原因。
第三步：
請找出雙方都忽略的問題。
第四步：
列出我在決定前一定要確認的 10 件事。
第五步：
在資訊不足的地方，不要猜，直接告訴我缺什麼資料。
比直接問：
「你覺得我要不要投？」
強很多。
[hr]
為什麼這對 50+ 特別有用？
因為人生走到這個階段，
我們做的很多決定，
牽涉的已經不是小事。
可能是：
退休金、
房子、
工作轉換、
合作、
投資、
照顧家人、
重大消費。
這些事情，
最怕的不是「不知道」。
而是：
太快以為自己已經知道。
AI 最有價值的地方之一，
就是幫我們把不同角度先攤開來。
[hr]
但要注意：AI 自己反駁自己，也不代表一定正確
這一點很重要。
即使叫 AI：
支持、
反對、
再修正，
它還是可能犯錯。
所以遇到：
• 醫療
• 法律
• 投資
• 稅務
• 合約
• 高風險決策
仍然要找專業人士或可靠來源確認。
AI 的角色比較像：
幫你把問題想完整。
不是替你負責最後決定。
[hr]
今天就試這個萬用指令
下一次 AI 給你一個答案後，
不要結束。
直接貼：
這一句，現在請反駁你剛才自己的答案。
請找出：
1. 最弱的地方
2. 可能錯誤的假設
3. 反對者會怎麼批評
4. 哪些資訊不足
5. 根據以上問題，重新給我一版更穩健的答案
可以用在很多事情上。
[hr]
真正厲害的人，不是只會找答案
而是會問：
「這個答案有沒有可能錯？」
AI 時代，
如果只會接受第一個答案，
其實還不夠。
真正更成熟的用法是：
讓 AI 自己挑戰自己，
再讓你做最後判斷。
[hr]
SYF｜時光未老
1-6｜大齡 AI 生活應用教室