「我們應該教會人們如何質疑 AI 給出的答案。」—— 瑪格麗特·米切爾Margaret Mitchell（AI倫理學者）
小良 是一位自學型的保險顧問，喜歡鑽研技術，AI一火，他就是團隊中第一個開始用的人。
他寫文案用AI、設計簡報用AI，甚至客戶問保單問題，他也嘗試用AI產出答案。
但最近，他卻卡關了。
某天他照常輸入指令：「請解釋失能保險的理賠條件。」
AI回答得頭頭是道，語句流暢。
他直接貼給客戶，結果對方回了一句：「你這份說明有點錯誤喔，健保給付部分不是這樣算的。」
小良一臉錯愕。
他這才發現——AI說得像真的，但不一定對的；不查證，就會出錯。
為什麼會這樣？
這就是 Margaret Mitchell 所說的：「我們應該教會人們如何質疑 AI 給出的答案。」
AI 能幫你節省時間，卻無法取代你的判斷力。
你不只要會問AI，更要會反問AI。
因為有時候，它會一本正經的跟你胡說八道。
怎麼辦？
今天帶你學會三個「會用AI」也要會「質疑AI」的實戰技巧
1. 請AI提出觀點後，再請它反駁自己的觀點
❌ 錯誤用法：「幫我列出終身醫療險的好處」
✅ 正確用法：「請列出終身醫療險的三個優點，再反過來列出可能被忽略的三個缺點。」
👉 AI不是只會說「好」的一面，你必須訓練它幫你思辨「另一面」。這不只是資訊整合力，更是邏輯訓練。
2. 多輪演練：從列出角度 → 縮窄焦點 → 強化推理
📍你若是小良，你可以這樣問：
「請列出三種不同角度解釋失能險的價值，例如從家庭保障、退休金計畫、長照資源配置。」
✅ AI列出三個切角，你接著說：
「請分析這三個角度中，哪一個最容易讓30～45歲的客戶感同身受？」
✅ AI回答「長照資源配置」。
✅ 你再接著問：
「請幫我用這個角度，寫出一段100字內的社群貼文開頭，要有具體情境。」
👉 這是一種 AI 多輪協作的演練流程，讓AI從提供資訊 → 分析 → 結構化產出，幫你省時又提升邏輯。
3. 請AI自我檢查：加一段「你有遺漏或錯誤的地方嗎？」
❌ 錯誤操作：「照單全收AI答案」
✅ 正確操作：「請檢查你剛剛給的內容，有沒有不夠精準、邏輯不通或可能過時的地方？」
👉 AI沒有自省能力？錯。你一問，它就會重新檢查自己輸出的盲點。
好，給你三句提醒：用AI不是崇拜它，而是挑戰它
- 會問問題很重要，但會反問更關鍵。
- 用AI寫內容，不代表你不用驗證內容。
- 真正的高手，不只用AI，還讓AI幫你練邏輯、看盲點、補漏洞。
你不會被AI淘汰，但你會被無條件信任AI的人拖垮判斷力。
請記得，AI不是神，它是工具；你不只是操作者，你要成為「監督者」。
未來真正強的職場力，不是「寫得快」，而是「思考得深」。
正如瑪格麗特·米切爾所說的：「我們應該教會人們如何質疑 AI 給出的答案。」
與其照單全收，不如學會反問AI：「你說的，真的有根據嗎？」
當你懂得對AI說「為什麼」，你就開始進入了智慧工作的下一個領域了。
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