提升AI literacy: 駕馭 AI 的 25 個思考陷阱與好的提問框架

Sting Tao

3 天前

AI革命下，提問力，就是生存力

我們正處於商業史上第三次巨大的典範轉移。第一次是工業革命，第二次是網際網路，而這一次，是 AI。

當 AI 能在幾秒內生成看似完美的答案、報告、甚至策略時，一個殘酷的事實擺在眼前：

答案的價值正在貶值，而提問的價值正在以前所未有的速度飆升。

本文寫給那些想在 AI 時代不只活下來，更要脫穎而出的決策者、創業者與專業人士。

過去，我們訓練自己成為「答案尋找者」，在資訊海中撈針，然後思考，然後判斷；

現在，我們必須升級為「問題建構師」，精準地定義問題，引導 AI 這個強大的引擎航向正確的方向。

要能把問題建構師角色做好，是不是一件容易的事？建構問題的問題會在哪裡？

在於我們自身的思維盲點（後續我們會稱這個為思考偏誤）。人是過去數十萬年演化過來的，思維盲點是code在DNA裡的，除非刻意練習否則是無法跳脫造物者的設計。

我們若帶著固有的偏見、未經檢視的假設去問 AI，而 AI——這個史上最聽話的實習生——會忠實地、精美地將我們的偏見與謬誤，包裝成一份看似客觀的報告，再回饋給我們。

這形成了一個危險的「認知偏誤放大迴路」。我們自以為在駕馭 AI，實際上卻是被自己的思維慣性所困，在原地打轉。

怎麼解決？ AI時代下最重要的能力是需要大幅提升你的批判性思考能力，我們就能/才能駕馭好AI，發揮100x威力。

透過本文拆解 25 個思考中最常見的邏輯謬誤——那些潛伏在你我日常提問中的思考捷徑與陷阱，我們可以一起強化批判性思考力。

文中利用商業、生活場景，模擬你與 AI 的互動，剖析問題出在哪，並提供一套「提問升級」的框架。

這不只是一份人類偏誤清單，更是一份 AI 協作的實戰手冊。

目標只有一個：讓你從 AI 的被動使用者，進化成一個能提出好問題、引導 AI 創造真正價值的策略家。

歡迎追蹤我的臉書或 threads, 可以常常看到這類文章以及其他。

過濾雜訊 – 讓 AI 聚焦在真正重要的事上

先談最常見的謬誤，用不相干的資訊，模糊真正的焦點。

在跟 AI 協作時，這些謬誤會讓你的 AI 產出一堆看似頭頭是道，實則離題萬里的廢話。

AI 是個放大器，你給它一點雜訊，它能還你一篇華麗的雜訊交響樂。學會辨識這類偏誤，不是為了在辯論中贏過別人，而是為了在 AI 飽和的資訊環境中，守住你自己的認知陣地。

仔細思考：我們在利用 AI 思考，還是只是在用 AI 自我感覺良好？

1. 人身攻擊 (Ad Hominem)偏誤

思考陷阱：
不看對方「說了什麼」，只攻擊「他是誰」。當你無法反駁一個論點時，就轉而攻擊提出論點的人的背景、動機或人品。
政治上常用這個人類的思考缺陷引導群眾，十分有效。但我們談的是商業決策場景，自己不要被這個思考陷阱誤導了。
場景模擬：
你是個新創 CEO，想用 AI 分析市場趨勢。你下的指令是：「分析一下經濟學家保羅·克魯曼的市場預測。對了，他是個死硬的自由派，所以他對市場的看法肯定有偏見，不用太認真看待。」
謬誤剖析：
這不是在要求 AI 做客觀分析，而是在要求 AI 幫你證實自己的偏見：「因為這個人有某種立場，所以他的專業分析不值一看」。
AI 會很聽話地照辦，產出一份看起來很專業、但實際上充滿偏見的垃圾報告。
提問升級：
「拆解克魯曼近期市場預測所使用的經濟模型與數據。它的核心假設是什麼？把他的模型和另外三位觀點不同的經濟學家做個對比，用數據說話，列出各自的優缺點。」

2. 稻草人論證 (Straw Man)

思考陷阱：
故意扭曲、誇大或簡化對方的論點，然後攻擊這個被你捏造出來的「稻草人」，讓自己看起來輕鬆獲勝。
場景模擬：
你反對市議會的「縮減車道、增設自行車道」提案。你對 AI 說：「幫我寫一篇砲火猛烈的文章，反對市議會「全面禁止汽車」、意圖摧毀商圈的瘋狂計畫。」
謬誤剖析：
你的指令要求 AI 攻擊一個根本不存在的靶子（「全面禁止汽車」）。市議會從沒這麼提過。AI 會產出一篇文情並茂、慷慨激昂的討伐文，但它攻擊的是你的幻覺，不是現實。
提問升級：
「針對「道路瘦身」提案，做一份持平的利弊分析。引用其他城市案例，數據化地呈現它對交通流量、商家營收和居民安全的具體影響。同時，列出支持方和反對方的最強論據各三點。」

3. 紅鯡魚 (Red Herring)

思考陷阱：
拋出一個不相干但極具吸引力的話題，把大家的注意力從真正該討論的議題上引開。
場景模擬：
你的產品漲價了，客服電話被打爆。你對 AI 指示：「草擬一份對外聲明，回應顧客抱怨。開頭先大力強調我們公司對環保的貢獻，以及最近的公益捐款事蹟。」
謬誤剖析：
這是典型的公關操作，因為面對的是大眾，運用的是大眾的思考偏誤。但在邏輯上是徹底的錯誤。你指示 AI 拋出一條漂亮的「紅鯡魚」，讓大家追逐你的企業社會責任，忘記追問漲價的真正原因。
提問升級：
或許可以先看看有沒有其他方式能公平公正公開透明地與用戶溝通。
「草擬一份對外聲明，直面價格問題。用數據和事實，清楚解釋這次價格調整背後的成本結構變化（例如：原料成本上升 15%、研發投入增加 20%）。核心是透明，不是轉移焦點。」

4. 訴諸權威 (Appeal to Authority)

思考陷阱：
引用一個在該領域並非專家，或是有明顯偏見的「權威」來為自己的論點背書。
場景模擬：
你是個健康內容創作者，想推廣一種新的飲食法。你對 AI 說：「寫一篇關於「鹼性水」飲食奇效的文章。多引用一些名人的見證，像是某位影帝說這讓他年輕了 20 歲。」
謬誤剖析：
你在訴諸一個「錯誤的權威」。影帝的感覺很生動，但他在營養學上的專業度是零。你讓 AI 把個人見證當成科學證據，這是在誤導讀者。短線業績通常會有效增長，運用的是大眾思考上的謬誤，但長久來看品牌還是得有核心價值。
提問升級：
「整理關於鹼性水對人體影響的科學文獻。鎖定發表在頂尖醫學期刊（如 NEJM、The Lancet）上的雙盲對照研究。總結目前科學界的共識、爭議點，以及主流健康機構（如 WHO）的官方立場。」

5. 訴諸群眾 (Appeal to Popularity)

思考陷阱：
主張一件事是對的，唯一的理由就是「大家都這麼認為」或「這正流行」。
場景模擬：
你是個新創創辦人，正在準備募資簡報。你告訴 AI：「幫我做一頁投影片，強調「所有人都轉向去中心化社群了」，我們的 App 是下一個風口，現在不上車就來不及了！」
謬誤剖析：
你在用「從眾效應」製造焦慮（FOMO）。但流行不等於可行，更不等於有護城河。你讓 AI 聚焦在趨勢的喧囂上，而不是你產品的核心價值。尤其，人多的地方，by definition, 已經是紅海。真正贏的策略還是要差異化，創造獨特價值。
提問升級：
「做一頁投影片，用數據呈現我們 App 解決了哪個具體的市場痛點。我們的獨特功能是什麼？用戶獲取策略是什麼？盈利模式的可行性如何？市場趨勢是背景，但我們的核心競爭力才是主角。」

6. 訴諸情感 (Appeal to Emotion)

思考陷阱：
透過操縱聽眾的情緒（恐懼、同情、憤怒）來取代理性的論證。
場景模擬：
你在為一個流浪動物組織募款。你對 AI 說：「寫一封催淚的募款信。用最讓人心碎的詞彙，描述那些在街頭淋雨發抖的小狗。目標是讓讀者一看到就想立刻捐錢，阻止這種悲劇。」
謬誤剖析：
這完全依賴「訴諸憐憫」。情感是重要的催化劑，但不能是論證的全部。一個好的募款論述，應該是「感動人心」與「證明有效」的結合，而不是單純的情感勒索。
提問升級：
「寫一封募款信。開頭用一個我們救援的真實故事引發共鳴。接著，用數據清晰說明捐款的用途和影響力，例如：『50 美元可以為 3 隻小狗打疫苗』、『我們的 TNR 計畫在去年讓流浪動物的繁殖率下降了 30%』。讓捐款者感覺他的錢不只帶來溫暖，更帶來了改變。」

7. 訴諸傳統 / 訴諸新潮 (Appeal to Tradition / Novelty)

思考陷阱：
認為一件事是對的，只因為它「自古以來都這樣」（訴諸傳統），或是反過來，只因為它「是最新、最潮的」（訴諸新潮）。
場景模擬：
公司要導入新的協作軟體，一位老經理表示反對。他讓 AI：「幫我寫封信給團隊，說明為什麼我們該堅持用舊的 Excel 表格。重點強調『這套方法我們用了十年，一直都沒問題』，沒必要瞎忙。」
謬誤剖析：
這是典型的「訴諸傳統」。用得久不代表效率高，更不代表能適應未來的挑戰。這位經理把習慣誤當成了優勢。
提問升級：
「針對『舊 Excel 系統』和『新協作軟體』，做一份量化的比較分析報告。從以下五個維度評估：1. 完成核心任務的平均耗時；2. 人為錯誤率；3. 數據安全性；4. 跨平台協作能力；5. 長期擴展性。基於數據，提出決策建議。」

拆解假設 – 找出藏在你問題裡的隱形地雷

這一章的謬誤，比第一章更隱蔽。它們的問題不在於引入了無關資訊，而在於你的提問本身，就包藏了一個未經證實、甚至完全錯誤的假設。
AI 沒有人類的常識和批判性，你給它一個有問題的地基，它會毫不猶豫地在上面蓋起一座看似宏偉，實則一推就倒的摩天大樓。
例如，你若問 AI：「我們是要選擇策略 A 還是策略 B？」，AI 會立刻投入全部算力去分析 A 和 B，而永遠不會提醒你：「老闆，其實還有 C、D、E 選項，而且可能都比 A 和 B 更好。」
因此，最高級的 AI 協作，是一種向內的自我審查。在把問題丟給 AI 之前，先學會拆解自己的問題，把裡面的隱藏假設全都揪出來。

AI 是一面鏡子，它照見的，是你自己思維的清晰度。

8. 竊取論點 / 循環論證 (Begging the Question / Circular Reasoning)

思考陷阱：
在論證的前提中，就已經偷偷把結論當作是真的了。這是一種「我說的對，因為我說的都對」的邏輯死循環。
場景模擬：
你讓 AI 幫你寫產品介紹：「解釋一下為什麼我們公司的軟體是市場上最好的。重點圍繞它『領先業界的設計』和『卓越超群的功能』來寫。」
謬誤剖析：
你的指令已經「竊取了論點」。你讓 AI 證明軟體是最好的，但給它的論據卻是「因為它很領先、很卓越」。這等於在說：「我們的軟體最好，因為它最好。」AI 被你關在一個無法證明的邏輯迴圈裡。
提問升級：
「把我們的軟體和市場上三大競爭對手做個對標分析。從處理速度、功能完整性、用戶滿意度評分、第三方評測報告這四個客觀維度，製作一個比較表格。明確指出我們在哪裡勝出，又在哪裡有待加強。」

9. 假兩難 / 非黑即白謬誤 (False Dilemma / Either-Or Fallacy)

思考陷阱：
刻意把複雜的情況簡化成只有兩種極端的選項，逼人選邊站，而忽略了所有中間地帶和第三種可能性。
場景模擬：
你是一位政策幕僚，需要撰寫能源政策白皮書。你指示 AI：「草擬一份政策說帖，核心論點是：我們要麼全力發展核能，要麼就等著經濟因缺電而崩潰。」
謬誤剖析：
你製造了一個「假兩難」。你把光譜的兩個極端當成了唯一的選項，直接排除了太陽能、風能、儲能技術、節能方案等所有其他路徑。你讓 AI 在一個你預設的、狹隘的戰場裡廝殺。
提問升級：
「針對未來 20 年的能源戰略，生成一份全面的選項分析報告。評估至少五種能源路徑（例如：核能、再生能源、天然氣、儲能、需求端管理）的成本、穩定性、環保衝擊和國安風險。最後，提出三種不同側重的混合能源配置方案。」

10. 滑坡謬誤 (Slippery Slope)

思考陷阱：
主張一個微不足道的小改變，將會像雪球一樣，引發一連串的連鎖反應，最終導致一個災難性的結果，但對這個連鎖反應的必然性卻提不出任何證據。
場景模擬：
你是一位家長，要寫信給學校，反對高中生在午餐時間用手機。你對 AI 說：「幫我寫一篇立場強硬的演講稿。重點是，今天我們讓他們午休用手機，明天他們就會在課堂上用，然後成績一落千丈，沉迷社群，最後整個人生都毀了！」
謬誤剖析：
你在建構一個「滑坡」。從「午休用手機」到「人生全毀」，中間的每一個因果連結都是你的腦補，缺乏證據支持。你讓 AI 把你的焦慮，渲染成一個必然發生的未來。
提問升級：
「研究關於『在非教學時間允許高中生使用手機』的相關政策研究。總結實證數據，分析這項政策對學生的社交行為、網路霸凌發生率、以及課堂專注力的正面與負面影響。同時，列出潛在風險的配套管理措施。」

11. 既定觀點問題 / 複合問題 (Loaded Question)

思考陷阱：
在問題中，巧妙地植入一個未經證實的、帶有引導性的假設。
場景模擬：
你是個記者，準備採訪一家剛發生個資外洩事件的公司的 CEO。你讓 AI 幫你準備問題：「幫我列個採訪問題清單。第一個問題就直接切入重點：『貴公司是從什麼時候開始，決定不再關心用戶隱私的？』」
謬誤剖析：
這是個典型的「既定觀點問題」。你的問題預設了「該公司已經不再關心用戶隱私」，而這本身就是一個需要被證明的結論。無論對方怎麼回答，都等於默認了你的這個前提。
提問升級：
「針對這次個資外洩事件，幫我設計一套採訪 CEO 的問題。問題應圍繞三個層次：1. 事實層面（發生了什麼？影響範圍多大？）；2. 應對層面（公司採取了哪些補救措施？）；3. 預防層面（未來將如何防止類似事件重演？）。」

12. 沒有真正的蘇格蘭人 (No True Scotsman)

思考陷阱：
當你的一個普遍性主張被反例挑戰時，你不是修正你的主張，而是臨時修改你的定義，把那個反例「開除」出去，以維持你論點的「純潔性」。
場景模擬：
你正在跟 AI 爭論企業文化。
- 你：「所有成功的科技新創，都有一種『拼命三郎』的狼性文化。」
- AI： 「這個觀點很普遍，但像 Basecamp 這樣的成功公司，就明確反對加班，提倡工作與生活平衡。」
- 你：「那好，幫我生成一段論證，說明為什麼 Basecamp 不能算是一個『真正』的科技新創。」
謬誤剖析：
你在面對反例時，不是修正自己的假設，而是移動球門。你為了維護自己的觀點，臨時發明了一個更嚴格的「真正科技新創」的定義，把 Basecamp 這個礙事的傢伙給踢了出去。
提問升級：
「我的假設是：『狼性文化』與科技新創的成功高度相關。請用數據驗證或挑戰這個假設。分析近十年來估值成長最快的前 50 家新創公司，研究他們的企業文化，並分析文化類型與成功指標之間的相關性。」

13. 訴諸無知 (Appeal to Ignorance)

思考陷阱：
主張一件事是真的，只因為目前沒人能證明它是假的；或者反過來，主張一件事是假的，只因為目前沒人能證明它是真的。
場景模擬：
你對另類療法感興趣，讓 AI 寫文章：「寫一篇關於水晶療法對焦慮症功效的文章。論點要強調，既然科學界從來沒有研究能『推翻』它的效果，那它肯定就是有效的。」
謬誤剖析：
你把「缺乏反證」當成了「證實的證據」。舉證的責任，永遠在提出正面主張的那一方，而不是在質疑方。你讓 AI 把科學的留白，當成了支持你信念的空間。
提問升級：
「總結目前關於水晶療法作為焦慮症治療方案的科學研究現狀。是否有任何隨機對照試驗（RCT）？結果如何？如果沒有，主流醫學界對其作用機制的理論可信度，以及潛在的安慰劑效應，有何評論？」

強化證據 – 別讓 AI 用薄弱的數據蓋出空中樓閣

這一章的謬誤，根源在於證據基礎的薄弱或錯誤解讀。
AI 是個強大的模式識別機器，但它缺乏人類科學家那種區分「有意義的信號」與「隨機的雜訊」的直覺。
你給它一堆雜亂的數據，叫它「找個關聯性出來」，它幾乎總能找到，因為在任何大數據中，巧合的假性相關必然存在。你拿著 AI 找到的「數據洞見」，興高采烈地去制定策略，結果可能錯得一敗塗地。

這裡的謬誤不在 AI 的計算能力，而在於我們對其產出的輕信。

AI 時代的新素養，不僅是數據科學，更是科學哲學。

你必須學會把 AI 當作一個「假設生成器」，而不是「事實驗證器」。

它幫你找到可能的方向，但驗證方向是否正確，那是你的工作。

14. 草率歸納 (Hasty Generalization)

思考陷阱：
用一個極小的、不具代表性的樣本，就匆忙地得出一個關於整體的普遍結論。
場景模擬：
你的新產品剛上市，你看到一則一星負評，立刻截圖丟給 AI：「根據這則評論，幫我寫一份報告，分析這次產品發布的全面失敗，以及顧客普遍的強烈不滿。」
謬誤剖析：
這是典型的「草率歸納」。你用一個 n=1 的樣本，就想推斷整個市場的反應。這在統計上是荒謬的，你讓 AI 把單一的抱怨，放大成市場的共識。
提問升級：
「我上傳了 500 則關於新產品的顧客評論。請用自然語言處理（NLP）技術分析這些數據。統計正面、負面、中性評論的比例。並提取出前五大優點和前五大缺點的關鍵詞。」

15. 軼事證據 (Anecdotal Evidence)

思考陷阱：
用一個生動的個人故事或孤立的案例，來挑戰或否定大量的統計數據和科學共識。
場景模擬：
你對 AI 說：「我爺爺每天抽一包菸，活到了 95 歲。幫我寫一段論證，說明吸菸的健康風險被嚴重誇大了。」
謬誤剖析：
你用一個極具戲劇性的「誤導性鮮活個案」，試圖推翻幾十年來、涵蓋數百萬人的流行病學研究。你讓 AI 把一個統計上的異常值，置於科學證據之上。
提問升級：
「引用世界衛生組織（WHO）和美國疾管局（CDC）的數據，全面概述吸菸的健康風險。同時，研究『統計倖存者』的概念。解釋有哪些潛在因素（如基因、生活方式）可能讓極少數個體長壽，並闡明為何這些個案不能否定對整體人口的風險評估。」

16. 後此謬誤 (Post Hoc Ergo Propter Hoc)

思考陷阱：
拉丁文原意是「在這之後，所以是因為這個」。僅僅因為 B 事件發生在 A 事件之後，就想當然地認為 A 是 B 的原因。
場景模擬：
你是城市經理，你對 AI 說：「我們上個月剛上線了新的市政網站，這個月市民服務電話就少了 20%。快幫我寫份報告給議會，慶祝新網站在減輕同仁工作負擔上的巨大成功。」
謬誤剖析：
你從時間的先後順序，輕率地跳到了因果關係。電話量下降，可能有無數其他原因（季節性因素、某項大型活動結束等）。你讓 AI 在沒有任何證據的情況下，為你編造一個完美的成功故事。
提問升級：
「新網站上線後，市民服務電話下降了 20%。請設計一個研究方案，來驗證這兩者之間的因果關係。我們需要分析哪些數據（例如：網站各功能點擊率、用戶調查回饋、電話通話類型分類）？除了新網站，請提出另外至少三個可能導致電話量下降的替代理論。」

17. 相關不蘊涵因果 (Correlation/Causation Fallacy)

思考陷阱：
這是「後此謬誤」的廣義版本。錯誤地假設只要兩件事物有相關性，就一定有因果關係。
場景模擬：
你是個數據分析師，你把數據丟給 AI：「數據顯示，冰淇淋銷量和溺水死亡人數有強烈的正相關。幫我寫份政策建議，建議在海灘和泳池周邊限制冰淇淋販售，以提升公共安全。」
謬誤剖析：
這是統計學入門的經典謬誤。你混淆了相關與因果。冰淇淋和溺水，都是由第三個潛在變數——「炎熱天氣」——所驅動的。你讓 AI 基於一個虛假的因果關係，提出一個荒謬的政策建議。
提問升級：
「數據顯示冰淇淋銷量與溺水人數有強烈正相關。請分析這個關係。提出至少三種可能的因果模型，包括存在『潛在混淆變數』的可能性。我們需要收集哪些額外數據（例如：每日氣溫、海灘遊客數），來檢驗第三變數才是真正原因的假設？」

18. 採櫻桃 / 隱瞞證據 (Cherry Picking / Suppressed Evidence)

思考陷阱：
只挑選對自己有利的證據，同時刻意忽略或隱藏那些對自己不利的證據，以創造一個片面的、誤導性的結論。
場景模擬：
你是個競選總幹事，你對 AI 說：「回顧過去四年的經濟數據。只挑那些表現好的指標（例如：特定股票指數、某些行業的利潤），幫我寫一篇演講稿，宣稱我們的政策帶來了前所未有的繁榮。」
謬誤剖析：
你的指令就是在教 AI 如何「採櫻桃」。你讓 AI 透過策略性地隱瞞通膨率、薪資增長停滯、失業率等數據，來建構一個虛假的、片面的美好景象。
提問升級：
「對過去四年的經濟狀況，做一次全面的、平衡的分析。生成一套關鍵經濟指標的儀表板，必須包括 GDP 增長率、消費者物價指數（CPI）、家庭收入中位數、失業率和勞動參與率。撰寫一份總結，既要肯定成就，也要直面挑戰。」

19. 賭徒謬誤 (Gambler’s Fallacy)

思考陷阱：
錯誤地相信，在一個隨機的獨立事件序列中，如果某個結果出現的頻率異常高，那麼接下來它出現的機率就會變低（反之亦然）。
場景模擬：
你是個投資人，看到某支股票連跌五天。你問 AI：「分析一下 XYZ 股票。既然它都連跌五天了，肯定是『跌深反彈』的時候了。幫我寫個論證，說明明天上漲的機率極高，現在是強力買入點。」
謬誤剖析：
你把賭桌上的「賭徒謬誤」，投射到了複雜的金融市場上。在一個簡化的模型裡，過去的股價並不影響未來的機率。你讓 AI 用一個錯誤的直覺，來合理化一個高風險的投資決策。
提問升級：
「對 XYZ 股票進行一次標準的金融分析。從技術面，分析它的移動平均線和相對強弱指數（RSI）。從基本面，分析它的本益比、最新財報和行業前景。在分析中，明確排除『連跌天數』這個預測因子。基於這些模型，給出未來一周股價走勢的機率分佈。」

20. 德州神槍手謬誤 (Texas Sharpshooter Fallacy)

思考陷阱：
先隨意地開槍（收集數據），然後在彈孔最密集的地方畫上靶心（找到一個模式），最後宣稱自己是神槍手（賦予這個模式意義）。這是一種在隨機雜訊中「事後諸葛」地尋找意義的謬誤。
場景模擬：
你是個行銷分析師，你對 AI 說：「這裡有 10,000 名顧客的數據，幫我掃描一下，找找有沒有什麼有趣的集群。嘿！你看，住在俄亥俄州又養貓的人，購買我們產品的機率高了 5%！太棒了，快寫份報告，建議我們立刻針對『俄亥俄州的貓奴』發動一場大型行銷戰役。」
謬誤剖析：
你犯了典型的「德州神槍手謬誤」。在海量數據中，你總能找到一些看似顯著的隨機集群。你把一個可能是巧合的發現，當成了一個可行的商業策略。你讓 AI 把一個事後發現的模式，當成了一個事前可預測的信號。
提問升級：
「分析我們的顧客數據，生成五個關於我們核心客群的『數據驅動假設』。針對每一個假設，設計一個我們可以執行的 A/B 測試方案，來驗證這個相關性是真實的因果關係，而不只是一個統計上的巧合。」

精準表達 – 用清晰的邏輯，杜絕 AI 的胡說八道

最後這一章的偏誤，源於語言的模糊和邏輯結構的缺陷。

AI 是一個極度「字面主義」的工具。它無法像人類一樣，理解你話語中的潛台詞、上下文或微妙的語氣轉換。

你給它一個有歧義的詞，它就可能在兩種含義之間跳來跳去而不自知；你給它一個結構有問題的邏輯指令，它會忠實地沿著這個錯誤的結構，推導出一個荒謬的結論。

大型語言模型的核心是「預測下一個最可能的詞」，它們是語法和語義模式的大師，但不是邏輯推理的專家。它們能模仿邏輯，但不懂邏輯。因此，與 AI 協作，迫使我們在自己的語言和邏輯上達到前所未有的精確。

你不能指望 AI「猜到你的意思」或「通靈」，你必須精確地「說出你的意思」。

從這個角度看，AI 是我們最好的思維清晰度教練。

21. 一詞多義 / 語義模糊 (Equivocation)

思考陷阱：
在同一個論證中，利用一個詞語的多重含義，偷偷地轉換概念，讓一個看似合理的論證，實際上是建立在文字遊戲之上。
場景模擬：
你想讓 AI 幫你寫一段關於言論自由的辯論稿：「幫我寫一段論證，主張我們必須捍衛言論自由的『權利』（right）。然後，再論證既然我有表達意見的『權利』（right），那我的意見就不可能是錯的（right）。」
謬誤剖析：
你在「right」這個詞上玩了文字遊戲。第一個「right」是法律上的權利（legal right），第二個「right」是事實上的正確（factually correct）。你讓 AI 把這兩個完全不同的概念混為一談，建構了一個詭辯。
提問升級：
「請分別解釋：1. 美國憲法第一修正案中『言論自由權』的法律定義與界線。2. 知識論中，一個觀點的『認知證成』（epistemic justification）是什麼意思？以及，『持有觀點的權利』和『觀點本身的正確性』之間有何區別？」

22. 合成謬誤 / 分割謬誤 (Composition / Division Fallacy)

思考陷阱： 合成謬誤：
錯誤地假設，對「部分」成立的特質，對「整體」也一定成立。分割謬誤：反過來，錯誤地假設，對「整體」成立的特質，對其中每一個「部分」也一定成立。
場景模擬（合成謬誤）：
你是個體育評論員，看到一支新組建的籃球隊，每個位置都是頂級球星。你讓 AI：「這支全明星隊的每個球員都是聯盟第一。幫我寫篇分析，論證這支球隊將是史上最強，無人能敵。」
謬誤剖析：
這是「合成謬誤」。五個最強的個體，不等於一個最強的團隊。你忽略了團隊化學反應、戰術配合、球權分配等決定團隊戰力的關鍵因素。
提問升級：
「分析這支新組建的全明星隊。首先，列出每位球員的個人優勢。其次，基於球員的技術特點和過往數據，分析在團隊配合上可能出現的挑戰（例如：防守漏洞、進攻節奏衝突）與潛在的協同效應。」

23. 謬誤謬誤 (The Fallacy Fallacy)

思考陷阱：
因為對方為一個結論提出的「論證」是錯誤的（犯了謬誤），所以就斷定他的「結論」本身也一定是錯的。
場景模擬：
你在跟一個聊天機器人對話：
- 聊天機器人： 「你應該多吃蔬菜，因為某位大明星也推薦這麼做。」（訴諸權威謬誤）
- 你：「哈！你犯了訴諸權威的謬誤。所以你的結論是錯的。幫我生成一段論證，說明多吃蔬菜其實對身體不好。」
謬誤剖析：
你正確地指出了對方的謬誤，但接著自己卻犯了「謬誤謬誤」。對方用了一個爛理由，不代表他的結論就是錯的。一個正確的結論，也可能被一個糟糕的論證所支持。
提問升級：
「你剛剛用了一個訴諸權威的謬誤。請撤回那個論證。現在，請為『多吃蔬菜有益健康』這個結論，提供一個新的、只基於同行評審的科學研究和主流公共衛生機構報告的論證。」

24. 肯定後件 (Affirming the Consequent)

思考陷阱：
一種形式上的邏輯錯誤。它的結構是：「如果 P，則 Q。現在 Q 發生了。所以，一定是 P 造成的。」（例如：如果下雨，地上會濕。現在地上濕了。所以，一定是下雨了。）這個推論是無效的，因為可能是灑水車經過。
場景模擬：
你是個商業分析師，你對 AI 說：「我們最成功的競爭對手，都有龐大的行銷預算。我們公司最近也大幅增加了行銷預算。請生成一份預測報告，說明我們現在也將躋身成功者之列。」
謬誤剖析：
你潛在的邏輯是：「如果一家公司成功（P），它就有高行銷預算（Q）。我們現在有高行銷預算（Q）。所以，我們將會成功（P）。」這是典型的「肯定後件」。成功的原因有很多，高預算可能只是成功的結果，而不是原因。
提問升級：
「分析我們前三大成功競爭對手的商業模式。拆解他們成功的關鍵驅動因素，權重可能包括：產品創新、供應鏈效率、客戶服務、品牌價值，以及行銷支出。基於這個多因素模型，建議我們應該在哪些槓桿效益最高的領域進行投資。」

25. 否定前件 (Denying the Antecedent)

思考陷阱：
另一種形式上的邏輯錯誤。結構是：「如果 P，則 Q。現在 P 沒發生。所以，Q 也一定不會發生。」（例如：如果下雨，地上會濕。現在沒下雨。所以，地上一定不濕。）這同樣是無效的，灑水車還是可能讓地變濕。
場景模擬：
你是個學生，你對 AI 說：「我的教授說，如果我抄襲論文（P），我就會被當掉（Q）。我沒有抄襲（非 P）。請幫我的論文寫個結論，充滿自信地宣告我因此一定不會被當掉（非 Q）。」
謬誤剖析：
這是「否定前件」。不抄襲，只是避開了一種被當掉的方式。你仍然可能因為論點薄弱、資料錯誤、或沒達到作業要求而被當掉。
提問升級：
「我附上了這份論文的評分標準和我的草稿。請扮演一位嚴格的評審，根據評分標準的每一項（例如：論點清晰度、證據使用、分析深度、結構完整性），逐一檢視我的草稿。指出我的論文在哪裡可能存在被扣分甚至被當掉的風險，並提供具體的修改建議。」

從提示語工程師，到策略性思考者

走完這 25 個思維陷阱，你應該明白一件事：最高級的 AI 協作，是一場自我的修行與大幅升級。

我們的目標，不是在提示語中加入幾個花俏的關鍵詞，而是要在按下「Enter」鍵之前，就完成一次對自我思維的審查與清理。

這要求我們完成一次關鍵的角色轉變：

從答案的索取者，進化為問題的建構者。

在 AI 時代，最頂尖的人才，不會是那些鑽研各種提示語技巧的「提示語工程師」，而是那些能運用對邏輯、策略和人性的深刻理解，來引導 AI 進行深度探索的「蘇格拉底式引導者」。

他們挑戰假設，要求 AI 提供多種視角，並且永遠堅持基於紮實證據的推理。

在一個 AI 能輕易提供「是什麼」（What）的世界裡，人類不可取代的價值，在於定義「為什麼」（Why）和「如何做」（How）。

掌握這份以謬誤識別為基礎的提問藝術，不僅是為了從 AI 那裡得到更好的答案。它是在這個加速變化的時代，進行更清晰思考、做出更明智決策的核心能力。

這，才是你在 AI 時代真正的護城河。