AI 不只是工具，更是你的「數位大腦」：揭密我如何駕馭 ChatGPT，實現「全部都要」的極致生產力

這是一個焦慮與機遇並存的時代。自從 ChatGPT 橫空出世以來，我最常被問到的問題不再是「這支股票能不能買」，而是「AI 會不會取代我的工作？」我的回答始終如一：AI 不會取代你，但「懂得善用 AI 的人」絕對會取代「不懂得使用 AI 的人」。

在過去的一段時間裡，我進行了一場深刻的數位實驗。我試圖打破既有的工作流，將 AI 從一個單純的「搜尋引擎替代品」或「文案助理」，進化為我的「數位大腦」。這不僅僅是工具的疊加，更是一場思維模式的重構。

這場實驗的結果讓我確信：在 AI 時代，我們不再需要在速度、品質與成本之間做取捨。成年人的世界，我們可以「全部都要」。透過正確的底層邏輯與操作框架，個人的生產力將不再是線性的增長，而是指數級的爆發。今天，我想以第一人稱的視角，深度拆解我是如何完成這場 AI 超進化，以及你該如何建立自己的數位第二大腦。

從「萬能特助」到「數位大腦」：認知的典範轉移

大多數人使用 ChatGPT 的方式，仍停留在「萬能特助」的階段。我們丟給它一個指令，期待它給出一個標準答案；就像我們吩咐實習生去整理一份資料一樣。這當然有用，但這遠遠低估了 AI 的潛力。

真正的 AI 超進化，發生在你將它視為「數位大腦」的那一刻。

什麼是數位大腦？它意味著 AI 不再只是一個被動的執行者，而是一個能與你進行深度對話、甚至能模擬多種思維模型的「思考夥伴」。我發現，當我改變與 AI 互動的「預設值」時，輸出的品質產生了質的飛躍。

1. 突破思維的單點依賴

過去，我們的決策往往受限於個人的經驗邊界與認知偏誤。現在，我利用 ChatGPT 建立了一個「虛擬董事會」。當我面對一個複雜的商業決策或投資判斷時，我不僅僅問 AI「你覺得如何？」，而是要求它：

• • 「請扮演巴菲特，從價值投資的角度審視這個決策。」
  • 「接著，請扮演馬斯克，從第一性原理挑戰這個觀點。」
  • 「最後，請以心理學家康納曼的視角，指出我可能存在的認知偏誤。」

這種多視角模擬（Multi-Perspective Simulation），讓我的思考維度瞬間擴展。AI 成為了我大腦的外掛硬碟，讓我在單兵作戰時，也能擁有跨領域專家的視野。這就是從「找答案」進化到「找思維」的關鍵差異。

2. 脈絡的連續性積累

「萬能特助」是用完即丟的，但「數位大腦」是需要養成的。我開始極度重視與 AI 對話的脈絡（Context）。許多人抱怨 AI 的回答太過空泛、像教科書，原因在於你沒有給它足夠的背景資訊。

我將我的價值觀、寫作風格、商業邏輯，甚至是我過去的成功與失敗案例，結構化地「餵」給 AI。現在，當我啟動一個新專案時，AI 已經「認識」我了。它不需要我從頭解釋什麼是「艾克斯風格」，它能直接輸出符合我邏輯框架的策略。這不僅節省了溝通成本，更讓 AI 成為了最懂我的戰略夥伴。

駕馭「全部都要」的高效生產力法則

在傳統的專案管理鐵三角中，好（Quality）、快（Speed）、便宜（Cost）往往只能三選二。但在 AI 的賦能下，這個鐵律正在被打破。我稱之為「全部都要」的生產力革命。

這並非貪心，而是技術槓桿帶來的必然結果。要實現這一點，必須掌握三個核心法則：

法則一：結構化提示詞（Structured Prompting）

許多人與 AI 的溝通是碎片化的、口語的，這導致了輸出的隨機性。為了追求穩定且高品質的產出，我採用了類似程式設計的結構化提示詞。

我不會只說「幫我寫一篇關於台股的文章」，而是會輸入一個包含以下要素的精密指令：

• Role（角色設定）： 指定它是資深財經分析師。
• Context（背景資訊）： 提供當前的市場情緒與總體經濟數據。
• Goal（目標）： 文章需要安撫讀者焦慮，並提供三個具體操作建議。
• Format（格式要求）： 使用條列式，語氣要專業但溫暖，並包含一個引人入勝的開頭。
• Constraint（限制）： 避免艱澀術語，字數控制在 1500 字。

提示詞的精準度，決定了生產力的上限。 把 AI 當作一個高智商但不懂讀心術的天才，你的指令越清晰，它的爆發力就越強。

法則二：迭代式共創（Iterative Co-creation）

不要期待 AI 一次就能給出 100 分的完美答案。我的一貫作法是「人機協作，快速迭代」。

我會先讓 AI 快速生成一個 60 分的草稿（Draft），這通常只需要幾秒鐘。接著，我介入進行「靈魂注入」——調整觀點、加入個人故事、修正語氣。然後，我再將修改後的版本丟回給 AI，要求它進行潤飾或擴寫。

這個過程就像是打乒乓球。在幾次來回中，我們能在極短的時間內，產出過去需要數小時甚至數天才能完成的高品質內容。這種「AI 負責廣度與速度，人類負責深度與溫度」的分工模式，是實現「全部都要」的關鍵。

法則三：模組化知識庫

為了讓 AI 真正成為數位大腦，我建立了一套模組化的知識庫。我將常用的思維模型、寫作框架、郵件模板，都整理成 AI 可讀取的格式。

例如，我有一個專門用於「閱讀財報」的指令模組。當財報季來臨，面對海量的數據，我只需要將財報 PDF 丟給 AI，並套用我的模組指令，它就能在幾分鐘內幫我提取出營收成長率、毛利率變化、現金流狀況等關鍵指標，並標示出潛在的風險點。

這不僅是效率的提升，更是決策品質的標準化。它確保了我不會因為疲勞或疏忽而漏看重要訊息，讓每一次的產出都維持在高水準。

未來已來：重定義人類的價值

在這場 AI 超進化的旅程中，我深刻體會到，技術的進步並不是為了讓人類停止思考，而是為了讓我們把時間花在更有價值的事情上。

當 AI 可以幫我們處理 80% 的重複性勞動、資料整理和基礎創作時，剩餘那 20% 的「核心價值」變得前所未有的重要。這 20% 包含了：
1. 定義問題的能力： AI 擅長解決問題，但只有人類知道「正確的問題」是什麼。
2. 跨領域的整合力： 將不同領域的知識點串聯起來，創造出全新的商業模式。
3. 情感與同理心： 無論 AI 多麼擬真，人與人之間真實的情感連結、信任與共鳴，依然是機器無法複製的護城河。

我們正在經歷人類歷史上最大的生產力躍遷。這不是一場淘汰賽，而是一場進化論。未來的強者，不是那些記憶力最好或算術最快的人，而是那些能駕馭數位大腦，將 AI 的算力轉化為個人影響力的人。

不要滿足於讓 AI 當你的特助。現在開始，訓練它、磨合它，讓它成為你思維的延伸。當你擁有了一個不知疲倦、博學多聞的數位大腦，你會發現，所謂的「高效」，不過是這場進化遊戲的入場券；真正的獎賞，是你將擁有無限的創造力與自由。

現在，我想請你暫停一下思考：
在你的工作流中，有哪些環節是日復一日的機械性重複？如果你能將這些環節交給你的「數位大腦」，騰出來的時間，你打算用來創造什麼樣的不可替代性？