AI模型的「智慧」瓶頸：為何它仍無法參透職場的「觀落陰」式難題？
本文同步發表於： AI模型的「智慧」瓶頸：為何它仍無法參透職場的「觀落陰」式難題？ - 巴哈姆特小屋 AI模型的「智慧」瓶頸：為何它仍無法參透職場的「觀落陰」式難題？ - Mobile01 前言 當前的AI模型，如ChatGPT，在處理具體、有明確邊界的問題時表現卓越。然而，一旦面臨真實世界中那些高度抽象、脈絡模糊的挑戰，人們往往會下意識地選擇迴避使用AI。這並非出於偏見，而是源於一個根本性的限制：目前的AI，缺乏如人腦般針對問題進行「自主動態調整」的核心機制。當提問者自己都無法定義抽象問題的標準答案時，自然也難以下達精準的「提示詞」來引導模型。 職場的真實考驗：「觀落陰」式的需求解讀 職場流傳一句笑話：「出來工作，就是要自己學會如何觀落陰。」這句話戲謔地揭示了一個深刻的現實：真實世界的需求與問題，往往是以極度抽象、不具體的形態出現。無論是客戶的一個模糊想法，還是主管的一句方向性指導，都仰賴執行者自行「意會」，從混沌中洞察出具體的問題核心與需求細節。 這種從模糊到清晰的過程，恰恰是驗證高階智慧的試金石。它不僅僅是文字接龍或訊息檢索，而是涵蓋了推理、決策與規劃的綜合能力——這正是當前AI模型最顯著的短板。 人類的不可替代性：信任的最後一哩路 試想一個常見情境：一位接案者面對長期合作的客戶，卻始終無法完全理解對方拋出的新需求。在這種高風險、高信任度的互動中，他會選擇求助於一個語言模型，還是尋求經驗豐富的人類同儕或導師？答案不言而喻。 多數專業人士，儘管口頭上可能稱讚「某某模型很聰明」，但在攸關成敗的關鍵時刻，其言行舉止早已「背道而馳」。他們寧可相信人類顧問的分析、決策與推理能力，因為人類能夠理解弦外之音、共情對方處境，並從零散的資訊中拼湊出完整的策略藍圖。與一個只會進行「文字接龍」的模型進行雞同鴨講，不僅無益，更可能錯失良機。 結論：真正的「智慧」，是解決未知與模糊的能力 從職場的專案挑戰到複雜的人際關係，推理、決策與規劃的能力無處不在，它定義了我們應對日常挑戰的智慧。 當一個模型在面對抽象問題時，仍需要反過來要求使用者「再次確認」、「拆解問題」，這本質上是將認知負擔重新拋回給人類。這證明了它尚未達到多數人廣泛認同的「智慧」標準。 一個真正稱得上「聰明」或「睿智」的AI模型，不應僅僅是知識的儲存庫或指令的執行者。它必須具備從抽象中提煉具體、在模糊中找到方向的能力。在此...
