AI 抓不到的「三秒鐘」，正在決定你的升遷

AI 摘要讓我們失去「人類最珍貴的能力」

Markincome

Dec 07, 2025

👋 哈囉，我是 MarkIncome！每週我都會聊聊新創、轉職和創業的大小難關，用真實經驗幫你少踩坑。

有次在 Zoom 上跟一個團隊開會，他們分享了一個小細節，結果我整個人僵在椅子上，半天沒動。

會議一結束，不到兩分鐘後，一份超完整的會議摘要就丟過來了。每個人的行動項目分得清清楚楚，連情緒重點都用顏色標註好了，效率高到有點嚇人。

我當時就問，這哪位天才整理的？他們笑得輕鬆：「是 Zoom AI Companion 做的啦，現在誰還特別找人抄筆記啊。」那語氣，好像在說「誰還用撥盤電話」一樣。

我知道這不是新聞，Teams , Zoom 跟 Google Meet 的 AI 助理功能早就普及了。但親眼看到這種徹底的「自然應用」，我心裡卻冒出一種毛骨悚然的感覺。

毛骨悚然不是來自於 AI 的強大，而是來自於我們正在悄悄放棄、甚至遺忘的那部分思考。那些原本屬於我們大腦的工作，現在被外包得太乾淨了。

▋ 失去「聽」與「記」的耦合

以前開會，我們得高度專注。因為「聽」跟「記」這兩個動作，是硬生生綁在一起的苦差事。你必須一邊聽著老闆說這季的營收數字，一邊在腦子裡飛快地判斷。

哪個是前提？哪個是結論？哪個數字跟產品開發完全無關？哪個才是關鍵的行動項？這個「判斷」的過程，就是我們最原始、最累人的認知訓練。

它強迫你的大腦在資訊流裡自己蓋出一座知識的骨架，建立內容之間的邏輯結構，非常耗能。但現在呢？

現在 AI 把這一步做完了，直接給我們一份完美精煉的「結果」。我們就這麼輕輕鬆鬆地跳過了這個最費力的「過程」。

▋ 認知卸載

學生用 NotebookLM 丟進一本書的 PDF，幾秒鐘就能拿到所有重點和摘要。更荒謬的應用也已經看到了：

有人把寫到一半的作業拍照給 Gemini，讓它模仿手寫字完成剩下的部分。

連功課都可以不用腦了。

這就是我們正在經歷的「認知卸載」（Cognitive Offloading）。

我們把原本該由大腦親自完成的篩選、判斷、歸納、提煉，全部外包給了機器。

這感覺很像開著 GPS 導航。一路暢通無阻抵達目的地，但你對沿途的街景、建築，甚至哪裡該轉彎，完全沒有空間記憶。

當你從來沒有自己走過那一條路，你就很難意識到 GPS 其實帶你繞了遠路，而且沒有了 GPS 就算天天走的那一條路你也可能沒有記憶的。

這就是我們最深層的焦慮：當所有資訊都已經被 AI 消化、整理好再呈現給我們時，我們會失去什麼？

比起擔心 AI 會取代我們的工作，我更擔心的是：

我們會先失去那種「自己整理資訊」的能力。

▋ 基礎工作是高階思考的基石

很多人說：「沒關係啊，AI 幫我處理掉基礎工作，我可以專注在更高層次的思考。」這邏輯聽起來天衣無縫，但它忽略了一個讓人心煩的關鍵事實。

基礎工作本身，就是高階思考的基石。整理資訊不只是一個輸出摘要的行政動作；它本身就是一個強迫你做出判斷、連結、和詮釋的理解過程。

當 AI 幫你把 A 點到 B 點的資訊通路整理好時，你拿到的只是一個已經完成的知識產品。你失去了自己建立「神經連結」的機會，這是心理學家說的。

▋ 「生成效應」的失落

在認知心理學裡，這叫做「生成效應」（Generation Effect）。主動生成、整理、詮釋的資訊，比被動閱讀的資訊，更容易被大腦深度編碼，變成長期記憶和「內化的智慧」。

只看 AI 的結論，資訊可能只是過眼雲煙。只有親自咀嚼過資訊，讓它在胃裡翻騰過，它才會變成「你的」智慧。

我們把「消化」資訊的過程外包出去，其實是讓自己的大腦錯過了這場「深度學習」的機會。這就像一個從未做過飯的人，只吃過米其林大廚做好的菜，

他永遠無法理解「火候」這種微妙的細節。

▋ 思考中的「摩擦力」

我們正在失去的，就是思考中的那種「摩擦力」（Friction）。正是因為整理資訊很困難、很耗認知資源，它才迫使我們的大腦努力工作，從而強化我們的認知韌性。

如果我們習慣了所有的資訊都是無摩擦、被完美整理、且結構清晰地呈現，我們的思維就會變得脆弱。一旦 AI 出了錯，或是資訊本身是模糊、充滿矛盾的，我們將缺乏獨立判斷的認知工具。

▋ 更大的風險：元認知的崩塌

這就把問題帶到了一個更深層次的風險，一個我認為所有創業家和決策者都該為此失眠的點：「元認知」（Metacognition）的喪失。元認知，簡單說，就是「對自己思考過程的認知」。

你知道自己懂什麼、不懂什麼、怎麼學會的、為什麼這樣判斷。它是你判斷思考品質的內建參照點，你大腦裡的品控部門。

當你自己聽完一場複雜的會議，試著寫下 Action Items 時，你會清楚知道：哪些部分你真的理解了，哪些只是「照抄下來但其實還沒消化」。

你知道你為什麼選擇強調這個重點而非那個，哪裡你做了「詮釋上的取捨」。你對哪個數據還存疑，哪個環節需要進一步追問，你對知識的邊界有著精準的自知之明。

▋ 確定感可能是誤導

但當 AI 直接給你一份整理好的摘要時，所有這些「後設」的資訊全部消失了。你看到的是一個看起來很完整、很有條理的成品，但你卻不知道它判斷的邏輯和省略的脈絡。

你甚至可能連「應該質疑這裡」這件事都想不到。

因為你沒有經歷過那個從複雜到簡潔的「詮釋掙扎」，你不知道原始材料有多少模糊地帶需要被解讀。

AI 給你的摘要看起來太乾淨、太確定了。這種「確定感」本身就是一種認知上的誤導。這在創業決策中極度危險，一個乾淨的市場摘要可能會讓你錯失掉「弦外之音」。

▋ 失去「讀空氣」的能力

高層在發言時的猶豫、投資人語氣中的諷刺、或是團隊成員在 Line 上抱怨的那句潛台詞，這些隱性資訊（Tacit Knowledge）才是決定專案生死的關鍵。

如果我們只依賴 AI 的文字紀錄，我們會變成「讀空氣」能力低下的決策者。最終在人機協作中，讓 AI 主導了所有的判斷，這不是 AI 夠不夠聰明的問題。

這是我們失去了評估「真偽、深淺、輕重」的內建校準器。我們的心智羅盤正在被工具的精確性所侵蝕。

▋ 批判性思考的 r=-0.68

如果我的個人感受不夠有說服力，我們可以看看科學研究。2025 年 Michael Gerlich 進行了一項涉及 666 名受試者的心理研究，結果非常驚人。

AI 工具的使用頻率與批判性思考分數呈現顯著負相關（r = -0.68, p < 0.001）。這是一個極強的負相關性，強到你無法假裝沒看見。

它明確告訴我們：

越頻繁依賴 AI 工具的人，他們的批判性思考能力越低。這與心理學上的「自動化偏誤」（Automation Bias）現象是完全一致的。

人們傾向於過度依賴自動化系統的建議，即使有相反的證據也會盲目跟隨。當 AI 被推崇為比人類更可靠、更權威時，我們就會開始放棄批判性評估，不再做獨立的分析和驗證。

我們的信心被錯誤地轉移到了工具身上。Microsoft 2025 年的一項研究也證實了類似的模式：對 AI 的信心越高，批判性思考能力越低。

▋ 耗盡「認知儲備」

這並不是說 AI 本身是邪惡的，它只是一個工具。問題是，當我們將「思考的責任」卸載給它時，我們正在耗盡自己的「認知儲備」（Cognitive Reserve）。

認知儲備是通過挑戰和努力建立的，就像你給大腦存的心智應急基金。當你消除學習和思考中的所有摩擦時，你就是在花掉這筆基金，最終導致你應對挫折、保持心智敏捷性的能力下降。

這就是「表現-能力悖論」（Performance-Competence Paradox）：我們使用 AI 輔助時表現更好，但在 AI 系統失敗時，我們的手動能力比從未使用 AI 的人更糟。

你用 AI 讓自己的表現更好，但你同時讓自己失去了沒有 AI 時的能力。所以，核心問題已經不是 AI 能為我們做什麼，而是為了換取 AI 帶來的效率，我們願意犧牲多少自己的思考能力？

▋ 新戰場：從資訊處理者到意義創造者

這場認知危機的解方，絕不是「反 AI」，而是「重新定義人類的價值」。

如果 AI 可以完美地做摘要，人類的價值就不再是「這場會議說了什麼」。

人類真正的價值，必須轉向 AI 無法觸及、或難以標準化的領域：「意義創造」與「策略判斷」。AI 是一個卓越的資訊處理者（Information Processor），

但它不是一個好的意義創造者（Meaning Creator）。

在未來，你的核心能力必須從「資訊摘要」轉向「觀點提煉」。AI 可以給你 10 份競爭對手的市場報告摘要，但它不能替你決定，也不能代替你說出這句話：

「從這 10 份摘要的字裡行間，我判斷對手正在進行一次策略轉向，我們應該反向操作。」這個「從事實到判斷、從資訊到策略」的跳躍，仍然是人類的獨特領域，無法外包。

▋ 思維模式的根本性轉移

這要求我們必須進行一場思維模式的根本性轉移。過去的優勢是：「我知道的比你多，我整理得比你快。」

未來的優勢是：「我對同樣的事實，能做出比你更深刻、更具洞察力的判斷。」這就是為什麼在 AI 時代，我們更需要關注人類獨特的四種能力。
創造力與想像力：幽默、即興發揮、視覺化「超越現實的可能性」。同理心與情感智慧：在複雜的人際關係中協作、談判、處理衝突。
倫理與判斷：能夠導航開放式系統（如法律、科學），理解問責和責任。希望與願景：毅力、堅持和主動性，體現人類精神。

這些能力，是 AI 最難取代的，也是我們在面對「資訊摘要被取代」時，應該加倍鍛鍊的。所以，我們必須學習一種「間歇依賴」（Intermittent Dependency）的模式。

▋ 策略性地「拒絕 AI」：認知交叉訓練

「間歇依賴」的概念很簡單：設計需要偶爾人工干預的系統。我們不應該完全禁用 AI，而是策略性地「拒絕 AI」，進行「認知交叉訓練」（Cognitive Cross-Training），就像運動員不會只練一個動作一樣。