作者：Christopher Penn，來自 Almost Timely News

當今AI面臨的最大問題是什麼？是成本嗎，代理型AI讓Token預算徹底超支？是可持續性嗎，AI消耗著電力和淡水？是倫理嗎，科技公司把AI塞進所有東西裡？

我認為問題比這更深。這些都是一個更深層問題的症狀：沒有人在做決策。

或者更準確地說，我們將過多的執行功能交給了AI。我們放棄了思考。 

讓我們深入探討。

第一部分：這個問題的由來

週五下午，我一直在思考這週的期刊要涵蓋哪些內容。美國這邊正值假日週末，所以閱讀的人不會太多，這沒關係。（我很感激「你」正在閱讀）最近我涵蓋了大量主題：

• 如何利用AI改善廣告
• 為什麼條列式文章可能弊大於利
• 設置私有本地模型
• AI檢測是如何運作的
• 用於GEO心智模型的AI
• 用於零售GEO的AI
• 節省Token預算的18種方法
• 如何讓AI寫得更好

於是一時興起，我用過去180天來自40多個不同Subreddit（如r/marketing、r/chatgpt等）的對話記錄設置了一個NotebookLM——涵蓋了所有關於行銷、商業和AI的內容。我使用NotebookLM命令列工具將其連接到Claude Code（這是Claude與NotebookLM對話最節省Token的方式），然後將我2026年至今的所有電子報放入一個輸入資料夾中。

我要求Claude將我今年迄今為止所寫的內容，與人們認為在AI方面遇到的最困難問題進行比較。Claude從Reddit上超過80萬字的激烈討論中，提煉出了一份包含10個主要問題的清單，它認為這些可能是很好的電子報主題：

• AI能見度挑戰
• 代理型監督正在退化
• AI部署陷入困境
• 40-60%的公司預算浪費在錯誤的模型上
• AI只是一種租賃
• AI的諂媚正在破壞合成焦點小組
• AI檢測器無效
• AI正在掏空企業，且沒有人招聘初級員工
• 人們透過極致消耗Token來衡量AI
• 行銷人員基本上是AI公司訓練資料的免費勞動力

Claude極力推動我撰寫關於當今行銷和AI中衡量標準如何失效的文章，我未來可能會寫，但當我看著這份長長的清單時，我看到的並非如此。是的，其中許多涉及衡量問題，許多涉及資料問題，但是……衡量標準失效正是我之前所說症狀的表現——我們放棄了執行功能。

對於那些不是分析狂熱者的人，你們知道衡量是一個落後指標。它不是領先指標。

第二部分：執行功能回顧

提醒一下，我將執行功能分為四個類別，我稱之為PODS：

• 計畫（Plan）：你思考在未來實現某個目標，並制定從現在到達那裡的計畫
• 組織（Organize）：你利用現有資源並試圖理清頭緒
• 決策（Decide）：你針對現有情況做出決定
• 解決（Solve）：你解決面臨的問題

是的，執行功能的內涵比這更豐富，但這個簡短實用的清單是了解我們大腦正在做什麼的簡便方法。這就是批判性思考，我們命名最糟糕的實踐之一。

為什麼？因為批判性思考本身並不是關於批評。它是關於後設認知——其定義就是對思考進行思考。當你思考自己的思考方式時，你就打開了改進和成長的大門。

對思考進行思考意味著提出問題和反思——這是做某事的最佳方式嗎？我怎樣才能做得更好？我如何從正在做的事情中獲得更多樂趣？這與其說是批評自己，不如說是認識到你正在做什麼，以及它是否有效。

當你在計畫、組織、決策和解決問題時，你本質上就是在對思考進行思考。每次你制定計畫，每次你為混亂帶來秩序，你都必須與自己的大腦確認，看看你所做的是否讓你更接近目標。

執行功能是定義我們作為生物具有感知能力的事物之一。從老鼠到人類，每一個有感知能力的生物都會執行這些任務。你讀過或聽過烏鴉用鐵絲製作工具來解決問題的故事，你看過狗和貓做出決策和計畫。我看過我自己的貓在視覺上測量她是否能完成特定的跳躍。

在適當的提示下，今天的AI工具在執行功能方面也非常出色。給定正確的框架、工具和資料，在大多數基於語言的任務中，它們能比我們更好地進行計畫、組織、決策和解決問題。

而真正的問題就在於此。

第三部分：詳細分析

讓我們看看Claude建議的10個主題，找出將它們聯繫起來的脈絡。

AI能見度挑戰：當你閱讀人們對AI能見度衡量的原話時，你會發現他們幾乎是在憑空捏造。軟體供應商尤其如此，他們提供並推銷幾乎沒有現實基礎的解決方案——然而，利益相關者卻照單全收，因為他們寧可對一個錯誤的數字有確定性，也不願接受不確定性或根本沒有數字。他們沒有在思考自己的思考。

代理型監督正在退化：Reddit上的評論者關注的事實是，隨著代理變得越來越複雜，越來越難跟上並了解它們在做什麼。所以我們總是不斷點擊確定——如果我們甚至還在考慮人在迴路中的話。我們在這裡放棄了權威。事實上，一些AI工具已將此內建為一項功能。Claude稱其為危險地跳過權限。Qwen稱其為YOLO模式。

AI部署陷入困境：在這裡，討論的是利益相關者告訴他們的利益相關者，組織已經部署了AI，卻對其產生的影響毫無概念。一位發帖者引用了一項統計數據，指出29%的公司從AI中看到了顯著的投資回報率，儘管個別員工聲稱生產力增加了5倍。這數學根本對不上。在這裡，人們不想思考和反思部署究竟意味著什麼。Katie在過去幾週的Trust Insights電子報中寫了很多關於這方面的內容。歸根結柢，我們把使用AI和從AI中獲得結果混為一談了。

40-60%的預算被浪費：在這裡，人們談論的是每個人都直接接受AI工具中的預設模型，而這通常是最昂貴的模型。例如，Claude預設使用Opus 4.8，這是一個比Sonnet 5或Haiku 4.5昂貴得多的模型。我們沒有在思考。我們沒有在成本權衡與有效性之間做出決策。另一個人指出，這是為了培養習慣而刻意設計的。這是為了讓最昂貴的模型形成習慣，以便當今天AI的補貼結束時，我們已經習慣使用最昂貴的模型。在某種程度上，這是一種大腦劫持。

AI只是一種租賃：在這個特定主題中，討論集中在你在AI中實際擁有什麼，如果你使用的是當今的封閉權重前沿模型，你擁有的東西微乎其微。特別是Anthropic由於美國出口管制而斷斷續續推出的Fable 5，給整個行業敲響了警鐘，即你在SaaS中不擁有任何東西，就像你在Spotify中不擁有音樂或在Netflix中不擁有影片一樣——但人們以為他們擁有。

焦點小組中的諂媚：儘管我們有優秀的學術研究表明，經過適當提示的AI模型能以約90%的準確率模擬人類的購買意圖，但AI模型中的諂媚程度在大多數情況下會使它們走向確認偏誤。這在合成焦點小組中尤為如此；當人們使用AI來模擬消費者意圖時，他們實際上在大多數時候是在強化自己的偏見。沒有對AI輸出進行反思或質疑。

AI檢測器無效：這是我最喜歡的老話題。這段對話圍繞著公司如何使用AI檢測器來識別在不適當情況下使用AI的行為，卻沒有認識到檢測器本身也是失效的。在我3週前進行的測試中，AI檢測器每7次就有1次錯誤地標記人類輸出。沒有人足夠深入地思考和反思誰來監督監督者。

AI正在掏空企業：我非常喜歡代理公司所有者Subreddit中的這段引言：

“奇怪的是沒有人決定這麼做。沒有開會討論過這件事。我們自動化了一個煩人的任務，然後又一個，直到有一天這份工作從內部被掏空了。”

這種任務的侵蝕完全是因為缺乏認知、缺乏反思、缺乏計畫。沒有人在做出決策——只是把它交給機器，每天多交一點。

極致消耗Token：這反映了Meta最近的新聞報導，他們預計將花費數十億美元在AI Token上，因為他們基於Token支出來衡量AI生產力，這是衡量AI最愚蠢的方式。

行銷人員作為免費訓練師：這是一大堆關於行銷人員如何實際上成為AI平台免費訓練師的抱怨。我們產生的內容越多，AI需要訓練的內容就越多，同時還與我們受薪完成的任務競爭。在這裡，討論的主題是普通行銷人員沒有思考或反思他們與AI的關係。

而這10個項目的長長清單還不是全部，差得遠了。想想人們還如何在不思考、不對思考進行思考的情況下使用AI。去LinkedIn看看那些無休止的評論機器人串流，它們都在一遍又一遍地改寫同一個模板。看看淹沒你收件匣的工作垃圾，讀讀你的代理公司發給你的那些明顯是複製貼上工作的報告。

當我們放下Claude想要引導這期電子報的方向時，變得非常明顯的是，這其實是關於我們對思考的思考程度。我們有多麼自我覺察？我們對與AI關係的認知有多好、多準確？

最重要的是，我們是否看到了我們交給AI的執行功能有多少？

第四部分：解藥

“沒有人決定這麼做”一直縈繞在我心頭。當你將執行功能交給AI時，誰在做決策？沒有人。沒有人對決策負責，因為機器在為我們做決策。無論是製作PowerPoint簡報、為客戶彙編報告，還是為電子報創建內容，當機器來做時，就沒有問責制，除了批准之外，我們也沒有參與任何決策。

這會導致一系列不良後果，從失業到對自己的工作不滿意。你知道，當你使用AI來卸載任務時，你並沒有做這項工作——你也不會從中獲得任何自豪感，就像你不會對承包商代你完成的工作感到自豪一樣。

從父母的角度來思考這個問題。去任何父母的家，你可能會看到孩子們小時候創作的藝術品。這些藝術品通常、客觀地說，相當糟糕。但父母重視它，不是因為藝術品的品質，而是因為孩子付出的努力程度。他們為孩子的努力感到自豪，孩子也為自己在努力中所做的事感到自豪。無論好壞，當人們使用AI時，他們自己覺得沒有付出努力，而接收端的人也覺得對方沒有付出努力。

有時候，如果你把工作外包了，你甚至不理解這項工作。你把它展示給利益相關者，他們問的第一個不在準備材料中的問題就會讓你陷入恐慌，因為你無法回答，就像你在商店買蛋糕而不是自己烤，然後有人問裡面是否含有特定的過敏原。然後你只能手忙腳亂地尋找標籤，看看蛋糕裡到底有什麼。

所以我建議的解藥是：對於每一個重要的任務，永遠從你主導的事情開始，並迫使機器來教育你。

例如，當我為Trust Insights客戶彙編月度報告時，我會打開錄音機，自己審查資料。我大聲說出我所看到的、我所想的、什麼合理以及什麼不合理，然後我讓AI將其轉錄。轉錄完成後，我要求AI審查並向我展示我遺漏了什麼。我讓它向我提問，記錄更多資訊，從我這裡挖掘更多資訊。

我還要求它，特別是在我的專業領域的任何事物上，為我尋找資源來學習和閱讀關於它的建議。最近，我讓它從我準備的包含1,000多種不同分析技術的目錄中進行選擇，它選擇了一個有趣的3種技術組合，其中一種我不太了解。所以我讓它教我，這樣我就不是被動地接受它的建議，而是學到了東西。作為一名專業人士，我變得更好了。我增長了我的專業領域知識。

如果你仔細想想，這不僅從交付高品質工作的角度來看是合理的，從我的價值角度來看也是合理的。如果我不過是一個複製貼上的機器人，一個基於肉體的LLM介面，那麼為什麼我的公司需要我？當我的客戶只需付費向ChatGPT或Claude詢問完全相同的問題時，為什麼他們要為我付費？

他們付費的是我的專業知識，我不僅是使用技術的技能，還有我引導它的特定視角，以及只有我能帶來的觀點。如果我使用AI來不斷提高這種專業知識，提高這種領域知識，那麼他們應該繼續為我付費。

在我的專業領域之外，我從深入研究開始，使用AI工具收集資訊，然後讓它們創建綜合報告。一旦我有了這些，我就讓它創建一個清單，列出我所從事的領域中什麼構成高品質。最後，我坐下來閱讀這些創作，自己學習。我讓AI製作資訊圖表或播客摘要來學習該領域，以便我能將其與我的專業知識聯繫起來。

代理型AI——像Claude Code、OpenCode等工具——是出色的研究員，遠比人們在過去幾年習慣使用的基於網路的深入研究工具好得多。當你使用研究代理時，它有更大的自由度來收集來源，花時間寫下筆記和觀察，並從其擁有的資料中綜合結論。如果你使用類似Trust Insights CASINO研究框架的東西，你會從這些工具中獲得一些驚人的結果，它們往往比基於網路的對應工具產生更少的幻覺。

然後，掌握了這些研究資料後，你利用它成為你領域內更好的專業人士。你利用它來提升自己。你利用它來增加你的見解，而不是替代你的見解。

第五部分：總結

當今AI面臨的最大問題是將我們的執行功能委派給機器。無論是問責制（機器沒有任何問責制）、技能退化，還是對我們工作的不滿意，我們放棄執行功能的那一刻，就是AI變成問題多於解決方案的那一刻。

我們可以將這一切簡化為一組簡單的問題：

1. 使用AI是否讓輸出變得更好？

2. 使用AI是否讓我變得更好？

如果對這兩個問題的答案不都是肯定的，那麼你就沒有很好地使用它。

正確使用時，AI是有史以來最偉大的專業發展工具之一。

使用不當時，它是你的職業生涯中遇到過最具破壞性的力量之一，因為當你將任務卸載給AI的那一刻，你在該任務上的技能就會生鏽。

而一旦某樣東西生鏽到一定程度，替換它就會更便宜、更容易。

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