愈是廣泛閱讀的人,愈有可能深陷其中。6種思考盲點,讓你誤以為自己在思考
愈是廣泛閱讀的人,愈有可能深陷其中。6種思考盲點,讓你誤以為自己在思考

假設有兩間製造檢驗儀器的公司,兩者市佔率差不多,產品性能和價格也幾乎相同,但是A公司的產品收納在漂亮的盒子裡,包裝設計美觀;B公司的產品則是內部構造(管線和感應器配置等)都暴露在外,質感較粗糙。你覺得5年後,哪家公司的市占率會成長?

乍看之下,因為A公司產品設計得很出色,似乎是比較合理的答案,但正確答案卻是B公司。因為B公司的產品可以看到內部構造,客戶可以按需求自行改造,讓產品使用起來更方便,而B公司也可以記住顧客的改造,運用在下一次的新品開發,形成雙贏局面。

選擇A公司的人,可能是因為你沒有看到問題的本質:企業顧客購買檢驗儀器的理由,其實並不包含設計。而我們在思考時,通常都會被「包裝設計」這種表象所迷惑。

阻礙你看清本質的思考慣性

《本質思考》作者平井孝至指出,很多人不會從本質思考,只進行表面的思考,而且不管任何人,都會有思考慣性,這些思考慣性,會讓你誤以為自己在思考,所以才無法從「本質」思考,想破頭也找不出解答。

而且愈是廣泛閱讀商業書籍、熱衷學習思考術的人,愈有可能深陷以下思考盲點而不自知。

1. 堅持初期假設

有這類思考慣性的典型症狀是:在討論過程中經常使用「可是……」「不過……」「但是……」等詞反駁別人的想法,這表示說話的人封閉在自己建立的假設中。

陷入這個慣性的人,很難跳脫已設定好的假設,讓思考就停留在自己看見的一小部分本質,而看不到整體樣貌。

擁有這種症狀的人,可以在與他人討論時,多吸收別人的論點,拓展、深化自己的思考,如此一來,就更有機會歸納出可以真正解決問題的答案。

2. 反面結論

這是非常直觀的思考慣性,直接將現象的反面當作答案。比如我們都會覺得累了就需要休息,但卻忽略人會感到疲倦的原因有很多種,可能是對未來失去目標,也可能是真的生病了。

若是單純把現象的反面當作答案,只會掩蓋潛藏在現象背後的本質,這樣無法真正解決問題。

3. 依賴架構思考

我們在分析問題時,經常會運用理論架構幫助思考。以企業經常使用的SWOT分析來說,把公司的Strength(優勢)、Weakness(弱點)、Opportunity(機會)、Threat(威脅)列出來,對資訊整理來說,的確是非常有效,但對於解決問題,並沒有太大的意義。

在使用制式架構整理資訊的過程,總會讓人誤以為自己已經思考過了,而且因為大量資訊擺在面前,就會覺得自己了解所有狀況,於是便會停止思考。

4. 依常理分類

「那個人氣質好好喔!」「因為她是學音樂的啊!」
「他好喜歡分析東西喔!」「因為他是念理工科的啊!」

上述的對話就是依常理分類的典型例子,大家都會覺得學音樂的人氣質很好,但這其實是刻板印象,氣質好不好跟學音樂與否,其實並沒有什麼相關性。

許多時候,我們把事物進行分類後就以為自己已經思考、了解了,但事實上,分類並沒辦法解答事情,而你只是運用常理在尋找邏輯,而不是真的用大腦在思考。

5. 忘了思考的目的

我們為了解決問題,會先進行資料蒐集、整理,若是在資訊蒐集和整理階段時,不知不覺讓這件事變成目的,而忘了當初蒐集資料的目的。

不只是製作資料時會有這種情況發生,在漫長的討論過程中,也會有忘記對話目的的人,想說的話並沒有傳達得很清楚,講了一堆,卻被問:「你到底想說什麼?」沒有謹記思考、說話的目的,結果就只是運作到手和嘴巴,而非大腦。

6. 喪失主體性

犯這種慣性的人,通常會不自覺地依賴別人的大腦思考。因為沒有徹底的思考,所以他會對自己的主張沒有信心,聽到別人說的話,通常都會表示認同,而沒有站穩自己的立場。下述對話就是一個典型的例子:

A:「我們的工作方式可能要大幅改變。」
B:「說得也是,現在的做法真的不太有效率……」
A:「但我覺得公司高層提出來的政策不太妥當。」
B:「聽你這麼一說,好像真的是這樣耶……」

這樣的對話只是單方面的,雙方並沒有提出新觀點討論,最終淪為一言堂。

日常生活的小練習,培養本質思考的能力

根據平井孝至的經驗,幾乎所有人都有思考慣性,若要找到真正解決問題的答案,就必須先知道自己的思考慣性,再加以修正,進而從事物「本質」思考。

在資訊氾濫、變化快速的現代社會裡,我們常會急於採取行動,但若是你能往後退一步,仔細觀察事物的本質,你會發現更有效率的答案。

平井孝至最後提供大家平常鍛鍊自己本質思考能力的方法,不論何時何地,只要撥一點空檔和思考的意願,就可以自我訓練。

1. 磨練歷史觀

歷史可以拓展思考範圍,你可以從歷史中學習、思考,增加提出新觀點的能力。你也可以參考以下文章:

1.為什麼要學歷史?鍛鍊思辨能力4個步驟,關鍵時刻做出正確決定!
2.宏觀的格局和視野怎麼培養?我推薦的 3 位作家與他們的成名作

2. 從標題聯想內容

每天只要花5分鐘,試著從報紙、雜誌的標題想像內容和結構。推測完再閱讀報導,和自己構思的內容比較一下,如果報導寫得比你想的更深入,就把那個觀點學起來;若是你可以找到比報導更深、更廣的內容,就表示你的思考力已經提升,學會不依賴資訊的思考方式。

3. 與別人分享觀點

你可以向朋友、家人或同事分享你自己思考出的「理論」,可以是對於時事的評論,也可以是你自己的生活觀察,試著和他們討論,聽聽他們的想法,這樣可以讓你的思考從單純的紙上談兵,化為可實際運用的執行對策。

延伸閱讀:

  1. 訓練「獨立思考」最好的方法是寫作,而不只是閱讀
  2. 思考的三個層次,你是哪一個?有意識地跳脫框架,才是「獨立思考」!

本文授權轉載自:經理人

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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