[筆記術-4] 四個幫助你快速成長與建立觀點的寫作練習
[筆記術-4] 四個幫助你快速成長與建立觀點的寫作練習

最近看到很多文章提到:「寫作輸出」可以加速學習與成長、訓練獨立思考。 身為一個長期的寫作者,當然也對這句話深表認同。

事實上我之前在電腦玩物的「改掉畫重點與抄筆記習慣,寫與說的筆記更有效學會」一文中,也提到如果能自己把學到的想法「重新用自己的話寫出來」,那麼你會學到更多東西。這也是我從來不會想要轉載別人文章的原因,因為那不會讓我成長。

但是要「怎麼寫」能夠更有效的快速學習與成長呢?「怎麼寫」才能展開自己的獨立思考?我在之前文章中所說的閱讀後用自己的話寫出來(參考:如何閱讀一本書?我的深讀、反芻、拆解三步驟),有沒有一些具體的寫作技巧可以練習?

今天這篇文章,我嘗試用自己的經驗,來歸納幾個有助於成長與學習的寫作練習,當做有興趣的朋友的一個參考。(但不代表只能這樣做喔!)

練習0. 如何寫?

在開始這樣的寫作練習前,先拋開寫得好,或寫給別人看的束縛。因為學習型寫作目的是自己跟自己的對話,如果太在意別人會怎麼看,不僅寫不出來,而且寫不真誠。(參考:如何開始一場寫作風暴?編輯給任何人寫不出東西時的建議

我們也不用排斥如果先寫出來後,真的有些寫得很好的地方,那可以分享出來,透過分享邀請更多對話,也可以幫助成長。

但一開始,先從私寫作開始比較好。

練習1. 條列重點

第一個寫作練習是學會條列重點,看似簡單,裡面卻有些小訣竅。技巧是:

  • 先抓出你看到或想到的幾個重點
  • 用關鍵字或關鍵句濃縮描述這些重點
  • 嘗試條列這些重點,條列時思考他們的次序
  • 然後跳開原文,嘗試用你的話說明這些重點
  • 想想看有沒有其他原文沒有的,或是原本沒看到的重點

把複雜的事情歸納出幾個重點,並且用關鍵字描述重點,這可以練習把複雜知識濃縮成概念,概念幫助我們更容易吸收

把重點條列出,並排出次序,然後針對每一點重點作闡述,這能幫助我們在自己的腦中建立自己可以理解的清晰架構

上述步驟有助於理清一些思緒,並且可以因為這樣的寫作刺激,抓出我們原本沒有想到、沒有注意到的一些新的重點,擴展思考的範圍。

練習2. 窮舉範疇

第二個寫作練習是嘗試去窮舉你所面對的問題、知識、事件與思考的完整範疇。技巧是:

  • 從一個事件,看到背後的世界現象。
  • 想辦法窮盡背後世界現象的所有面向。
  • 然後幫這個世界現象作分類定義。

我們面對的問題、事件與知識,通常只是這整個世界的一小塊,如果我們在這一小塊上鑽牛角尖,有可能走偏方向,或是忽略了更大的可能性。

所以我們從某個事件出發,但要把事件背後的世界想像成一個更大的完整的圓,看到這個事件是落在圓的哪一個部分?佔了多少比例?

更進一步的,如果要切分世界現象這個圓,可以怎麼分最恰當?而且不會遺漏任何部分?也不會重疊不同部分?這個寫作刺激可以幫我們面對一個問題時盡可能客觀全面的評估,有助於建立風險評估與保險策略,或是發現問題之外的缺口或契機。

歸納範疇的寫作練習,幫我們學會怎麼鳥瞰一個事件,並且看出事情的完整脈絡,當你用在描述一個問題時,也能講出比別人更深入又精煉的內容。

練習3. 分析追問

第三個寫作練習是,對每一個論點、說法追問「為什麼」,自問自答,把自己想到的「因為...所以...」寫出來。

關鍵的技巧則是不只「往前」,也要「往後」追問,往前追問這個做法的成因?往後追問這個做法的影響?然後串連寫出有效的「前因後果」觀點分析。

尤其對一些習以為常的結論、建議,重新透過寫作練習來追問為什麼?為什麼是這個結論?這個結論帶來什麼好處或壞處?

分析觀點的寫作練習,幫助我們把事情看得更深更遠,從而可以做出更好的選擇。而這樣寫作出的企劃或論點,會比單純只講結論更容易說服別人。

練習4. 翻轉想法

第四個寫作練習,則是在前三個練習或思考都結束後,嘗試挑戰自己創造獨一無二的觀點,練習多問自己「但是...」、「如果...會怎樣...」、「還有可能...」、「為什麼不?」這樣的問句。

任何事情總是會有反面,不同的前提會導出不同的結論,所以在練習寫作時,試著給自己一個「多角度的」挑戰,寫出翻轉的想法。

翻轉想法的寫作練習,並不是否定原本的論點,反而是幫我們更加確定或修正一個論點的正確性與周延性,如果在翻轉想法後你依然可以證明這個論點,那麼才是真正學會了這個理論或知識。

例如這篇文章主題是用寫作練習來快速成長,那可以追問:「同樣方法在腦袋思考,難道不能快速成長嗎?」於是就發現這雖然也是思考的基本公式,但寫成文字有幾個額外好處:

  • 文字是一種確定,幫跳耀的思想呈現出可理解的脈絡
  • 有了脈絡以後自己或他人才能重複照著做
  • 寫成文字以後才不會忘記
  • 語句本身需要邏輯,寫出來更能檢查思想邏輯的正確性

以上,就是我平常學習時「寫作」筆記,或是工作企劃時「寫作」企劃書,還有我在部落格「寫作」論述文章時的幾個常用的寫作練習,也確實能幫助我快速成長與建立獨立觀點,分享給有需要的朋友試試看。

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本文授權轉載自:電腦玩物

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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