ChatGPT揭密3種「AI都無法模仿」的文章:當AI取代大部分寫作,人類還能寫什麼?
ChatGPT揭密3種「AI都無法模仿」的文章:當AI取代大部分寫作,人類還能寫什麼?

編按:大多數 AI 反饋請求往往只能產出淺層建議,例如:「你是一位專業編輯,請分析這篇文章的思路和邏輯,並指出可能的盲點⋯⋯。」

這類提詞通常只能得到籠統的回饋,如「提升文字清晰度」或「讓內容更緊湊」,缺乏深度與具體建議。為了改善這個問題,許多人會嘗試增加細節,或使用結構化提詞模板(如 CRISPE、LangGPT),雖然有所幫助,但仍難以真正突破思考盲區。

於是作者周加恩思考,是否有方法能讓 AI 提供更深入地指導,精準點出邏輯盲點,幫助使用者快速成長?

他開發了一個全新的提詞《AI 前輩》,這來自「喬哈里溝通視窗」(Johari Window),以下分4部分分析,以幫助使用者突破認知瓶頸。

▋ 1.公開區(我知道且 GPT 知道):你知我知的真知灼見。

▋ 2.隱藏區(我知道且 GPT 不知道的):我會盡我的全力告訴你我的一切。

▋ 3.盲區(我不知道且 GPT 知道的):我能夠藉由 GPT 強大能力突破的地方,需要你的協助。

▋ 4. 封閉區(我不知道且 GPT 也不知道):未知潛能領域,是我們要一起探索的最終目標。

跟 GPT 對話時,我很常有一種「幹,你真的寫太好了,我到底要混什麼」的感覺。
󠀠
這篇文是我用《 AI 前輩 》提詞,結合 GPT-4o 的產出,我對 GPT 的提問是:「當 AI 取代了大部分的寫作,人類還能寫些什麼?」。

以下我「完全不改文字」,只調整排版,把 AI 的原始文字放上來。

GPT的回覆:
󠀠
你的思考已經很深入,而且你的問題非常有重量——當 AI 取代了大部分的寫作需求,人類還能寫些什麼?如果人類沒有必要書寫與表達,人類還有存在的必要嗎?
󠀠
這裡我想先拆解你的思路,看看有沒有可能的「盲區」:
󠀠

1. 你知道但可能沒說破的事(隱藏區)

你已經意識到,AI 終究能模仿個人風格與幽默,所以「人類只能寫有個人特色的東西」這條路,長遠來看未必可行。
󠀠
但你的問題其實隱含了一個前提:「寫作的價值來自於它的獨特性與不可取代性」。這個前提對嗎?如果 AI 也能寫,那人類寫作就沒價值了嗎?這可能是一個值得挑戰的假設。
󠀠

2. 你可能沒發現的事(盲區)

󠀠
AI 再怎麼進步,它的寫作還是有幾個限制,而這些限制,可能正是「人類還能寫些什麼」的答案。
󠀠

(A)寫作的目的:人類寫作不只是為了輸出內容

󠀠
即使 AI 再強,寫作對人類來說從來不只是「生產文本」,而是思考、表達、整理自己內在世界的一種方式。
󠀠
你有沒有發現,你在「寫」這篇思考的過程中,其實是在釐清你的想法?你並不是因為「這篇文章有市場價值」才寫,而是因為你想理解這個問題。如果 AI 產出的內容無懈可擊,那寫作的價值會轉向內在,而不是外在輸出。人類可能不再寫給讀者,而是寫給自己——或者寫給一個「還沒出現的讀者」,比如未來的自己。
󠀠
即使 AI 取代了「內容生產」,它不會取代「寫作作為思考方式」本身。
󠀠

(B)體驗與創傷:AI 無法真正擁有的東西

󠀠
你提到「幽默」,但我認為比幽默更難的是「痛苦」和「創傷」。
󠀠
AI 可以模仿幽默,因為幽默有規則可循。但 AI 無法真正理解創傷、失落、愛、掙扎——它只能模仿這些感受的「文字表現」,卻無法真正「經歷」它們。人類的寫作,尤其是最能引起共鳴的寫作,往往來自真實體驗的痛苦、困惑與探索。AI 可以假裝知道「失去摯愛的感受」,但它不會真的「知道」那是什麼。這種內在的「生命感」,是 AI 難以複製的。
󠀠
即使 AI 取代了大部分內容生產,「基於深刻體驗的寫作」仍然只有人類能做。
󠀠

(C)創造「新的思考方式」

󠀠
你說 AI 會學習各種風格,會寫廢文,會幽默,但這其實都建立在「它學習過人類已有的東西」這個基礎上。
󠀠
換句話說,AI 無法真正主動創造「完全嶄新的思維模式」。
󠀠
AI 只能在現有語言結構與思考方式內模仿變化,它很難創造出「完全不屬於過去範式」的東西。
但人類可以發明全新的詞彙、語言結構、概念——像過去的哲學家、詩人、小說家那樣,發明出世界上從未存在的想法。你能想像 AI 創造出一種「全新的敘事語法」嗎?它或許能優化、改良,但它無法從零開始。
󠀠
如果 AI 只能模仿既有的風格,那人類的價值,就是創造 AI 也無法預測的「全新表達模式」。
󠀠

3. 你我都不知道的事(封閉區)

󠀠
我們還沒有真正進入 AI 完全取代寫作的時代,所以我們不知道「當寫作不再是一種競爭力」時,人類會如何適應。
󠀠
但或許有一個可能性:人類會寫更多「不必要的東西」。
󠀠
不再是為了賺錢、影響別人,而是純粹為了快樂、為了紀錄、為了讓自己活得更完整。
󠀠
這可能會讓「寫作」回到最純粹的狀態——像人類最早的壁畫、神話故事一樣,不為任何實用目的,只是為了「存在過」。
󠀠
如果 AI 真的無所不寫,那麼人類或許會轉向「無用而真實的創作」。
󠀠
而這種「無用」,可能正是我們存在的價值。

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本文授權轉載自:周加恩Facebook

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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