AI用錯方式，就算10分鐘也會變笨！研究揭「只問提示、不要答案」一招保住思考力|數位時代 BusinessNext

AI用錯方式，就算10分鐘也會變笨！研究揭「只問提示、不要答案」一招保住思考力

以錯誤的方式使用AI，可能讓你越用越笨。有研究指出，若是太過依賴AI，即使只用短短10分鐘都會導致大腦認知能力下滑。

太過依賴AI導致認知能力變差，更容易放棄

研究團隊針對354名受試者進行了計算測試。實驗將受試者分為兩組：一組作為對照組完全獨立作業，另一組則能使用GPT-5驅動的AI助手輔助。實驗前半段，AI組憑藉GPT-5的支援，解題效率確實優於獨立計算的對照組。

然而，當研究人員在最後三題時突然收回AI工具，AI組的表現便斷崖式下滑。最終實驗結果顯示，失去GPT-5的輔助後，AI組的表現比對照組低了近20%。此外，沒了AI工具的AI組變得更容易放棄，跳過題目不答的比例是對照組的兩倍之多。

研究人員在第二次實驗中，擴大實驗規模至667人並進行前測，確保兩組人馬的數學能力相近，依然得到類似的結果。這似乎顯示，習慣使用AI後不僅影響了人類的思考能力，更削弱了人類面臨難題時的毅力與耐力。

研究人員也用類似的形式測試了閱讀能力試驗（第三次實驗，N=201）。失去AI輔助後，AI組的答題成功率依然顯著較低，比對照組低了約13%，跳過題目的比率依然顯著較高（8%對比1%）。不過差別在於，即使在AI輔助下，AI組的成績也沒有取得優勢。

怎麼用AI不變笨？讓AI給提示而不是給答案

不過，並非所有使用AI的行為都會讓人變笨，導致認知能力下降。研究中就發現了使用AI的方式不同，也會帶來不同結果。

第二次實驗中，有高達61%的AI組受試者要求AI直接提供答案，而這群人也是失去AI輔助後，成績與堅持力下滑最嚴重的族群。

相對地，只讓AI提供提示或協助，幾乎始終靠自己思考的AI組使用者，能靠著AI輔助解題獲得比對照組更好的成績，且不同時要求AI直接提供答案的使用者，他們失去AI輔助後的表現，仍然保持相近甚至優於自身前測時的水準，並和對照組沒有顯著差異。

這代表著，要求AI提供提示，但不直接解題的作法，能夠確保受試者在使用AI時成績表現更佳，且即使失去AI後，受試者的獨立思考能力仍能保持與對照組相同的水準。

使用AI方式不正確，可能降低自身能力

AI聊天機器人的興起，讓學習、寫程式、寫文章、腦力激盪等需要高度思考與推理能力的任務變得更為輕鬆，甚至可以完全由AI代勞。但當人們離開這項技術時，他們本身的能力是否有因為AI的幫助而有所提升？這正是這份研究希望揭示的結果。

研究人員葛蕾絲．劉（Grace Liu）在研究報告的尾聲強調，這份報告的結果是對日常使用AI工具的影響提出警訊，「如果這種影響會隨著持續使用AI不斷累積，那麼目前為了立即見效改良的AI系統，反而有可能降低支援對象的能力。」

當許多企業還在討論 AI 能做什麼，富邦人壽更關注：AI 如何被第一線同仁使用？而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場，成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」？

保險理賠為何難以AI化？答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程，理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式：從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據，每份文件不同醫院格式都不同，內容還充滿專業醫療術語；理賠人員不僅必須理解文件內容，還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識，才能做出適當判斷。

更複雜的是，就算是相同疾病或手術名稱，不同案件背景也可能導致不同理賠結果，因此，理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作，很難透過傳統自動化工具處理。

近年來，隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進，以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力，如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承，成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考：如果AI無法取代專業判斷，是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間，讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作？這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會，理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案，並在主管支持與跨部門合作下，於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法，也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員，深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線，成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

AI成功落地的關鍵，不只是模型，還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線，最大的挑戰不是技術，而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出，團隊一開始便深入訪談理賠同仁，發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定，而是協助整理資訊，因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域：手術等級建議、病理報告判讀輔助，以及國外醫療文件翻譯與摘要，目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間，讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步，必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一，團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據，並透過跨部門討論及醫師顧問協作，逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示：「這項工作看似基礎，卻是AI能否提供可靠建議的關鍵，更重要的是，它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識，逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說：「過去遇到新的手術名稱，往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教，現在，透過理賠智慧助理協助，資料搜尋時間縮短50%以上，能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容，理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說：「它會先幫我們整理案件重點，也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據，或分析病理報告內容，都能快速提供參考依據，讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設，金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求，團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄，並持續優化提示詞設計，以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險，確保AI始終在可控範圍內運作。

不過，對富邦人壽而言，上線並不代表結束，而是優化的開始。

團隊發現，理賠智慧助理初期使用率表現亮眼，但隨著時間推移逐漸下降，為了找出原因，團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議，讓其了解，生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益，必須持續蒐集使用回饋、改善建議，進而調整功能設計。

郭乃瑀表示：「根據同仁回饋，團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能，目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力，理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴，其帶來的影響也不再侷限於效率提升，而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示，過去AI專案多半由資訊部門主導，但這次經驗讓大家發現，真正了解痛點的人其實是第一線同仁，因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得，以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現，愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗，如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法，加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言，理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具，而是一次工作方式與文化的改變：從第一線提出需求、跨部門共同打造，到持續優化與回饋機制，AI 不再只是科技部門的工具，而逐漸成為工作現場的一部分，也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。