你有沒有請AI幫你比較過方案、排優先順序?它做了一張比較表格,看起來分析得很完整,你就相信了?
昨天剛上完新商業學校的「降本增效AI工作流」,吳相勳老師現場帶學員做了一個實驗:用同一段指令,請AI幫提案排優先順序,分別在不同對話執行3次,結果排出來的順序都不一樣。
老師用「信度」和「效度」來解釋這件事。
信度是指,相同條件下重複執行,AI給出的結果夠不夠一致?效度則是問,AI給的結果,有沒有對準你真正想解決的問題?
以「最值得公司投入的專案」來說,假如主管給AI一套判斷標準,但每次排序結果都有巨大差異,代表信度不足;如果AI排出的結果根本抵觸主管資源分配的邏輯,則可能是效度不足。兩種情況,都會造成工作上的麻煩。
這讓我想起自己在設計一天一 AI PRO「決策教練」工作流時,也碰到類似的問題。
本來覺得要「幫你做出決定」,但做著做著才發現,在 AI 急著選 A 或 B 之前,應該先帶你看見:真正要解決什麼問題?真的只有 A、B 兩個選項嗎?可能有哪些盲點?
我把想法整理在圖卡給你。
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AI幫你做決策可靠嗎?同一段指令跑3次,專案排序都不同

老師用同樣的prompt,請AI從7個提案裡選出優先做的3個,同一個人分別開不同對話跑3次,選出來的優先專案卻不完全相同。
他解釋,生成式AI做判斷型任務天生就帶有隨機性。更麻煩的是,就算AI每次都選出一樣的結果,也不代表它選對了。它挑出的3個優先專案,很可能跟主管真正想選的完全不同。
也就是說,當你看到AI列出一張完整的比較表、替每個方案打分數,甚至直接告訴你「最推薦A方案」,看起來很有邏輯,不代表背後的判斷方式真的符合你的需求。
為什麼AI排序結果不同?它可能自己補上你沒設定的權重

問題可能出在:你告訴AI要評估哪些面向,卻沒有把真正的判斷規則說清楚。
例如,你可能有說要根據幾個面向來評估和排序,但AI具體排序的依據是什麼?各個面向的權重占比如何?效益和風險哪個比較重要?高報酬、高風險值得做嗎?哪些限制不能退讓?
這些主管腦中原本就有的「直覺」,只要沒有說出口,AI為了回答問題,就可能自己補上。
結果就是,同樣一組選項、同樣幾個評估面向,AI可能因為背後採用的判斷方式不同,最後排出不一樣的答案。
怎麼讓AI幫你比較方案?先確認評估標準,再開始排序

所以下次請AI做排序、選擇或比較時,可以先別急著讓它直接給答案。
你可以先貼:
我想比較以下__個選項,先不要排序。請先提出這個決策可能需要考慮的評估面向與評分方式,把它們視為「候選標準」,不要假設它們就是我的偏好,也不要自行設定權重。如果缺少會明顯影響判斷的目的、限制或資訊,也請先指出。等我確認、刪除或補充標準後,再開始比較。
這樣做的目的,是先把藏在答案後面的判斷規則搬到桌面上。
與其直接問AI「A和B哪個比較好」,不如先跟它討論:這次決策真正要解決什麼問題?應該用哪些標準比較?哪些條件不能犧牲?
等這些事情確認之後,再讓AI進行比較和排序。
AI決策不只比較A、B,我把「先別急著決定」做進決策教練

這也是我設計一天一AI PRO「決策教練」工作流時,最後採用的做法。
完整流程分成6步:
- 先確認目的:你真正想達成什麼?
- **檢查這真的是二選一?**有沒有第三條路、先試一小步,甚至暫時不做?
- 確認選項:至少兩個你確認過的方案,才開始比較。
- 把代價攤開:選A得放棄什麼?選B又得承擔什麼?
- 找出你「不能承受的代價」:選A要犧牲什麼、選B要犧牲什麼?
- 最後才給建議:說清楚為什麼選它,以及在什麼情況下會改選另一個方案。
也就是說,我不再讓AI一開始就急著幫你選A或B,而是先把問題、選項和代價釐清,最後才進入比較和建議。
AI決策教練怎麼用?ChatGPT、Claude安裝方式一次看
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