HOOK
你用 AI 輔助決策，覺得自己更理性了。
但有一種可能你沒想到：你的決策品質下降了，只是你感覺更好。
這兩件事，可以同時為真。
現況問題：「AI 輔助」的三個主流迷思
迷思一：「更多資訊等於更好決策」。AI 提供了大量分析，但人類的認知頻寬是有限的。資訊過載不會讓決策更好，只會讓人更傾向於接受 AI 的第一個建議。
迷思二：「AI 沒有情緒偏見，所以更客觀」。AI 沒有情緒，但它有訓練數據偏見、有提示詞偏見、有優化目標偏見。這些偏見更難被發現，因為它們看起來像邏輯。
迷思三：「人還是最終決策者，所以沒問題」。當一個決策流程中，AI 的建議占了 80% 的信息輸入，人類「最終決策」的實質意義是什麼？
關鍵缺口：七個沒有被點名的幻覺
1. 錨定幻覺：AI 的第一個建議，成為你思考的起點，而非參考點。2. 完整性幻覺：因為 AI 給出了「完整分析」，你以為你考慮了所有因素。3. 一致性幻覺：AI 的語氣一致讓你把「表達穩定」誤解為「判斷可靠」。4. 責任轉移幻覺：你知道如果出錯，可以說「AI 建議這麼做」，這改變了你的風險承受心理。5. 確認幻覺：AI 傾向於生成符合你 prompt 方向的答案，你問什麼，它就證明什麼。6. 速度幻覺：因為 AI 快速給出答案，你覺得決策效率提高了，但效率不等於品質。7. 分離幻覺：你以為 AI 的分析和你的決策是分離的，但它們已經融合了。
思維轉換：從「AI 輔助」到「AI 對照」
與其讓 AI 成為決策流程的起點，不如讓它成為對照組。
具體做法：先做你自己的判斷，再讓 AI 分析，找出差異。明確問 AI：「我的判斷有什麼我沒看到的盲點？」定期回顧：「在 AI 建議與我直覺不同時，哪一次的結果更好？」
這不是要你不信任 AI，而是要建立一個雙路驗證的決策結構。
收尾
AI 輔助決策的風險，不在於 AI 會做壞決策。
它在於 AI 讓我們更不容易發現自己做了壞決策。
這才是最需要被設計的問題。