元認知：把自己給拆解的技術

AI 落地的深層障礙，不只是領域知識，也是拆解領域知識的能力

寫 AI 提詞（prompt）真的是會上癮的一件事。

󠀠我說的不是那種「你現在是專業的＿＿＿，請幫我＿＿＿＿ 」那個等級的照樣造句提詞。

是真的可以落地商用，產出有意義內容的提詞。

󠀠寫這種提詞的思考，比起過去寫作的強度高上太多倍了，因為它是一種「寫作如何寫作，的寫作」。

󠀠這真的是很特殊的思考方式，不同維度，不同習慣，感覺甚至是不同腦區，會一次調動非常大量的腦力運算資源。以前寫文章可以連續五小時，現在寫提詞頂多一小時就腦力耗盡。

󠀠也因為這個新的寫作訓練，不知不覺在工作上會採取更「元認知」的思考模式。

󠀠以前 ⇨ 怎樣解決這個問題？

現在 ⇨ 怎樣設計一個「能解決這個問題」的系統？

󠀠這其實更難，更累，而且進度非常慢。因為你同時要解決問題，同時思考：我現在是怎樣解決這個問題的？可以怎樣更有效率？

󠀠但當你系統建立起來，那真的很爽：不管有沒有結合 AI，未來你做這件事都會輕鬆十倍。

󠀠提詞寫久了，最近也產生一個很強的感觸：AI 落地商業應用，光有「領域知識」其實不夠用。

󠀠擅長打網球的人，不一定擅長教別人怎樣打網球。要教會 AI 做你的工作，你不只要很擅長做這件事，還要很擅長「把自己給拆了」，知道自己到底是怎樣做出這件事的，你才有辦法叫 AI 複製。

󠀠這真的超難。

󠀠比如說，對於「如何在網路寫作」我研究好一陣子了，算有點成績。但至今，我還是只能把 10% 的周加恩給拆了，做些簡單的小工具輔助思考和寫作流程。

󠀠AI 落地的深層障礙，可能不是缺乏領域知識，而是缺乏「元認知」能力，沒辦法拆掉自己。

󠀠而有時候當你拆得夠乾淨也會發現：很多問題其實不應該用 AI。

󠀠例如 SEO 寫作。很多人都在用 AI 寫，我也跳下去研究了好一陣子。後來才發現：AI 寫 SEO 文章真正的障礙根本不是怎樣下提詞、GPT 怎樣設計修改編輯文章流程。真正的障礙是爬蟲。

󠀠我幾乎可以很肯定的說，如果自動化流程裡只有 Google Search API，那真的不夠用，頂多只能寫出 60 分的 SEO 文章。

󠀠原因很簡單： SERP 上很多內容都是錯的，Garbage in, garbage out。你必須知道「受眾真正的痛點是什麼」、「哪裡有關鍵材料」才能產出真正有價值的文章，然後排名。

󠀠決定這兩個問題的階段，我認為目前只能仰賴人工。寫作者必須先清楚知道掌握這兩個問題，開始自動化才有意義。

󠀠這個洞察，是我把去年底試圖用 AI 寫 SEO 文章的自己給拆了之後才發現的。

󠀠如何把自己拆掉？我大概歸納出了一個方法論：「面對困難問題，永遠假設自己的解法是錯的。」

󠀠去研究這個解法，但同時抱持「這個方法哪裡錯了？」的態度；同時打造解法，同時把解法給拆了。

這就形成一個很高強度的自我反思過程：當你永遠有另外一個自己在旁邊問「現在哪裡可能錯了？」，你會慢下來，你會必須記錄自己怎樣做事情，你會趕快推出去做測試取得回饋，迭代這份紀錄文件。

󠀠很反人性，很矛盾，但很有意義。

󠀠你會發現很多東西都不需要 AI，甚至不需要自動化：有些任務，必須用手動的笨工夫來做，反而會以最短的時間打開視野。

󠀠這個思維是我研究「提詞工程」近期的最大收穫，推薦你偶爾玩玩看。

󠀠▋ 從哪裡起手？

󠀠如果是表層的「提詞工程」，非常推薦中國社群《通往 AGI 之路》：

https://waytoagi.feishu.cn/.../PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnl...

󠀠裏面有非常多強者的文章，我也是從這裡開始的。你會很快就看完技術面的那些概念，看到強者怎樣下提詞。

󠀠如果是深層的「元認知」，自我成長領域有些書在講這些概念，《通往財富自由之路》、《精準學習》、《高手思維》這三本是我讀過的書裡有碰到的，新手友善的讀物。

󠀠進階一點，「思考如何思考」方面，我讀到很有趣的一本書是《關於說話的一切》，也是來自「通往 AGI 之路」社群，提詞寫作者李繼剛推薦的。（不容易找到就是了）

󠀠除此之外我知道得不多。所以我去問了一下 GPT，它的回答：

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You said:

關於「思考如何思考」這個題目，你會推薦哪些書呢？

󠀠

ChatGPT said:

這是一個核心哲學問題，涵蓋認知科學、邏輯學、批判性思維、形上學，甚至是 AI 思維模式。我推薦幾本書，從不同角度探索「思考如何思考」：

󠀠丹尼爾．丹尼特（Daniel Dennett）的《直覺幫浦（Intuition Pumps and Other Tools for Thinking）》—— 丹尼特用一系列精緻的思想實驗來探討如何拆解問題、如何避免陷入思維陷阱，是一本思考工具箱。

󠀠道格拉斯．霍夫斯塔特（Douglas Hofstadter）的《哥德爾、艾舍爾、巴赫（Gödel, Escher, Bach）》—— 如果你想深入探討思維的自指性、遞歸與意識的數學基礎，這本書是必讀。它不只是講述思考，而是讓你親自「體驗」思考。

󠀠大衛．波普爾（David Papineau）的《認知的本質（The Philosophy of Cognitive Science）》—— 這本書探討認知科學如何解釋「思考是怎麼回事」，涉及心靈哲學、AI、神經科學等。

󠀠朱利安．巴吉尼（Julian Baggini）的《如何思考（How to Think）》—— 更偏向實用主義的思維訓練，探討我們為什麼容易陷入偏見，如何培養理性思維。

󠀠基思．斯坦諾維奇（Keith Stanovich）的《理性與思維（What Intelligence Tests Miss: The Psychology of Rational Thought）》—— 這本書指出智商測試無法衡量「理性思維」，並提出了「反思性思維」的重要性。

󠀠如果你想更數學化地理解思考，約翰．艾倫．保羅斯（John Allen Paulos）的《數學的樂趣（Innumeracy）》可以幫助你避免數據誤用與統計錯覺，而皮亞傑（Jean Piaget）的《結構主義（Structuralism）》則是對思維模式本質的更深層探討。

󠀠如果你對 AI 如何模擬或增強人類思維感興趣，約書亞．本吉奧（Yoshua Bengio）的《深度學習（Deep Learning）》和馬庫斯．胡特（Marcus Hutter）的《通用人工智慧（Universal Artificial Intelligence）》會提供一種算法視角。

󠀠這幾本書分別來自哲學、認知科學、數學、人工智慧等不同領域，幫助你從不同視角深入「思考如何思考」。

󠀠

You said:

我是新手，如果我的時間只夠讀一本書，你會推薦哪一本？

󠀠

ChatGPT said:

如果只能讀一本，而且你是新手，我會推薦 丹尼爾．丹尼特（Daniel Dennett）的《直覺幫浦（Intuition Pumps and Other Tools for Thinking）》。

󠀠這本書不是純哲學論述，而是一本思維工具箱，裡面有許多精緻的思考技巧，例如「直覺幫浦（intuition pumps）」—— 一種用來強化直覺理解的思想實驗。它的寫作風格輕鬆幽默，但內容極具深度，能讓你快速掌握批判性思維、邏輯分析，以及如何拆解複雜問題。

󠀠這本書的最大優點是 實用性極高。你可以直接應用書中的方法來改善你的思維方式，無論是在學術研究、日常對話，還是 AI 提詞工程的策略設計上，都能讓你的思維更精準、更敏銳。