觀點
關家亮：人類化繁為簡 AI輕鬆執行
【明報文章】筆者前文〈信息處理能力快速貶值 白領何去何從〉（刊2026年1月13日《明報》）提到，大學生級別的讀、寫、算能力，目前已貶值為基礎資源。白領要提升自己，於時代浪潮裏不掉隊，首要提升的方向是協同AI（人工智能）處理複雜任務、把資訊化繁為簡的能力。
不少人目前還未具備使用AI處理複雜任務的能力，這樣做時往往會發現產出不盡理想。其實問題往往不在於AI能力，而在於使用者對任務本質及AI能力不夠理解。
我們先釐清兩個看起來很像，但本質上完全不同的概念：「複雜」與「困難」。例如跑馬拉松這件事「複雜」嗎？並不。路線已規劃好，你只需穿上鞋子，沿着路跑，終點就在那裏，不需太多思考或決策。但它「困難」嗎？非常困難，因那需要幾個小時體力、耐力，事前受大量訓練方能做到。這就是「簡單但不容易」（simple but not easy）。
再來看經典電影情節：拆彈專家面對計時器只剩10秒的炸彈，必須決定剪紅線還是藍線。這件事「困難」嗎？動作上不困難，伸手一剪就好。但它「複雜」嗎？太複雜了，需分析電路圖、判斷陷阱，在具體行動前思考判斷大量資訊。這就是「複雜但不困難」（complex but not difficult）。
AI面對複雜內容 處理能力未及資深人類
為什麼要區分兩者？因為AI的超級強項是透過極快執行速度，幾分鐘就能做完人類要花幾小時的苦力活，把對人類來說困難的任務變得容易。惟面對複雜內容，例如解讀模糊甚至互相矛盾的資料，AI處理它們的能力，目前還遠遠比不上資深的人類工作者。
為什麼AI仍難以獨立處理高度複雜任務？其中一個關鍵原因在於，它存在類似人類短期記憶的限制，技術上稱為「上下文窗口」（context window）。就像人類一次只能同時處理有限資訊，AI在單次推理中能夠吸收的資訊量也是有限，當輸入過多或過於零散時，理解能力便會迅速下降。
此外，AI的訓練目標是「服從人類指令，並根據提供的資料做回應」，但通用模型不可能預先涵蓋每一個組織內部的權責關係，例如在什麼情况下應優先聽從哪一名主管，或當多個資料來源互相矛盾時該信任哪一個。而現實世界的工作環境，往往正是由這些不完整、分散、過時甚至模糊的資訊所構成。
更重要的是，許多問題的關鍵並不寫在文件或系統裏，而是存在於資深從業者長期累積、難以言傳的經驗與直覺中。這也使AI缺乏真正判斷力，無法自行分辨資料是否可靠，更不知某個數字是否仍反映最新情况。若在缺乏篩選與整理下，將大量混亂甚至互相衝突資訊直接交給AI，只會產生看似完整、實則毫無實用價值的結果。
所以在處理這些複雜任務時，我們不應期待對AI三言兩語許個願就能解決問題，而是要先幫AI化繁為簡，透過搜尋、篩選、整理資料，把複雜混亂的內容，轉化成詳細背景資料及簡明清晰的指令，然後交給AI執行。
三階段工作流 助AI化繁為簡
線上串流巨頭Netflix正採用以下三階段工作流（workflow），實現上述思路：
一開始先開展研究，按捺住想要立刻看到成果的心情，把目標定為搞清楚背景資料，而不是讓AI直接幹活。你可以把蒐集到的零散資料丟給AI，但目的是讓它幫你整理、糾錯、補全背景知識，過程中投入高強度的時間校驗內容，最終產出一份乾淨、正確的研究文檔，避免給予AI的資料太多、太混亂。
有了乾淨的資料後，就可開始設計具體計劃，制訂詳細到任何人照着做都能夠完成的步驟。因為如前所述，通用模型很難對個人或企業具體場景做出高度精準判斷，因此我們要透過自己的經驗與直覺先做判斷，為AI指出方向，產出邏輯嚴密、簡明清晰的執行計劃讓它執行，而不是偷懶把資料交給它就了事。
最後才來到執行階段。因為在行動之前，你已把大部分「複雜度」都消除了，現在丟給AI的指令及資料是乾淨、聚焦的。你大可以去喝杯咖啡或做別的事，待AI完成工作後再審查。由於前面的準備工作，已大幅減少AI對着混亂資料胡編亂造的問題，產出質量通常都不錯，略作修改後就可作為成品使用。
我自己亦在日常工作大量使用以上框架。例如準備大學教材時，我不會一開始就直接要求AI生成簡報。相反，我會先蒐集及整理所需背景資料，根據這些資料設計教材的大綱和細綱；完成前置工作後，才會要求AI嚴格依照既定的細綱生成內容。這樣的成品，包含大量來自我本人的思考與判斷，而不是單純依賴AI所產生的平庸內容。透過這種流程產出的教材品質，遠高於一開始就完全交由AI生成的結果。
AI時代保競爭力 梳理思考能力更關鍵
只要生成式AI之技術架構未出現革命性的突破，處理複雜任務就會長期是它的弱項。因此，在AI時代要保持競爭力，我們不能再依賴日益貶值的讀、寫、算執行力，而應致力提升自己梳理複雜資料、透過判斷化繁為簡並做規劃的思考能力。因此，人類於AI時代不僅不會被免去學習與思考的負擔，正好相反，這兩個能力將變得比以往任何時刻都更加關鍵。
作者是AI企業創辦人、大學AI課程導師
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