EP166. 鐵達尼號該搶救生艇還是拆門板？AI 時代必學的「問對問題」思考訓練 feat. 李佳達

重點摘要

• 密涅瓦大學（Minerva University）不教知識記憶，整套課程設計在訓練底層思維邏輯，評分標準是「在生活中實際用出來」，沒有用出來不算習得
• 問對問題的四要素框架：現況→目標→障礙（可克服）→限制（無法克服），以鐵達尼號為例，失溫才是真正障礙，救生艇不足是限制——定義錯即問錯問題
• 心理劇（Psychodrama）的角色交換技術可讓人坐進對方視角，呂立將其移植到 AI 教學，讓不熟悉 AI 的資深專業人士一個動作就學會指揮 AI
• 指揮 AI 的核心不是學工具，而是給範本、說清楚最佳案例（5–10 個）、定義品質標準，再讓 AI 自己去找適合的工具
• 呂立事後認為密涅瓦的學習方式也非最優解，正確路徑是先教 AI 底層思考邏輯，再讓 AI 反過來教人

詳細內容

呂立的多元背景與重返校園的決定

呂立歷經律師、太陽能產業法務長、行政院機要、自行創業教授思考方法等多個身份，是台灣第一位進入密涅瓦大學研究所修習決策科學的學生。他觀察到自己的學習模式始終停留在「監督微調型」——博覽群書但廣而不精，從未經歷過像 AlphaGo 擊敗世界圍棋冠軍那種「強化學習」：在不斷實戰應用中自我優化。這個缺口促使他決定在職業生涯中段重返校園，給自己一次從底層重建思考習慣的機會。

密涅瓦大學：評分標準是「在生活中用出來」

密涅瓦的課程以思考機關（Thinking Tool）為單元，每堂課安排一到兩個，七到八堂課後進行 Synthesis（綜合演練），要求學生同時整合五、六個思考機關解決真實情境問題。呂立舉例：某次 Synthesis 要求模擬舊金山市議會，討論少數族裔活動中心是否拆遷改建商業大樓——學生必須代入不同利害關係人立場，在評分中體現多角度整合。課程最大衝擊在於：評分看你有沒有真的用出來，光在課堂理解不算數。

問對問題的四要素框架：障礙 vs. 限制

密涅瓦最核心的思維工具是問題結構的四個要素：現況（Current State）、目標（Goal）、障礙（可克服的阻力）、限制（無法克服的既定條件）。以鐵達尼號為例：目標是活下去，救生艇不夠這件事，你把它放進「障礙」還是「限制」？事實上救生艇數量已是無法改變的限制，真正的障礙是失溫——因為那才是可以努力解決的環節。此外，同一件事對不同立場的人定義不同：一等艙乘客本來就有救生艇名額，對他們而言救生艇是「障礙」（要不要進去的選擇），而非「限制」，所以才有救生艇未坐滿就降下去的現象。呂立強調，能不能把四個要素正確拼湊，直接決定你有沒有問對問題。

角色交換（Role Reversal）：從戲劇治療到 AI 教學

心理劇中的角色交換技術，由導演引導當事人實際走到對方的座位坐下，讓人自然演出對方的邏輯與情緒。呂立分享自己在小學一年級生日派對被爸爸放鴿子的童年經歷——爸爸訂好中巴、預訂麥當勞場地，卻多了一個隱性假設「孩子應該知道門口有紅線不能停車，會主動往路口找我」，這個假設遠超過一個小一學生的能力範圍。透過導演將「對爸爸的愛」（紅布）與「憤怒」（黑布）具象化並讓呂立將黑布丟還給扮演爸爸的角色，他才真正釐清：人可以同時對同一個人懷有愛與憤怒，兩者並不衝突，問題不在情感本身，而在從未被分開清楚。這個經驗讓他體會到，人的複雜度遠超「問題解決」框架，不理解每個人各自的思考模式，問題可能一輩子解不掉。

用角色交換教資深專業人士指揮 AI

呂立有約三分之一的學員是與科技毫無關聯的資深專業人士，例如四大會計師事務所的資深會計師或律師，他們累積了豐富的 domain know-how，卻對 AI 工具感到陌生。他不教工具，而是讓他們做角色交換：「假設 AI 是你帶過的助理，你會怎麼告訴他？」這些人立刻脫口而出：「給我一個範本、告訴我你過去五到十個最佳案例、告訴我你的品質標準在哪裡。」角色交換回來，他們就已經知道怎麼指揮 AI——給範本、給最佳案例、定義標準，叫 AI 去找最合適的工具完成任務。

指揮 AI 的四個層次

呂立提出四層指揮框架，層次遞進：

1. 教 AI 怎麼想（基本底層思維框架）
2. 教 AI 在你的專業領域怎麼想（domain know-how 的植入）
3. 讓 AI 用多種方式挑戰你自己（組合式指揮，讓 AI 不斷 challenge 你的假設）
4. 與 AI 制定共同進化的流程（互相學習，AI 幫你優化、你幫 AI 學習）

他以交響樂指揮比喻：指揮不需要精通每一種樂器，但要知道當聲音沒出來時，是需求說不清楚、是指定的人能力不足、還是根本找錯人做這件事。複製別人的 AI 工具組或 skill 設定，拿到自己身上依然無效，因為工具只是執行端，指揮能力才是核心。

每日 AI 深度對話的具體練習

呂立建議的具體行動：每天與 AI 進行至少五輪以上的深度對話，主題鎖定「工作或生活中最卡的問題」。三個關鍵問法：

• 「我面對這個問題，有哪些角度我沒考慮到？」
• 「這些角度背後，有哪些假設可能是錯的？」
• 「如果要在一週內取得明確進展，你建議我先檢驗哪個環節？」

他個人習慣請 AI 用密涅瓦底層思考邏輯幫他找「五個我一定是錯的論點」，強迫自己正面對抗認知偏誤。他也觀察到，當對話超過十句時，讓 AI 指出「你論述中重複或矛盾的地方」，能有效加速思考品質的優化。

精選語錄

你只要告訴我，你想要什麼東西，再就是你要告訴我，你在處理這件事情的時候，你過去比如說五個，或是十個，最佳的實施案例是什麼，你只要給我範本，跟最佳的實施案例，我就可以幫你找到最適合的工具。

你的思考如果沒有升級的話，就是丟給 AI 再多東西，他其實也只是換個形式回來——Garbage in, garbage out。

我現在應該反過來，是我們先教 AI 這些底層思考邏輯，然後再讓 AI 來教我們。

時間軸

逐字稿中無明確時間點標記，略。