《AI 時代的提問力》

在 AI 可以快速回答幾乎任何問題的時代，真正拉開差距的，早已不是「懂不懂工具」，而是你問的是不是對的問題。

這堂 2.5 小時的課程，不教花俏的 Prompt 技巧，而是帶你建立一套 「AI 時代的提問素養」：如何定義問題、辨識風險、驗證答案，以及避免把關鍵判斷外包給看似聰明的回應。

透過真實案例、引導提問與實作練習，你將學會在使用 AI 的同時，保留自己的思考位置，而不是退化成只負責「驗收答案」的人。

這不是一堂教你用 AI 的課，而是一堂教你不被 AI 用掉思考的課。

上完這堂課，你將獲得：

1. 一套 AI 時代可反覆使用的「提問素養框架」，不再憑感覺問問題，而是清楚知道什麼情況該怎麼問、怎麼檢查、怎麼修正。
2. 辨識高風險問題的能力，避免被看似合理的答案誤導，能快速分辨哪些問題會放大偏見、幻覺與錯誤判斷，哪些問題才值得丟給 AI。
3. 把模糊、混亂的想法，轉化為可行問題的實作經驗，在課堂中實際完成至少一次「問題重寫」，帶走可直接套用的範例。
4. 知道哪些思考可以交給 AI，哪些判斷一定要留給自己，建立清楚界線，不再不自覺把價值取捨與風險責任外包出去。
5. 一個讓你在未來使用 AI 時，仍能保留主導權的思考位置，不只是學會怎麼問，而是知道如何在 AI 面前，持續成為「思考的人」。

小講內容大綱：

一、開場｜為什麼在 AI 時代，「問錯問題」比不知道更危險？

• 引導問題：你最近一次「用 AI 得到一個看起來很合理、但其實沒什麼幫助的答案」是什麼時候？
• 說明本堂課的核心立場：AI 已經很會回答，但多數人沒有真的在提問
• 說明課程目標與進行方式（講解 × 引導 × 實作交錯）

二、多數人其實沒有在提問，而是在丟混亂給 AI

三種常見的「假提問」：

• 情緒型問題
• 抱怨型問題
• 偷塞立場型問題

為什麼這些問題在 AI 時代特別容易放大風險

• 現場引導：請學員回想一個自己常問 AI、但效果不好的問題
• （短實作：辨識「這是不是一個好問題？」）

三、從技巧到素養：什麼是 AI 時代的「提問素養」

• 為什麼「會下 Prompt」不等於「會提問」

提問素養的三個核心面向：

• 問題定義（我在處理什麼？）
• 判斷責任（我該不該信？）
• 後果承擔（誰負責？）

說明這堂課不追求完美問題，而是可持續修正的問法

• （引導提問：哪些判斷，你其實已經外包了？）

四、4個判斷準則，幫你分辨「好問題」與「高風險問題」

好問題的4個判斷準則：

• 情境是否清楚
• 假設是否被揭露
• 是否能產生行動選項
• 是否內建驗證與反思

示範：同一個問題，不同問法，AI 回答會差多遠

• （實作練習一：問題重寫練習｜把一個壞問題改寫成可用問題）

五、提問能力的退化路徑：你正在變成「驗收者」嗎？

• 從「思考者」→「使用者」→「驗收者」的轉變
• 為什麼 AI 用得越順，反而越容易停止思考
• 引導反思：哪些情境，你已經很久沒有自己想過了？

六、哪些問題可以交給 AI，哪些一定要留給自己？

可交給 AI 的提問類型：

• 資訊整理
• 觀點擴展
• 模擬反方

一定要由人承擔的提問類型：

• 價值排序
• 風險取捨
• 關係與責任後果

（實作練習二：問題分類練習｜畫出你的「不可外包清單」）

七、建立一套「不被 AI 帶走」的個人提問檢查框架

課程核心工具介紹：

• 問題檢查清單（Before asking）
• 回答驗證清單（After answering）
• 示範如何在實際工作中快速套用

八、整合與行動承諾｜把提問主導權拿回來

引導學員回顧：今天最重要的一個提醒是什麼？

• 行動練習：寫下你接下來一週，最想重新問清楚的一個問題

結語：

• 提問不是為了得到更聰明的答案
• 而是確保，你仍然是那個在思考的人