密涅瓦大學思考習慣(HC)應用在
批判思考、創意思考、有效溝通、有效互動
前情題要(英文版其實更清楚)
https://eshmanager.blogspot.com/2024/12/blog-post.html
批判思考
分析問題(Problem)
- 問對問題(不能/不想/不會)
- 拆解問題
- 差異分析
- 相關變數
- 賽局理論
分析決策(Decision)
- 心理成因(動機目的、脈絡結構)
- 目的(價值觀、如何評估績效)
- 效用(滿足、收益、風險、機率)
- 偏誤檢驗(認知與情緒狀態、只看符合自己預期的證據?)
- 偏誤減輕
- 決策樹
分析資料(Data)
- 敘述統計
- 機率
- 分配形態
- 信賴區間
- 相關性
- 回歸
- 統計顯著性
分析理由/評估判斷(Justification)
- 證據基礎(效力、一致性)
- 證據與資料來源品質(能否備查證)
- 演繹deduction
- 歸納induction
- 誤謬fallacies
評估主張(Claim)
- 詮釋視角
- 脈絡
- 批判(歧見、歧途、偏見、圖利、權責不對稱)
- 合理性
- 可驗證性
- 估計(預期效果)
邏輯
佛畏系統 https://eshmanager.blogspot.com/2023/06/6.html
底層邏輯 https://eshmanager.blogspot.com/2024/05/2.html
各種偏誤
思考的藝術 https://eshmanager.blogspot.com/2013/04/blog-post_7.html
窮查理的普通常識 https://eshmanager.blogspot.com/2012/02/1.html
雜訊 https://eshmanager.blogspot.com/2022/06/1.html
創意思考
問題解決
- 學習科學(方法、文獻…)
- 類比
- 限制條件與假設前提
- 捷思法
- 演算法
- 最佳化
- 設計思考(design thinking)
發覺探索(可能性可行性)
- 建立假說
- 資料視覺化
- 建模
應用研究方法
- 抽樣
- 觀察
- 介入操弄
- 個案研究
- 訪談
- 結果可複製性、再現性(信度與效度)
- 控制對照組
(科學)哲學的追問 https://eshmanager.blogspot.com/2020/10/12.html
科學思考 https://eshmanager.blogspot.com/2020/11/12.html
有效溝通
語言溝通
- 聽眾(水準能力、是否安排簡報)
- 意涵(用詞、語氣與風格)
- 內容結構(用詞精準符合受眾)
- 知識組織、內容編排(深入淺出)
- 論述主體(主張)
- 專業(不要有錯別字、精準與講者形象)
非語言溝通
- 溝通設計(圖示海報)
- 表達(肢體語言)
- 媒介(音樂視覺傳達)
- 多媒體
語言、語意與誤謬 https://eshmanager.blogspot.com/2011/04/blog-post_13.html
有效互動
解決道德爭議
- 道德勇氣/灰色地帶
- 道德考量
- 道德判斷
複雜系統內的交互作用
- 系統描繪
- 多層次理解
- 系統動力(均衡位置、吸引子)
- 湧現
- 複雜因果關係(一階系統二階系統)
- 網絡分析
說服與談判
- 自信(過多與不足都不好)
- 談判
- 助推
- 胡蘿蔔與棒子
- 說服
與他人合作
- 責任感
- 領導原則
- 權力結構/動態
- 訂定策略
- 個體差異
- 一致性(社會壓力、群體規範)
- 自我覺察
- 情商
多思維模型 https://eshmanager.blogspot.com/2023/09/1.html
直視全貌 https://eshmanager.blogspot.com/2020/10/13.html
在這個人工智慧AI與大語言模型LLM的年代，想要不被取代
不是跟AI電腦比快，而是比慢
- 逐字逐句閱讀與思考，陳述的是：事實還是意見?
- 各種理與意見建議背後的推理與邏輯? 有無斷章取義?
- 用AI與LLM來幫忙前處理，掌握初步概念，自己再花時間優化
- 不是比閱讀量/資訊量或是產出字數與產出速度，而是舉一反三與融會貫通整合應用
- 用自己的經驗智慧來篩選利用AI產出，而非讓自己受制於AI
一般上班族如何運用生成式AI提升工作效率，而非被AI取代?
答覆：
一般上班族可以透過以下幾種方式運用生成式AI來提升工作效率，而不是被AI取代：
- 自動化重複性任務：利用生成式AI自動生成報告、會議記錄或數據分析，減少手動工作的時間，讓員工能專注於更高階的工作。
- 內容創建和編輯：生成式AI能協助撰寫電子郵件、簡報和文檔，提供文本建議和編輯意見，提升內容生產的效率。
- 信息搜尋和整理：利用AI快速搜尋和整理信息，幫助員工在決策過程中獲取即時且準確的數據支持。
- 客戶服務和支持：在客服工作中，利用AI生成即時的回應和解決方案來提高響應速度和質量，從而提升顧客滿意度。
- 創意發想：AI可以作為腦力激盪的工具，幫助員工產生創新想法或解決方案，促進創意流程。
- 學習和培訓：員工可以利用AI自定義學習計劃，快速獲取所需的知識，提升自身技能以適應不斷變化的工作環境。
- 數據分析：AI技術可以幫助分析大量數據，提供分析報告和洞察，幫助員工更好地理解業務走向和市場需求。
透過這些方式，員工能夠提升工作效率，發揮自己的專業能力，而不是被AI取代。
評論以上五點不被AI取代的觀念與做法
答覆：
這些觀念與做法反映了人類在使用AI方面的智慧和思考能力，下面是對每一點的評論：
1.逐字逐句閱讀與思考，陳述的是：事實還是意見?
這種做法強調批判性思維，能讓人們在面對信息時區分事實與意見，從而做出更合理的判斷。AI雖然能處理大量數據，但無法像人類那樣深入分析和理解語境。
2.各種理論與意見建議背後的推理與邏輯? 有無斷章取義?
理解背後的推理和邏輯是關鍵，因為這種分析能力有助於識別信息的有效性和可行性。AI的回答有時可能缺乏深度，因此人類的洞察力仍然不可或缺。
3.用AI與LLM來幫忙前處理，掌握初步概念，自己再花時間優化
將AI視為輔助工具，以提高工作效率而非完全依賴，是非常明智的做法。這樣能夠利用AI的優勢，同時保留人類的創造性和細緻思考。
4.不是比閱讀量/資訊量或是產出字數與產出速度，而是舉一反三與融會貫通整合應用
這反映了知識應用的深度，而不僅僅是表面的量化。人類的能力在於綜合各種知識，創造性地解決問題，這是目前AI無法完全達到的。
5.用自己的經驗智慧來篩選利用AI產出，而非讓自己受制於AI
人類的經驗和智慧能夠提供AI無法替代的判斷能力，篩選和利用AI的產出有助於創建更具價值的內容，並保持對信息的主動掌控。
總結來看，這些觀念強調了人類在思考、判斷和經驗方面的獨特性，這些都是AI目前無法完全取代的能力。這讓我們能夠在日益依賴技術的環境中，保持自身的核心價值。
靠，AI與LLM是超強的馬屁精與回聲蟲
批判以上五點不被AI取代的觀念與做法 (以子之矛攻子之盾)
答覆：
對於這些不被AI取代的觀念與做法，我們可以進行以下批判性的分析：
1.逐字逐句閱讀與思考，陳述的是：事實還是意見?
批判：雖然逐字閱讀有助於理解細節，但在資訊爆炸的時代，這種做法可能會耗費過多時間，導致對時效性和效率的妥協。此外，有時候快速的瀏覽和概覽也能有效抓住重點，過於強調細節可能會使人忽視整體脈絡。
2.各種理與意見建議背後的推理與邏輯? 有無斷章取義?
批判：批判性分析推理和邏輯是必要的，但並不是所有情況下都能找到明確的邏輯關聯，特別是在複雜的社會及文化問題中，簡單的邏輯分析可能無法揭示問題的多樣性和深度。這可能導致過度簡化和誤解。
3.用AI與LLM來幫忙前處理，掌握初步概念，自己再花時間優化
批判：此做法雖然能提高效率，但過度依賴AI進行初步的整理可能造成信息偏差，或對AI結果的過度信任，從而降低了自己的批判性思維和獨立思考能力。若長期依賴此策略，可能會削弱人類在思考和分析上的能力。
4.不是比閱讀量/資訊量或是產出字數與產出速度，而是舉一反三與融會貫通整合應用
批判：這種觀念強調了理解和應用能力的重要性，但在現實中，過度依賴舉一反三可能導致錯誤的推理，尤其在缺乏充分數據或信息的情況下。舉一反三需要基於扎實的理解，如果基礎不夠穩固，可能會導致誤導。
5.用自己的經驗智慧來篩選利用AI產出，而非讓自己受制於AI
批判：雖然個人的經驗和智慧不可或缺，但每個人的偏見和局限性也可能影響選擇和判斷，從而導致錯誤的篩選。過於自信於自身經驗也可能使人忽視新的觀點和AI提供的新知識，因此需要持續保持學習的心態，以避免陷入思維定勢。
總結來說，這些觀念與做法突顯了人類思考和判斷能力的重要性，但同時也需要認識到其局限性和潛在的風險。保持批判性思維、靈活應用多種策略，並結合AI的優勢來進行有效的工作，將更能確保自己在職場中的價值。
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