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為什麼「三人成虎」會有效?解開「熟悉感」導致的心理陷阱

2016-07-07 整理‧撰文 張玉琦
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心理學家羅伯·載陽(Robert Zajonc)做了一個實驗:教室黑板的角落裡,日復一日都會出現一個奇怪單字,每天更換,但是有時會重複,教授從不解釋這是怎麼一回事。9個星期後,學生接到問卷調查,上面有14個外國字(其中4個曾經出現在黑板上),要評估他們對每個字的喜歡程度,結果最受喜愛的字,就是學生最常看到的字。

這就是「單純曝光原理」(mere exposure principle),意思就是人們對熟悉的事物會產生好感。奇普‧希思(Chip Heath)與丹‧希思(Dan Heath)在《零偏見決斷法》中用這個實驗來提醒我們,「單純曝光原理,會延伸到我們的對真實情況的認知。」只要同一個訊息不斷出現,讓我們感到熟悉,我們便會傾向喜歡它,認為它所言為真。

「以前都這麼做」「大家都這麼說」不代表是對的

就像「三人成虎」的故事裡,魏國的大臣龐蔥臨行前再三提醒魏王,我這一去會有很多人造謠,皇上要察明真相才好。魏王還是聽信讒言,不再重用龐蔥。
單純曝光影響了魏王的用人決策,也會影響我們的工作。比如說,我們會將「大家都這麼說」「以前都這麼做」的事情,視為正確而真實的真理。有些工作方法或許是經過反覆驗證而有可信度,但是也有可能只是因為我們經常聽到,就覺得那是正確的。

因為熟悉,而令人感到喜歡、相信的狀態,《快思慢想》作者丹尼爾·康納曼(Daniel Kahneman)稱之為「認知放鬆」。在日常生活裡,我們仰賴著「系統一」(掌管直覺反應)過日子,一旦遇到令系統一緊張的時刻,系統一就會呼叫「系統二」(擅長分析思考)來支援。

因此,當我們在做決定時,熟悉的感覺就像是在安撫系統一,會讓人覺得一切順利(例如學生可以順利認出字),認為眼前的世界(或訊息)真實無誤,就像魏王所言,「有這麼多人說街上有老虎,那街上一定有老虎!」但實際上,你該做的是驗證假設,走到街上去看到底有沒有老虎!

抗拒簡單、直覺的答案,是理性思考的第一步

認知放鬆時,你會傾向選擇直覺、簡單的答案。快速思考以下題目:一支球棒和一顆球,要價1.10美元,球棒比球貴了1美元,請問球要多少錢?

誠實回答,10美分是不是直覺地出現在你的心裡?這個答案簡單、直覺又吸引人,卻是錯的。如果你仔細思考(請出系統二:球10美分,球棒比球貴1元就是1.10美元,相加等於1.20美元),就會知道10美分的答案是錯的,但是這個答案讓你覺得放鬆,所以系統二根本沒檢查就蓋章通過了。

和認知放鬆相對的情況,就是認知緊張。當你感到認知緊張時,便會啟動系統二,把隨意的直覺轉換到專注、分析的模式。認知緊張沒什麼不好,曾有研究比較做同一份考卷的考生,發到字體偏小、讀起來比較吃力的那群考生,至少會錯一題的比例是35%;相較之下,發到考卷字體大小正常考生,高達90%至少會錯一題,可見認知緊張可以讓考生作答更謹慎。

設計門檻,讓緊張感跳出來提醒你不犯錯

你也可以利用認知放鬆,設法增強產品及文案的「易讀性」,加強顧客的信賴感。實驗證實,光是公司名稱比較好念,投資人就比較願意投資;容易念的股票名稱,在上市第一周的成績往往比較好。不過,這個效應無法持久,公司的業績表現最終還是要看真本事。

你還可以設下一個開關,給自己一點緊張感。成立於1970年代的美國重金屬搖滾樂團范海倫(Van Halen),經常巡迴表演,主唱大衛·羅斯(David Lee Roth)曾說,我們的演出設計相當複雜,必須用9輛大卡車才能裝得下樂團的演出設備。於是,他在合約裡附帶有這麼一條:後台要有一大碗「沒有褐色的M&M巧克力」。

每次抵達表演場地,羅斯第一件事就是檢查那碗M&M巧克力,只要發現一顆褐色巧克力,就會要求組裝廠商把表演場地徹底檢查一次,而且總是會抓到一些錯誤。這碗巧克力,代表了承包商是否認真看待條約,也是把系統二叫出來的警報器。

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經理人

不必比快,但要比AI更懂「價值」:臺大 EiMBA 給管理者的三堂領導力修練

2025-12-09 台大EiMBA
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當生成式 AI 以驚人的速度席捲各行各業,管理者面臨的挑戰,不再只是技術導入,而是組織內部真實的人心震盪:員工擔心被取代、團隊在轉型中無所適從、流程因缺乏共識而屢屢卡關。臺大EiMBA執行長李家岩指出,這些問題的核心在於企業的跨域管理思維尚未跟上時代的技術變化。

「過去商管教育的任務,是培養能掌握資訊、做精準判斷的決策者;但在 AI 時代已經不夠了。」他提出一個破框的觀點,未來領導者必須轉型為智慧協奏(SymphonicIntelligence) 的設計者。這與EiMBA強調的 E(Entrepreneurship,創業精神)與 i(Innovation,創新)不謀而合,而在AI潮流下,「i」更進一步指向Intelligence(智慧)。在這裡學員不只是學管理,而是在實驗如何設計一個讓「人腦」與「電腦」互補共生的系統。EiMBA也從實戰課程與學員經驗中,提煉出 AI 時代管理者必備的三大核心能力:擴增智慧、系統設計力與科技人文反思。

臺大EiMBA執行長李家岩
臺大EiMBA執行長李家岩
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能力一:擴增智慧讓 AI 成為決策的鏡子

許多管理者誤以為導入 AI 就是為了自動化、為了取代人力以節省成本。但在李家岩眼中,重點應該是「擴增」而非「取代」。他強調,AI 應該是延伸人類洞察力的一面鏡子,幫助管理者看見過去看不見的盲點,這就是「擴增智慧」。

這並非抽象的理論,而是許多創業者正在面臨的真實挑戰。EiMBA 一年級學員、赤赤子設計師林宏諭就是一個典型的例子。設計背景出身的他,過去經營品牌多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,覺得這個會賣就做了,因為自己做比較快。」但在公司規模擴大後,這種依賴個人直覺的決策方式反而成為瓶頸。

但在臺大EiMBA的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,林宏諭被迫面對冰冷的數據與流程,這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」概念實戰。林宏諭回憶,為了將腦中模糊的「感覺」轉化為 AI讀得懂的SOP,他經歷了一段「像被架著刀子往前走」的陣痛期。「AI 就像一面鏡子,它毫不修飾地反映出流程中的邏輯漏洞。你無法含糊帶過,必須把每一個步驟定義清楚。」

然而,這些痛苦也正是轉型的起點。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。AI協助他拆解了供應鏈的每一個環節,建立起可複製的制度。他深刻體悟到,真正的管理不是「自己做」,而是學會把事情交出去。對管理者而言,這就是擴增智慧的真諦,利用 AI 的理性補足人類的感性,建立更穩健的決策邏輯。

能力二:跨域系統設計定義AI的「自主邊界」

第二項關鍵能力,是「跨域系統設計」與「人機協作管理」。李家岩指出,未來的領導者不需要是最會寫程式的人,但必須是最懂得定義「自主邊界(Autonomous Boundary)」的人。這意味著管理者要能精準判斷:哪些流程該放手讓AI執行?哪些關鍵時刻必須保留人類的價值判斷?這項能力在導入AI的過程中特別重要,因為最大的阻力往往不是技術,而是人心。

寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
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臺大EiMBA二年級的寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕,分享了她推動 AI 的經驗。她所帶領的團隊橫跨企劃、行銷、數據等不同職能,在一個超過兩百人的組織中,很多一線員工對 AI 既陌生又害怕,甚至第一次使用工具時手足無措。她認為這時候不是要求大家「一定要用 AI」,而是必須重新設計工作流程,讓 AI 真正融入日常。

她把 AI 定位為替團隊處理繁瑣雜事的助理,同時推動內部資料的結構化與標準化,為未來的 AI 查詢介面打下基礎,讓員工能透過 AI 更快找到資訊或生成初步分析。

不再只是把數字貼進報告,而是要求同事利用 AI 找出趨勢、比較同期差異、提出洞察。當員工開始感受到 AI 能讓自己更準時下班,而不是更加焦慮時,協作才真正展開。她強調,即使 AI 能處理掉大部分繁瑣的工作,真正體現人類價值的,仍然是那些需要判斷、同理與溝通的關鍵時刻。領導者的職責,就是設計出一個讓人與 AI 各司其職、互不踩線的協作系統。

赤赤子設計師林宏諭
赤赤子設計師林宏諭
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能力三:科技人文反思問出「為什麼」的能力

在AI能瞬間生成無限選項的世界裡,稀缺的不是答案,而是「問題」。李家岩強調第三項能力:價值遠見領導(Value-based Leadership)。「AI 可以告訴你如何(How)優化流程,但它無法告訴你為什麼(Why)這件事對人類社會有價值。」為培養這種能力,臺大EiMBA將課程進行大幅度革新。例如在「創業專題」課程中引入Vibe Coding技術,讓沒有程式背景的學生也能透過自然語言,快速生成商業模式的原型。但技術只是手段,重點是背後的思維。

李家岩舉例,由臺大EiMBA學生與GMBA學生組成的「RiiVERSE」團隊,成員涵蓋時尚、行銷與永續等不同領域。他們在創業專題中利用專利技術將回收舊衣製成塑膠粒子,再製成電腦鍵盤、家具等商品,成功打造出循環經濟生態圈。更重要的是,這項創新在製程中降低了平均 83%的碳足跡 。不僅是商業模式的勝利,更是對全球 ESG 議題的精準回應。他們之所以能從全球知名的霍特獎(Hult Prize,被譽為學生界的諾貝爾獎)脫穎而出,正因領導者在設計商業模式之初,就不只問「技術可不可行」,更堅持反思「這件事能為社會創造多少具體價值」。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(中)/赤赤子設計師林宏諭(右)
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這種反思能力,正是臺大EiMBA強調「行動學習」的核心。在這裡,來自不同領域的同學形成了一個微型的「創業生態系」。過去,跨領域溝通往往成本高昂,猶如鴨子聽雷;但在這裏,AI素養成為了大家的「共創語言」。

從「做中學」到「人機共創」,打造未來的領導格局

「我們不提供標準答案,因為AI時代沒有標準答案。」李家岩總結道。臺大 EiMBA 就像一個容許試錯的「實驗沙盒」,讓學員在這裡用真實的數據、真實的專案,去碰撞AI的可能性。從 創立至今,臺大EiMBA始終堅持「創業創新」的初衷;而在 2025 年,這個初衷被賦予了更深刻的時代任務:培養出不只能駕馭 AI 工具,更能定義 AI 價值、設計人機協作體系的新一代領導者。對於正處於轉型焦慮中的經理人而言,這或許正是最需要的一場思維升級。

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