周一一早打開信箱，同事回覆的信落落長好幾頁，從頭讀到尾，還是抓不到他想說什麼......
微軟（Microsoft）前人資副總克里斯．威廉斯（Chris Williams）在《商業內幕》（Business Insider）撰文時，也描述了類似的經驗。他觀察到，有些人大量使用 AI，結果問一個簡單的問題，換來的常是一份長達 7 頁的回覆。
威廉斯現為領導力顧問，擁有超過 50 年的商業經驗。他自己使用多種 AI 工具，也鼓勵客戶這麼做。不過，AI 該用在哪裡、不該碰哪些事，他自己有一套清楚的界線。
主管大量用 AI 寫例行訊息，反而讓人質疑他的誠意與能力
《富比士》（Forbes）資深專欄作家、職涯與領導力教練凱西．卡普里諾（Kathy Caprino），引述世界經濟論壇（World Economic Forum）報導的一項研究。研究刊登在《國際商業溝通期刊》（International Journal of Business Communication），結果發現，主管在例行溝通中大量使用 AI 時，受訪者會開始質疑發信者的自信、誠意與能力，形成所謂的「可信度落差」。
出版商阿歇特（Hachette）執行長大衛．謝利（David Shelley）則警告，過度依賴 AI 的領導者，正走向一場溝通危機。他向《財星》（Fortune）預測，一個人在書面聲明中呈現的樣子，和本人在現實生活中的樣子，落差會愈來愈大。謝利認為，領導者常得臨場反應，依賴 AI 和其他人代為溝通，會讓腦袋變得遲鈍。
《財星》也提到，已有研究把重度依賴 AI 與批判性思考變弱聯想在一起，也就是所謂的「認知卸載」。在麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）2025 年的一項研究中，用 ChatGPT 寫文章的參與者，大腦投入程度是所有組別中最低的，多數人甚至無法引述自己剛寫完的文章。
溝通顧問暨主管教練娜塔莉．薩頓（Natalie Sutton）指出，如果第一版草稿交給 AI 寫，領導者就跳過了釐清自己真正想法的步驟。他認為，當資訊送來時已經被消化過，人就會失去一種習慣，也就是耐著性子和混亂的資訊相處，直到真正理解為止。他也擔心，未來會出現一整個世代的主管，只會核准訊息，卻寫不出訊息。
微軟前人資副總的 3 個用法：讓 AI 挑毛病、抓重點、清雜物
用法 1：讓 AI 當自己的意見反方
威廉斯也認為 AI 的產出常常平庸，但他認為，AI 那種普通、顯而易見的觀點仍然有用，甚至可能正因為普通，拿來當作另一種視角才有價值。
因此他建議，把 AI 當成看見盲點的工具。由於 AI 容易附和他，他會明確要求它提出反對意見，例如這樣問：
- 「檢查這份內容，告訴我漏了什麼，告訴我哪裡錯了。」
他表示，自己常對 AI 指出的遺漏和忽略的觀點感到意外。就算 AI 沒找到新東西，他認為反方角度也能幫人鞏固立場，到時候就能說：「是的，這些我都考慮過了，以下是我認為自己的看法比較好的原因。」
威廉斯也建議用 AI 準備與同事的討論。他觀察到，很多人會讓 AI 起草自己的論點，事先看過這些觀點很有價值。不過，他不讓 AI 替他陳述論點。
卡普里諾的做法是人先、AI 後。他建議先想清楚幾個問題，包括團隊最需要了解什麼、可能誤解什麼，自己真正怎麼看，以及哪些事能確定、哪些還不知道。想清楚後再交給 AI，請它挑戰你的假設、找出缺口、提出你沒想到的問題，或模擬不同利害關係人會怎麼解讀你的訊息。他也建議直接這樣問 AI：
- 其他部門的人聽到這些話，會有什麼感受？
- 我在哪些地方需要更敏感？
卡普里諾也引用麻省理工學院史隆管理學院（MIT Sloan）的報導佐證。根據報導，請人先停下來想想為什麼要照 AI 的建議做，能減少不加檢視的依賴，並提高準確度，花費的時間也沒有明顯增加。
用法 2：用 AI 濃縮長文
面對冗長的文字轟炸，威廉斯認為只有 2 種回應方式。
第一種，請對方重寫。 他常請同事再試一次，問清楚這些內容到底是什麼意思，能不能用一兩句話講完。他坦言，自己偶爾會帶點挖苦，要求對方給「非 AI 垃圾內容」的版本。
第二種，請 AI 摘要。 不論原文出自 AI 還是囉嗦的同事，他都會請 AI 整理。他不把摘要當作完整解釋，只靠它掌握要點，再回到原文把這些要點找出來。
威廉斯也承認，這樣做有點繞圈子。但在人人都難以直接講重點的環境裡，他認為任何能穿透雜訊的工具都值得歡迎，而 AI 正好很擅長這件事。
用法 3：讓 AI 整理檔案
威廉斯認為，排序、篩選、歸檔這類例行工作，正是多數 AI 系統最擅長的範圍。
他最近換了新電腦，請 AI 檢視他打算搬過去的內容，才發現累積了數十年的雜物。光從檢視後列出的完整清單，他就找出好幾 GB 的程式、檔案與設定。其中 90% 他決定不搬，直接留在舊電腦。
他建議，收件匣裡有 8000 封信，或文件夾早已失控膨脹的人，也可以讓 AI 先看一遍。但他提醒，不要只對 AI 說「處理掉」，這件事還需要你自己判斷。比較好的做法是請 AI 提供一份檢視結果和另一種觀點，自己看過後再決定。
自己守住送出前的最後一關：絕不讓 AI 未經審閱就寄出訊息
威廉斯對自動化有所保留。沒有他監督時，他不放心讓 AI 自動篩選或歸檔。email、簡訊或文件未經他仔細審閱，他也絕不讓 AI 自動寄出。
謝利則是每封 email 都自己寫。他向《財星》表示，執行長能自己寫出一封好 email 非常重要。他承認，溝通團隊或 AI 也許能讓他更有說服力，但他不願失去文字裡屬於人的特質。
薩頓觀察到，員工很快就能察覺哪些訊息聽起來不像老闆本人。他直言：「流暢愈來愈廉價，真誠愈來愈稀缺。」在他看來，一則明顯出自執行長、略有瑕疵的訊息，效果會勝過一則完美、卻可能出自任何人之手的訊息。
卡普里諾則從成長的角度提醒，不是所有摩擦都是壞事。他指出，寫作能幫人發現自己真正的想法；處理困難的對話，能培養情緒智商與同理心；犯錯後找到適當的措辭，則需要謙遜與擔當。他認為，AI 移除的摩擦多半有益，但如果不小心，可能會把這些幫助自己成長的經驗也一併自動化。
威廉斯建議，公司下次推出新的 AI 工具時，不妨好好善用。他自己已經擁抱 AI，但使用時也非常謹慎。從整理電腦的經驗中，他得到一個心得：「AI 在刪減上，可能比在創造上更拿手。」
資料來源：Business Insider、Fortune、Forbes；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清
