AI模型比較：華山論劍，四家 AI 同台過招，沒有人贏，只有誰最對頻
2026 年 10 月 12 日幾個月前，我寫過一篇文章叫做《別再背 AI 咒語》。
那時候我想講的事情其實很簡單：網路上那些號稱「複製貼上就能讓 ChatGPT 變超強」的 Prompt，看看可以，但真的不用背。
我自己也是從收集 Prompt 過來的。
角色怎麼設定、Context 怎麼給、格式怎麼下、限制條件怎麼寫，我都玩過。玩到後來我慢慢發現，比起找到一條完美 Prompt，更有效的方法其實是把 AI 當成一個可以來回溝通的協作者。
那篇文章寫完，我原本以為自己已經把這件事想得差不多了。
直到最近，我問了 ChatGPT 一個問題：
「我們長期互動下來，你會不會看得出一個人的 AI 能力，以及他會不會問問題？」
結果這個問題，把我重新審視了自己和AI的關係，讓我迫不及待，想分享：
原來我之前講「別再背 Prompt」，都還只是前半段。
真正有趣的事情發生在後面。
我突然發現：第一個 Prompt 根本不是最重要的
ChatGPT 告訴我，它不會替使用者打一個官方的「AI 能力 87 分」，但從長期互動裡，確實可以觀察出一些差異。
例如有些人拿到第一個答案就走了；有些人會要求修改；有些人會補背景；還有人會突然停下來問：
「等等，你這個前提是不是就錯了？」
這幾種人，看起來都在「使用 AI」，但其實做的是完全不同的事情。
就分享我自己最近跟 AI 的互動：
有次我問它一個企劃，它給我十頁漂亮分析，我不是叫它「再詳細一點」，而是會問：
「這十頁的分析，你確定是給我想給的對象看的？他們真的能理解？」
又有一次，我們家開的豆漿店，請他分析一個營運模式，它提出一個平台，我會問：
「可是農試所本來就有這些資料，那我為什麼還需要再做一個平台？」
它告訴我台灣市場可以怎麼做，我又會問：
「如果台灣消費者根本不願意為國產豆支付更高價格，那我們是不是一開始就把市場想錯了？」
於是，我審思自己和 AI 的溝通過程，才意識到一件事：
AI 的第一個回答，不是答案的終點，而是真正問問題的開始。
這句話，也成了我現在對 AI 提問技巧最大的改變。
真正會用 AI 的人，不是第一句問得最好的人
我們過去談 Prompt Engineering，很容易把注意力放在「第一句」。
角色要怎麼設定？
背景資料要給多少？
格式怎麼寫？
要不要叫 AI step by step？
這些當然都有用，我也不是突然反對 Prompt。好的 Context、明確的任務、清楚的限制，本來就能讓 AI 少走很多冤枉路。
問題是，如果把所有力氣都放在「第一個 Prompt 一定要完美」，我現在反而覺得搞錯重點了。
因為複雜問題很少能靠一個 Prompt 解完。
真正有價值的 AI 協作，往往是：
你問了一題。
AI 給你答案。
答案裡冒出一個你本來沒想到的問題。
你沿著那個問題繼續追。
追到一半，甚至發現自己一開始問錯了。
最後得到的結果，可能跟第一個 Prompt 想要的東西完全不同。
所以我現在會這樣說：
真正會用 AI 的人，不是能問出一個完美問題的人，而是知道 AI 回答之後，下一題該問什麼。
這才是我認為更進階的 AI 提問技巧。
「再寫詳細一點」，其實不一定叫追問
這裡還有一個很容易搞混的地方。
很多人會說：「我也會跟 AI 來回修改啊。」
例如第一版不喜歡，就下：
「再專業一點。」
「再詳細一點。」
「換一個版本。」
「字數再多一點。」
這些當然也是互動，但它們主要是在改善「答案」。
真正要問的下一個問題，是在改善「問題」。
差別很大。
假設你問 AI：「幫我規劃一個國產黃豆推廣平台。」
它寫了一套完整企劃。
一般追問是：
「幫我把商業模式寫詳細一點。」
但如果是我，真的懂這市場的人，我的追問卻是：
「農試所、農改場本來就有完整的豆種資料，這個平台如果只是整理資料，到底有什麼存在價值？」
第二題一問下去，後面可能整個變了。
原本的「資料平台」可能變成「產銷媒合」，再變成「國際行銷」，甚至最後得出的結論是：
平台根本不是重點。
這才是 AI 真正開始變有趣的地方。
你不是一直逼它把錯的答案修漂亮，而是利用它的回答，重新確認自己到底在解什麼問題。
為什麼真正懂專業的人，通常更能把 AI 用深？
聊到這裡，你可能開始比較理解一句經常聽到的話：
「真正會用 AI 的人，本身通常要有核心專業 know-how。」
或許有些人對這句話沒有太強烈的感覺。
畢竟 AI 最大的吸引力，不就是讓不會的人也能做嗎？
不會寫程式，可以叫 AI 寫。
不會文案，可以叫 AI 寫。
不懂財報，也可以叫 AI 分析。
這些全部都是真的。
可是用久之後，你會發現，AI 可以幫你跨過「不會做」的門檻，卻不代表它同時幫你補上「會判斷」的能力。
假設我是做機械二十年的工程師，AI 跟我談工具機熱變位，我很快就能發現它哪裡講得太理想化。
如果我是做行銷十年的品牌經理，AI 提出一個看起來很漂亮的行銷企劃，我也比較有能力看出：這個消費者洞察根本是幻想。
可是把同一份答案交給完全沒有相關經驗的人，他很可能只看到：
「寫得好完整。」
這就是差異。
不懂專業的人，用 AI 得到答案；懂專業的人，用 AI 找出更好的問題。
所以我現在反而不認為 AI 會讓 know-how 變得沒有價值。
相反地，當 AI 的答案變得越來越漂亮、越來越像真的，專業判斷反而更重要。
因為你得有能力知道：
它哪裡答得還不夠好。
高手真的會讓 AI 變強嗎？
我後來又問了一題：
「所以是不是使用者越強，AI 就會跟著變強？」
答案很有意思。
不是 AI 的模型參數因為遇到高手就偷偷升級，而是高手比較知道怎麼把 AI 拉進正確的問題空間。
同一個 AI，有人問：
「幫我寫一份行銷企劃。」
另一個人問：
「這個產品真正阻礙購買的，是價格、信任還是消費者根本感覺不到差異？請先挑戰我的假設，不要先寫企劃。」
模型完全相同。
可是它能發揮的程度可能完全不同。
因此，我很喜歡我們後來整理出來的一句話：
高手沒有把 AI 變聰明，高手只是讓 AI 少做蠢事。
高手知道要提供什麼背景。
知道什麼地方值得追。
知道 AI 什麼時候在唬爛。
更重要的是，他知道什麼時候應該停下來，說：
「不對，我們重新來。」
真正的 AI 協作能力，我目前拆成六件事
因為這次對話，我開始試著把「會跟 AI 工作」這件事拆開。
目前我把它整理成六個能力：
1. 問題背後的問題是什麼
你是在要求 AI 產出東西，還是先找到真正值得解決的問題？
真正成熟的人，有時候第一個動作不是問答案，而是問：
「你知道我問這個背後的意義是什麼嗎？」
2. 讓 AI 懂你的問題的情境
不是背景資料塞越多越好，而是知道哪些資訊真的會改變 AI 的判斷。
好的 Context，不是資料倉庫，而是讓 AI 知道它身處什麼世界。
3. 協作設計
哪些事情交給 AI？哪些判斷留給自己？
什麼工作值得用最高階模型，什麼工作根本不用殺雞用牛刀？
會使用 AI，慢慢會變成會設計「人＋AI」怎麼一起工作。
4. 從 AI 的回答找問題繼續追問
這就是我現在最重視的部分。
AI 回答之後，你是叫它「再寫一版」，還是從答案裡找到下一個更重要的問題？
這兩件事情看起來都叫追問，其實深度完全不同。
5. 請 AI 確認真實性而非幻覺
AI 寫得像專家，不代表它就是對的。
成熟不是逢 AI 必反，也不是逢 AI 必信，而是知道哪種事情可以快速接受，哪種事情一定要查證。
6. 人類決策
最後誰負責決定？
如果 AI 給你三個選項，你只是請 AI 再幫你選一次，那本質上還是把判斷外包出去。
真正成熟的協作，是 AI 幫你把桌上的牌攤開，但最後出哪一張牌，還是你自己決定。
專業，不只是拿來回答問題，更是拿來判斷 AI 哪裡答得還不夠好。
這也是為什麼，我不想再做一份「你會幾個 AI 工具」的測驗
現在網路上很多 AI 能力測驗，都在問：
你會不會 ChatGPT？
有沒有用過 Claude？
懂不懂 Prompt？
會不會 Agent？
一天使用 AI 幾個小時？
這些當然可以反映熟練度，但我越想越覺得不夠。
因為一個人可以非常會用 Agent、workflow、automation，卻把 AI 的答案全部照單全收。
另一個做了二十年產業的主管，可能完全不知道什麼叫 Agent，但 AI 一講錯，他立刻知道。
到底誰比較「會 AI」？
這也是我們後來開始做 Next Question Framework 的原因。
不是測你背了多少功能，而是看：
AI 回答之後，你怎麼做。
我把它做成了一個 3 分鐘的問卷 測量你的 AI 協作力
聊到最後，我乾脆把這個問題做成一個互動診斷。
目前的設計叫：
Next Question 12｜3 分鐘，看你真的會不會跟 AI 工作
它不考 AI 名詞，也不考你背多少 Prompt。
12 題全部都是工作情境。
例如：
AI 的答案和你的專業經驗衝突時，你會怎麼辦？
AI 提出一個比你原本想法更合理的新方向，你會繼續原計畫，還是重新檢查問題本身？
AI 給你一個看似完整的市場分析，你是直接採用，還是先問：
「如果這個答案是錯的，最可能錯在哪裡？」
最後看的不是只有一個總分。
而是你在六個能力上，到底哪裡強、哪裡弱。
因為我越來越相信：
一個人 AI 用得很熟，不代表他 AI 判斷得很好。
有些人最大的風險，甚至不是不會 AI。
而是太會叫 AI 做事。
如果你已經會 Prompt，下一步不是再收藏 Prompt
如果你現在剛開始使用 AI，我還是會建議你學基本 Prompt。
把需求說清楚、提供背景、指定對象與限制，這些基礎功永遠不會消失。
但如果你已經用了 ChatGPT、Claude 或 Gemini 一段時間，我反而建議你暫時停止收藏那些「100 個神級 Prompt」。
下一次 AI 回答你的時候，先不要急著複製答案。
也不要立刻叫它重寫。
試著多問一句：
「你這個答案裡，哪一個假設最可能是錯的？」
或者：
「如果站在反方，你會怎麼推翻剛才的結論？」
甚至：
「看完你的回答，我是不是其實問錯問題了？」
你會發現，AI 開始從「幫你交作業」變成「陪你一起想事情」。
而這兩種用法，中間的差距可能比你換一個更強的模型還大。
大叔最後想說
從去年開始研究 AI 到現在，我自己的想法一直在變。
一開始我也會找 Prompt。
後來我告訴大家，別背咒語，要懂 Context、懂互動。
現在再往前走一步，我反而覺得：
第一個 Prompt 都還不是最重要的。
真正拉開差距的，是 AI 回答之後，你有沒有能力再往下問。
你能不能發現它的漏洞？
能不能挑戰它的前提？
能不能用自己的經驗告訴它：
「不對，現場不是這樣。」
最後更重要的是，你能不能記得：
AI 可以幫你想得更快、更廣、更完整，但方向盤還是在你手上。
所以如果有人再問我：
「到底怎樣才算真的會用 AI？」
我現在的答案會是：
別只看他第一句 Prompt 問得多漂亮。
看 AI 回答以後，他問的下一題。
因為很多時候，
AI 的回答，才是真正問問題的開始。
你是哪一種 AI 使用者？
我把這次的思考整理成 Next Question 12，用 12 個真實情境，看你目前是在「使用 AI」、跟 AI「協作」，還是已經進入「判斷 AI」的階段。
做完測驗後，依你的階段領取下一步練習
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延伸閱讀
《Prompt 教學｜別再背 AI 咒語！4 大核心公式＋範例》
如果你還在 AI 提問的入門階段，可以先從這篇開始。看懂 Role、Task、Context、Format 之後，再回來看這篇，你會更容易理解為什麼我現在認為：「第一個 Prompt，只是開始。」
