新聞速讀｜馬克．安德森談 Meta Prompt，教你把 AI 用成世界級教練

InfoAI 編輯部

在模型競賽愈演愈烈的此刻，真正拉開專業人士差距的，不是你用哪個 AI，而是你能不能把它訓練成自己的長期思考教練。

01｜理解事件

創投公司 Andreessen Horowitz 共同創辦人 馬克．安德森（Marc Andreessen） 最近在 a16z Podcast 與 Business Insider 專訪中，分享他如何使用生成式 AI。依照他的看法，只要提問方式正確，AI 可以成為世界上最好的教練、導師、心理諮商師、顧問，甚至像「隨身董事會」，而且只要有手機、能下載應用程式，任何人都能接觸到這種能力。

他特別強調一種關鍵思維：不要把 AI 當「回答問題的機器」，而要當作「和你一起拆解問題的夥伴」。報導中舉了一個例子：一位小型烘焙店老闆，可以把人力排班、顧客來信、廣告文案、商品配方等營運資料交給 AI，請它找出效率缺口、顧客痛點與行銷弱點，等於多了一位二十四小時在線的營運顧問。

值得注意的是，他不只談「問什麼」，更重視「怎麼問」。例如在開發新產品時，不是只問「這樣可不可行」，而是請 AI 先描述「世界上最好的肉桂捲」長什麼樣子，再根據成本、售價、產能等現實限制，一步步要求 AI 幫忙調整，甚至設定條件：在成本壓到原本的十分之一前提下，維持一定水準的口感與品質。這種問法，等於強迫 AI 跟你一起做商業算數與情境模擬。

他也提出所謂 Meta Prompt 的概念，例如直接問 AI：「我應該問你什麼問題，才能把你用到最好？」「請你教我，對你提問的最佳方式是什麼？」透過這種反向提問，使用者可以快速看見自己的盲點。報導同時引用吳恩達（Andrew Ng） 與安永（EY）美洲區技術長 Matt Barrington 的實務經驗：前者強調與 AI 維持「長對話」，後者則為不同任務建立分開的 AI 工作空間，並清楚指定角色與輸出格式，來穩定提升答案品質。

02｜解讀新聞

如果只把這篇報導當成「幾句好用提示詞分享」，其實是低估了它的份量。對專業工作者與決策者來說，這則新聞真正指向的是：AI 提問能力正在成為一種新的「思考界面素養」。

第一層，是使用門檻的轉移。模型愈來愈強、界面愈來愈簡單，但真正的差別跑去了「問題設計」這一端。安德森示範的，不是神奇句型，而是一套流程：先定義目標（例如世界級產品）、再列出限制條件（成本、人力、時間）、接著替 AI 指定角色（營運顧問、產品主廚、策略教練），最後才是要求具體輸出形式。這種拆解能力，本身就是專業。會想問題的人，會逼 AI 交出更有用的答案。

第二層，是 AI 角色的轉變。從吳恩達的駕車語音對話、到 Barrington 切分不同工作空間，我們看到的不是「一次性的聊天」，而是 AI 正慢慢變成一個個長期維護的思考場域：有的是技術問答、有的是簡報草稿、有的是策略討論。與其說是在「用一個工具」，不如說是在打造一組「個人知識環境」。

第三層，是組織競爭力的重排。過去企業導入生成式 AI，焦點多放在選模型、控成本、接上內部資料庫。安德森這套用法提醒我們：真正難複製的優勢，很可能是整個團隊是否學會用 Meta Prompt 與提問框架，來共同檢查盲點與做決策。一個會用 AI 開會前模擬情境、會讓 AI 先扮演「唱反調董事」的管理團隊，和只把 AI 當成改寫文案工具的團隊，長期看來，決策品質與學習速度會拉開明顯差距。

03｜延伸思考

我們可以從這篇新聞看見 AI 核心運作邏輯的一個關鍵：模型本身沒有方向感，它只會沿著你給的問題空間往外展開。你問的是「這段文字幫我潤飾」，它就在語氣裡打轉；你問的是「列出三種完全不同的商業策略，並指出各自最大風險」，它才會開始幫你拆解世界。

這對提升我們在 AI 時代的理解力，有兩層意義。第一層，是更清楚地分工：AI 擅長從大量文本中抓出模式、補齊選項，但對真實世界的脈絡與後果沒有直覺。換句話說，它可以給你十種行銷方案，卻不知道你的品牌在台灣市場實際的定位與限制。我們的任務，是用提問把情境講清楚，再用批判性思考來篩選 AI 提出的地圖。

第二層，是把自己的思考過程外化。Meta Prompt 的價值，並不只在於「問 AI 怎麼用 AI」，而是迫使你說明：你想解決的到底是什麼問題？你願意承擔哪些代價？你手上有哪些資源？當你開始穩定地這樣對話，你不是只是「學會了幾句 Prompt」，而是在訓練自己用更結構化的方式思考。

要判斷一項 AI 技術的真實價值，除了看模型版本、參數規模，更關鍵的是：它是否讓你更容易把問題說清楚、把假設攤開來討論、把決策過程留下紀錄。如果答案是肯定的，那就值得投資時間深度學習；如果只是多一個華麗界面，卻沒有拉高你的思考清晰度，那就只是新玩具。

對讀者來說，這代表：與其到處複製別人的 Prompt 範本，不如開始建立自己的「關鍵提問清單」與「對話節奏」，讓 AI 穩定成為你的思考教練，而不是偶爾被打開的聊天視窗。

04｜重點提煉

• 馬克．安德森在節目與專訪中強調，只要提問得當，AI 可以成為世界上最好的教練、導師、顧問與「隨身董事會」，並以小型烘焙店為例，示範如何把排班、顧客來信、廣告文案與配方等營運資料交給 AI，一起找出效率與獲利的改進空間。

• 他提出 Meta Prompt 概念，鼓勵使用者直接問 AI「我應該問你什麼問題才算問對？」、「請教我使用你的最佳方式」，同時搭配角色設定與輸出格式設計；吳恩達與 EY 技術長的案例，則說明長對話與分流工作空間，可以明顯提升回應品質。

• 這些做法把 Prompt 從「輸入技巧」提升為一種思考界面素養：核心不在句型，而在於能否說清楚目標、限制、角色與評估標準，並把 AI 納入長期工作流。能把 AI 當思考教練的個人與團隊，在決策速度與學習深度上，會逐步拉開差距。

• 面對生成式 AI，最重要的不是背誦萬用提示詞，而是培養一套穩定的協作心智：懂得用 Meta Prompt 看見盲點、用追問檢查假設、用情境約束結果，讓 AI 幫你畫出多張可能的地圖，再由你自己決定要走哪一條路。

05｜行動提示

把這篇新聞變成今天就能開始的練習，可以先做兩件事。

第一，挑一個你現在真的在煩惱的工作情境，例如年度規劃簡報、新產品構想、營運報表檢視，試著照安德森的方式重寫一次提問：說明目標、列出限制、指定 AI 扮演的角色，最後加上一句「請指出我可能忽略的問題」。

第二，為自己整理一份短短的個人 Meta Prompt 清單，只放三到五句你會常用的提問，例如「請先問我五個問題再給建議」、「請用三種完全不同的角度回答」，並在未來幾週刻意反覆使用、微調。當這些提問變成你的思考肌肉記憶，你就不再只是「會用 AI」，而是開始真正「與 AI 一起思考」。

參考資料：

• Marc Andreessen shares the prompts he says turn AI into “the world’s best coach

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