根據行為心理學的研究，人類在面對決策時，其實並不是那麼理性。經濟學假設我們會根據資訊做出最佳選擇，但實際上，我們在資訊過多時常會出現「決策麻痺」（Decision Paralysis），在風險面前高估損失（Loss Aversion），而在壓力之下更容易依賴直覺或習慣。這些心理偏誤，也正好說明了為什麼 AI 再聰明，也無法全面取代真人顧問。
AI 給的是答案，但人類需要的不只是答案
AI 非常擅長解決「已知問題」：也就是當問題被清楚定義時，它能迅速回應、整理資訊、提供建議。這種「資訊型顧問」角色，在處理標準化流程時非常有效。舉例來說，想產出一份市場分析的簡報初稿？丟關鍵字進去，AI 幾秒鐘就完成雛形。
再比如說你正在寫履歷，想轉職到一個新領域，但不知道該怎麼表達過去的經驗。你丟一段工作描述給 AI，它立刻幫你改寫成一份語句專業、結構完整的履歷草稿，看起來相當體面，彷彿問題已經解決了。但實際上你心裡卡住的，可能不是語句怎麼寫，而是你根本還不確定：「我適合這個職位嗎？我真的想換嗎？我這樣轉職有把握嗎？」這些才是你真正需要面對的問題，而這些是 AI 很難幫你釐清的。
這種情境下，人類其實只是需要一個「認知外包」（Cognitive Outsourcing）的對象，把繁瑣但清楚的任務交給一個不會累的助手處理。但心理學研究發現，我們在做決策時真正困難的，往往不是資訊太少，而是資訊太多而無法處理，或者「不知道自己真正在問什麼」。
我們以為我們在尋找建議，實際上，我們在尋求一種心理支持與認知整理的關係。這也正是 AI 難以觸及的領域。而這樣的心理需求，在行為心理學中，其實有一個非常具體的名稱：「認知閉鎖」（Need for Cognitive Closure）。
認知閉鎖 vs 認知擴張：為什麼真人顧問有時候更有效？
認知閉鎖這個概念描述的是，人們在面對不確定性時，傾向儘快找到一個結論，以減少內在的焦慮與混亂。AI 的邏輯式回答正好滿足這個需求——它總是條理分明、語氣堅定，讓你有一種「得到了答案」的錯覺。
但問題是，如果這個問題根本定義錯了呢？這時候就需要一種「認知擴張」（Cognitive Expansion）的過程，也就是透過對話與反思，重新定義問題、開啟不同視角的能力。而這正是真人顧問擅長的地方。
一位好的顧問，會提出你沒想到的假設，也會指出你下意識忽略的盲點。他不急著給答案，而是引導你更好地認識自己。
AI 是助理？還是老師？
從行為科學角度來看，AI 比較像是一種「回饋增強器」（Feedback Amplifier）。當你已經具備某種知識結構，它可以加速你學習、幫你做練習、針對錯誤修正。但如果你還沒建立起清楚的知識框架，它反而會讓你陷入「資訊錯覺」（Illusion of Understanding）——你以為你學會了，其實你只是「看過很多答案」。
這也說明了為什麼 AI 很適合自學者，但不適合當啟蒙老師。它可以做練習題的評分系統，但無法理解你為什麼會錯；它能總結內容，但無法觀察你的表情與語氣，知道你是不是其實沒聽懂。AI 其實不具備教學心理與學習動機誘發的能力。
最佳解：人與 AI 的互補配置
根據心理學家丹尼爾．康納曼（Daniel Kahneman）提出的系統一與系統二思考理論（System 1 and System 2），人類大腦在處理問題時，會同時運用直覺與邏輯兩種系統。AI 正好可以支援系統二的邏輯處理，讓人類保留系統一的情境判斷與價值判斷。
當我們把 AI 視為內容處理與組織的輔助者，同時作為模擬觀點與推論的練習對象，也是一個能減少重複性腦力勞動的自動化工具，它的角色就非常清晰。而人類顧問則擔任引導者、對話者，或是提醒盲點與挑戰信念的那一方。這樣的搭配，可能是最貼近實際行為模式的協作組合。
我們真正要問的，不是「AI 能不能取代顧問」，而是我們想要什麼樣的顧問關係？想快速得到一個標準答案，AI 就足夠了。想看見自己沒看見的地方，那真人顧問更合適。人類的決策從來就不只是靠資料完成，而是交織著認知偏誤、情緒動機與價值判斷。AI 可以是很好的資訊補給站，但永遠不會知道你真正在意的東西是什麼。
我們最大的問題，通常就是不知道自己哪裡有問題，在不知道自己有什麼問題的情況下，AI 也很難幫你解決問題。
Photo by Point Normal on Unsplash
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