如果 AI 一秒就能統整答案，我們還需要練習什麼？認知科學家 Stephen Kosslyn 參與創辦密涅瓦大學（Minerva）時，把重點放在「思考方式」而不是「記住知識」。這給了我們一個 AI 時代很實用的啟發：先有自己的假設，再去問 AI。
密涅瓦在練的是什麼
密涅瓦大學官網說明，第一年的核心課程圍繞四項能力：批判性思考、創意思考、有效溝通與有效互動。Kosslyn 與 Ben Nelson 合編的《Building the Intentional University》，就是在談這所學校如何有意識地設計課程。重點不在記得多少，而在你能不能用知識去判斷、設計與決策。
原貼文提到的「憲法課」案例
原貼文描述一堂課：學生要組成跨文化團隊，從零設計一部新國家的憲法，過程需要質疑預設、拆解利益衝突、思考條文的長期連鎖效應，並在意見分歧下做決定。這個案例我們沒能在公開資料中核對到原文，請把它當作一個說明思路的例子。至於貼文列出的四種思考（批判思考、問題解決、複雜系統、決策思維），與官網的四項能力用詞不同，下面的提問清單是一種實用的整理，不等於密涅瓦的官方框架。
過度依賴 AI 的風險
瑞士商學院的 Michael Gerlich 在 2025 年發表於《Societies》的研究，訪查了 666 人，發現頻繁使用 AI 工具與批判性思考得分呈顯著負相關，而「認知卸載」（把思考外包給工具）是中介因素。要留意的是，這是相關性研究，不能直接說「用 AI 會讓人變笨」。比較謹慎的結論是：把思考完全外包出去，思考能力可能就少了練習的機會。
這與注意力殘留與避免清單的提醒相似：工具讓事情變快，但判斷與取捨，仍需要你自己保留一段專注的空間。
三秒鐘習慣：先寫假設，再問 AI
下一次遇到難題，準備問 AI 之前，先停三秒，把自己的初步想法寫下來，再把 AI 當作驗證與反駁的夥伴。順序不同，大腦扮演的角色就不同：先問答案，容易變成被動接收；先有假設，AI 就成了磨刀石。
四句可以直接用的提問
- 批判思考：「這是我的初步假設，請幫我找出其中的盲點與邏輯漏洞。」
- 問題解決：「為了達成這個目標，有哪些限制條件是我沒考慮到的？」
- 複雜系統：「如果照我的方案執行，長期可能引發什麼副作用？」
- 決策思維：「請對比我的方案與其他替代方案，分析各自的風險與報酬。」
練習久了，你會發現自己越來越像個「掌舵者」，而不是等答案的人。這也和先思考還是先行動？決策五階段互相補充。
常見問題 FAQ
Q1：為什麼要先寫自己的假設，再問 AI？
先寫假設能讓你的大腦先處理問題，之後 AI 的回應才是「驗證」而不是「取代」，也比較容易發現它的錯誤。
Q2：Gerlich 的研究證明 AI 會削弱思考嗎？
不能這樣說。研究發現的是頻繁使用 AI 與批判性思考得分負相關，且與認知卸載有關，但相關不等於因果。
Q3：密涅瓦大學真的不教知識嗎？
官方強調的是思考與應用能力。至於「完全不教知識」的說法，我們沒有找到可靠的原文，因此不下定論。
Q4：忙的時候也要這樣做嗎？
不需要每次都做。重要或不熟悉的決策才值得多花三秒，其他例行事務可以放心交給 AI。
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