2026新思維：塑造 AI 時代的思考模式

從四位關鍵人物的決策模式，幫助我們如何重新學會思考問題

0. 引言

這幾天我有在追蹤的IG(@Thedigitalkinggg)討論了AI霸主們的決策模式，所以決定寫下這篇筆記幫助自己在2026年可以有更深層的思考模型。

如果我們最近只看新聞標題，會覺得AI 時代好像是一連串突發事件的集合：模型突然升級、巨頭軍備競逐、監管拉鋸。但若把時間拉長一點，就會發現背後真正穩定存在的，是這些霸主反覆使用的思考方式及決策模式。

這些聰明的腦袋未必在每一次選擇上都正確，但他們會在「如何判斷值得做什麼」這些事上，呈現出高度一致的相似結構。

在近年的公開訪談、長時間對談與實際決策中，可以清楚看到四種不同、但能互相疊加的思考模型，分別由以下四位人物代表：

• Demis Hassabis：以科學問題為核心的第一性原理思考

• Sam Altman：分發與指數型複利的系統設計

• Elon Musk：從物理與成本結構出發的約束分析

• Dario Amodei：能力成長下的可控性與對齊問題

在2025年即將過完，我們一起理解這四種思考方式的價值，有助於我們在2026年，資訊爆雜及焦慮的年代，能更深層的做出思考決策判斷。但重點不是在於要模仿他們做了什麼，而是在於我們能觀察：他們在資訊不足、結果不明確的情況下，如何判斷「下一步該不該做」。

1. Demis Hassabis：把問題往「科學層級」推

Demis Hassabis 的訪談有一個很明顯的特徵：他很少直接談產品成功或市場策略，而是反覆回到「問題本身」。在談到 AlphaGo、AlphaZero、乃至後來的蛋白質結構預測時，他常提到的不是應用，而是一個較抽象的關鍵：

是否存在一種通用學習機制，能在複雜環境中自行形成高品質策略？

棋類、遊戲、生物分子，在這個脈絡下只是不同的測試場景。真正被檢驗的，是學習方式是否具有普遍性。

這樣的思考結構，會自然帶來幾個結果：

• 專案啟動前的判斷時間拉得很長

• 願意承擔長期沒有「可展示成果」的風險

• 一旦成功，影響範圍遠超原本的應用設定

這也是為什麼 DeepMind 很多成果，初期看起來離商業化很遠，卻在多年後突然變得不可或缺。

自我筆記

Demis 的方式提醒我自己一件事：很多過程當中卡關，其實不是能力不足，也有可能是我們把問題定義地太貼近表層。而沒有去挖解更深層的問題。比如說做學術研究當中，被退稿的原因：limited contributions！我在研究了Demis的思考邏輯，明年的重點應會探索更深層的意思，而非表面的問題。

實用的練習方式是：

把自己正在做的事，往上抽象一層。

• 你現在解決的是什麼具體問題？

• 這個問題反覆出現的「結構」是什麼？

• 如果換一個場景，這個結構是否仍然成立？

這樣做的目的，不是立刻找到更好的答案，是幫助我們避免把時間消耗在只適用一次的解法上。

2. Sam Altman：把注意力放在「系統會怎麼演化」

Sam Altman 的訪談語氣，就和 Demis 很不一樣。他談的不是問題有多深而難以克服，而是看重設計出來的系統能不能「自己往前走」。從 YC 到 OpenAI，他一再強調一件事：

早期創辦人常高估好點子的價值，低估分發結構的重要性。

在他的思考裡，一個專案是否值得投入，關鍵不只在於「能不能做好」，更著重於：

• 使用是否會反饋到系統本身

• 成長是否會降低未來的行動成本

• 擴張是否會自然發生，而非持續推動

OpenAI 採取 API 與平台化策略，正是這樣的延伸：能力集中，分發外包，讓整個系統形成自我強化的迴路。

自我筆記

決大多數人努力的問題，並非在於不夠勤奮，而應該關注於這樣的努力會不會累積?

可以嘗試這樣檢視自己的投入：

• 這件事的成果，是否能被重複使用？

• 是否能在未來降低決策或執行成本？

• 是否會因為被更多人看到，而自動產生新機會？

如果每一次行動都需要重新說服、重新開始，那系統層級的成長會非常有限。這跟前兩天的文章提到的概念有點類似：如果開一家小吃店，我們無法將其「系統化」或「規模化」，那麼擴張將會是有限的。

點擊連結：我們真正想要的，真的是錢嗎?

3. Elon Musk：把「限制來源」分析清楚

Elon Musk 的思考方式，經常被簡化成「第一性原理」，但實際上，他做的事情更接近於限制拆解。在媒體上談 SpaceX、Tesla 時，他常常提到兩個問題：

• 什麼是自然界無法改變的？

• 什麼只是產業慣例？

許多被視為理所當然的成本結構，其實來自歷史路徑，而非物理必然。一旦把供應鏈、流程、報價拆開，很多限制會顯得鬆動。

這樣的思考方式，讓他傾向：

• 直接刪除中介環節

• 重算成本邊界

• 對「大家都這樣做」保持高度懷疑

自我筆記

可以嘗試做一個簡單但有效的練習：

把面臨的限制分成三類：

1. 生理或物理限制

2. 資源限制

3. 習慣與流程造成的限制

很多時候，第三類佔的比例比想像中高。而它們，通常是最容易被調整的。

4. Dario Amodei：在成功之前思考失控(的風險)

Dario Amodei 的思考位置，和前三者略有不同。他關注的，常常不是「能不能做到」，是「做到之後會發生什麼」。

在談 AI 發展與資安時，他試圖向大家指出一個現象：系統能力的提升速度，往往快於人類理解與監督的速度。

Anthropic 提出的 Constitutional AI，背後的假設並不複雜：

• 能力會持續放大

• 風險會隨之累積

• 控制與理解必須提前內建

這樣的思考模式使得他在決策時，經常優先評估長期可控性，而非短期性能指標。

自我筆記

這種思考方式，對個人其實同樣重要。

可以定期問我們自己：

• 如果這件事進展非常順利，最壞的情況是什麼？

• 我是否仍保有退出或調整的彈性？

• 是否存在不可逆的風險？

這不是教我們悲觀地看待任何事情，而是讓我們在系統在擴張時保持彈性可以調整，同時了解不可逆的風險為何？

5. 把多種思考放在一起

這四種思考方式，彼此之間不是要互相替代，而是我們層層考慮強化我們決策的過程：

• 問題層級：是否具備原理與遷移性？

• 系統層級：是否存在複利效應與自我分發？

• 限制層級：限制是否被正確辨識？

• 系統層級：能力提升後，風險是否可控？

許多專案卡關，有可能是某一層級的問題從未被認真檢視及解決。

寫在最後

我們在這個年代，也許不需要建立 AI 公司，但也能練習這套思考結構。花一點時間寫下：

1. 這背後是否有可重複的結構性問題

2. 投入是否能在未來產生累積效果

3. 我是否誤把慣例當成限制

4. 如果規模放大，是否仍能承受

2026來到時，我們不用急著在2025末得到結論。重點在於我們能不能在來年將問題品質的提升。也許一整年下來，差距就來自更穩定、可反覆使用的判斷方式。

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