直覺與數據：為何AI演算法取代不了你關鍵決策時的第六感呢？

2025年11月18日

為何演算法永遠無法取代直覺。

重點整理

在演算法失靈之處，必須依靠直覺。
你的內在狀態（情緒、身體訊號）能傳達那些以數據為基礎的推理無法告訴你的事。
直覺不是神秘學：而是演化出的模式辨識能力。
兩個需要培養的能力：磨利快速決策的本能，以及辨識「你自己就是缺失數據」的時刻。

幾週前，我披著毯子，一邊咳嗽、一邊發抖，最新一波秋季病毒正打算長住我家。什麼都做不了之下，我打開電視，開始找一部電影來看。但串流平台推薦的每一部電影都讓我覺得有點……不對勁。

我在推薦清單裡看見自己的興趣被反映出來：一部關於金融體系的紀錄片；一部與食物有關的電影；一個關於東亞旅行的節目。但沒有任何一個讓我「有感」。

接著，突然之間，我就知道自己想看什麼了：一部我在十五年前和太太、兒子一起看的電影。它不難懂、很好笑，滿滿都是溫暖愉悅的聯想。就像電影版的雞湯。平常任何一天，我大概都不會想看它。但就在那個當下，它剛好完全符合我需要的感覺。

那些串流服務掌握的觀影數據，多到令人讚嘆。乾淨又完整。除了在飛機或飯店房間多看了幾個小時的內容之外，它幾乎捕捉了我過去十年看過的所有東西。通常，演算法會端出一份選單，其中一定有某個選項可以滿足我。而這正是演算法的特點之一：它們是為「常態」而調校的。它們根據統計機率、過去行為與趨勢延續的預期，來做出預測。

我不太常生病。當遇到像這樣的「離群值」時，演算法就完全派不上用場。而這正是一個重要的提醒。我大量時間都在幫助組織做出以數據為基礎的決策。但有時候，過去無法為你導航。有時候，機率只是骰子的一次擲出。有時候，你必須聽從你的直覺。

太快與太多的時候

在做決策時，依照感覺、依照「覺得對」的方向，或者依照你的直覺反應行事，是一件有風險的事。一旦判斷錯誤，你可能會把整棟房子押在拉斯維加斯賭桌上的紅色區，或是一時衝動就提了辭呈。所以，我始終堅信：根據數據、運用理性思考來分析問題，在多數情況下依然是做決策的最佳方式——大部分時間是如此。

但有非常多情境，純粹依靠數據計算並不會帶來最好的結果。當拳擊手停下來，試圖慢慢思考面對迎面而來的一拳，他就只會直接挨打。同樣地，面對一名症狀模糊、生命徵象正在惡化的病人，急診室醫師也無法等待所有檢驗結果出爐。有時候，光是潛在相關的數據點，就多到如果你要一條一條系統性分析，得花上好幾小時。這時，有經驗的醫師憑著「這裡有大問題」的直覺所做出的判斷，能比任何試圖逐一處理所有數據的做法，更快啟動救命的處置。

當「情勢非常緊急」與「能用來分析數據的資源」兩者之間嚴重失衡時，直覺反應就變得極其珍貴。它不會每次都對，但在很多情況下，跟著直覺走幾乎一定比「完全來不及做任何選擇」還要好。

在這類情境裡，聽從直覺並沒有什麼神祕或荒謬的成分。你只是運用所有高等動物在演化過程中發展出的高度精緻模式辨識系統。你的直覺，會把多年累積的經驗、上千個細微線索，以及複雜的情境脈絡壓縮成一種立即浮現的感覺：哪裡是對與錯、安全或危險、有希望或註定徒勞。

當你自己就是數據

有時，問題不在於數據來得太快，也不在於數據太多，而是整個資料集缺了某個關鍵元素。當我在找電影看的時候，情況正是如此。串流平台的演算法擁有我多年來的觀影紀錄，卻無從得知我當下正在生病。即使它知道了，它對於「我在身體不舒服時想看的內容」也幾乎沒有資料可供參考。

在這種情況下，你必須轉向內在，因為那塊遺漏的關鍵拼圖，只有你自己握在手裡。事實上，只要是牽涉到你自己，以及你如何與世界互動與契合的決策，你本身就是將左右答案的那份關鍵數據。而要處理這些內在狀態，並把它們輸入到你的選擇當中，幾乎一定得讓直覺扮演重要角色。

你的直覺，是從一整套外部演算法永遠無法完全掌握的內在訊號池中汲取資訊。而這些內在的複雜性，往往連你自己都難以拆解與理性說明。面對一個建議時，胸口出現的那絲細微緊繃感；某個顏色或聲音勾起的記憶；兩份工作機會之間，某一個明明條件看似類似，卻帶來更強烈的情緒震動。這些都是你的直覺在處理那些極為重要、卻無法輕易量化的訊號。

當你在做創意選擇或面對重大人生決策時，能不能運用這座內在風景，尤其關鍵。藝術家在挑下一個創作計畫、創業者考慮是否轉向、某個人盤算是否搬到國家另一頭生活：這些都不是等待被解出的「最佳化問題」。這些選擇，是身分認同與行動主體性的展現。數據或許會告訴你，舊金山提供比較好的工作機會，但你的直覺知道的是：哪一種晨光會讓你真正感到喜悅。

這些都不是非理性的偏好；而是承認一件事實：在我們做決策時，有一些最重要的因素就存在於試算表永遠無法呈現的維度裡。當我們尊重並回應這些內在的數據時，我們並不是在拋棄邏輯——而是在承認，我們的選擇也同時在述說「我們是誰」以及「我們正在成為什麼樣的人」。