經理人和 gen AI 協作有兩種主要模式：**Co-Pilot（協助執行）**與 Co-Thinker（共同思考）。
- Co-Pilot：高效協作者，處理大量行政、溝通、營運任務。經理人主要貢獻在「下指令、最後檢視、驗證輸出」。
- Co-Thinker：思考夥伴，加入對話、提供新觀點、挑戰假設或想法。任務需要方法論引導與結構化反思（例如權衡選項、評估風險、考慮多元觀點）。
這兩種模式是貫穿全書的核心詞彙，後續每一章的應用案例都會明確標註是 Co-Pilot 還是 Co-Thinker 任務。
如何把 gen AI 當作 Co-Pilot 使用#
當你把 gen AI 當作 Co-Pilot，焦點放在執行與生產力。
你給 gen AI 的指令稱為提示（prompt），例如「把這份 FAQ 轉成 10 張投影片」、「摘要這次會議的待辦事項」、「為公司永續策略寫三段文字」。Gen AI 完成任務後，由你檢視並驗證。
寫好 Co-Pilot 提示的五個要點#
寫提示時把 gen AI 當成一位需要正確脈絡與指令才能把事做好的人類協作者。
- 精準且帶上下文：避免「寫一封 email」這類空泛指令。先給足背景資訊、清楚目標、可參考的資料來源，再請它回答或評論。
- 指定輸出格式：明確告訴它要表格、清單、段落、影像或程式碼。例如「請產出一個關於 [主題] 的 [格式]，內容要包含 [細節]」。
- 提供範例：「Few-shot」技巧——附上 2 到 5 個具體範例，幫 AI 理解任務並複製你想要的輸出。
- 設定邊界：把範圍說清楚能省時間。「亞洲再生能源市場趨勢概覽」太寬，不如指定「中國境內的太陽能與風能」。
- 求助於 gen AI 本身：卡關時就直接問——「我想做 [某事]，你能怎麼幫我？」或「給我三個可以用來 [某事] 的提示」。
內嵌在日常軟體中的 Co-Pilot#
隨著 gen AI 被嵌入你每天用的軟體（如 Microsoft 365 Copilot、Google Workspace 中的 Gemini），很多任務只需要點一下就能執行：
- Word / Google Docs：草擬與編輯文字、從長文件中萃取重點。
- PowerPoint / Google Slides：把文件轉成投影片、從筆記建立簡報、新增內容或頁面。
- Excel / Google Sheets：清整表格、分析資料庫、產生公式。
- Outlook / Gmail：在收件匣中快速找資訊、草擬訊息、摘要往來討論串。
- Teams / Google Meet：做會議記錄、加入討論、會後摘要。
不要把 Co-Pilot 誤解為「自動駕駛（autopilot）」。你必須始終在迴圈中驗證輸出。過度依賴第一份草稿可能引發兩種典型風險：
- 捏造（fabrications）：憑空生出不存在的引用或來源。
- 幻覺（hallucinations）：說得很有把握卻事實錯誤。
同時務必遵守公司的法律、倫理、資安與資料政策，並運用自己的判斷。
如何把 gen AI 當作 Co-Thinker 使用#
當你把 gen AI 當作 Co-Thinker，焦點是透過人機對話進行策略思考與問題解決。
它能協助你解決問題、成為更好的領導者、激盪創新概念。Co-Thinking 遠遠超出「Q&A」或「按一下按鈕拿到結果」，而是一個雙方持續來回貢獻、互相搭建想法的歷程。
AI 與人類在協作對話中分別貢獻什麼#
| AI 帶到對話中的 | 人類帶到對話中的 |
|---|---|
| 闡述、舉例、提出選項、扮演不同角色、推薦、分析利弊、提供多元觀點、挑戰看法 | 提供脈絡、輸入材料、定義標準、給予回饋、加減選項、選擇、驗證、做最後決定 |
準備一場 Co-Thinking 對話的四步驟#
Figure 2-1: Four steps to prepare for a Co-Thinking dialogue
1. 指派角色（Assign a role）#
依主題請 gen AI 扮演特定角色，例如隊友、導師（mentor）、唱反調者（devil’s advocate）、永續專家、工作坊引導者。不要只說「當個專家」，要詳細描述其身分背景、需要沉浸的脈絡、以及對話應採用的方法論。
2. 定義場景（Define the setting）#
不必侷限於「一個經理人坐在電腦前對話」。Co-Thinking 可以有四種場景：
- One-to-one：你直接與一個 gen AI 模型互動。私密環境，適合個人任務、自我反思、學習。
- One-to-many：工作坊中，一個 gen AI 模型與一群人互動。可扮演引導者、出點子的隊友，或提供專業知識的專家。
- Many-to-many：多個 gen AI 模型與多人互動，適用於更複雜的協作。
- Many-to-one：你同時與多個各自有專長的 gen AI 模型互動，也可用於比較兩個模型的表現。
3. 規劃對話流程（Outline the dialogue）#
把對話「腳本化」，遵循以下四個原則：
- 設計平衡的步驟順序：清楚的步驟與引導是必要的，但也要保留能激發反思、表達、深化的元素。太結構會壓抑投入感，太鬆散會偏題。
- 劃定對話邊界：用「內容護欄（content guardrails）」確保 AI 不偏離主題、用對資料來源；用「流程護欄（process guardrails）」控制節奏，例如「每一步都等我回饋後再繼續」。
- 多元觀點切換：請 AI 扮演不同利害關係人，避免你忽略某個角度。
- 鼓勵主動參與：要求 AI 持續向你索取具體案例與回饋，而非讓你只回「OK」或「我同意」。
對話流程範例：Q&A 場景準備 一位經理人準備重要簡報後的 Q&A 環節：
- AI 請經理人提供主題、核心訊息、聽眾背景。
- AI 產生 10 個可能的尖銳問題；經理人選出最棘手的 3 個。
- AI 為這 3 題提出建議答案；經理人檢查是否符合公司訊息。
- AI 模擬 Q&A 場景，與經理人練習對答與處理追問。
4. 寫成提示（Create the prompt）#
把腳本翻譯成一段結構清楚的 prompt 貼進 gen AI。如果你不擅長把腳本轉成 prompt，可以直接請 gen AI 幫忙：「我有這段對話腳本，請把它轉成你可以執行的結構化提示：[貼上腳本]」。
進階技巧：Chain-of-Thought（思維鏈）提示 當對話主題複雜時，把 prompt 拆成逐步指令——「先做 A、再做 B、然後做 C」。明確指出「請逐步進行」與「在第 X 步等我的回饋再繼續」，讓 gen AI 不要直接跳到最終答案。
Co-Pilot 與 Co-Thinker 的三大差異#
| 維度 | Co-Pilot | Co-Thinker |
|---|---|---|
| 互動方式 | 回答你的問題 | 與你進行對話 |
| 主體角色 | 為你執行任務 | 與你共同創造結果 |
| 速度 vs. 反思 | 快速、效率優先 | 鼓勵停頓、深化思考 |
更具體地說：
- Co-Pilot 回答問題，Co-Thinker 與你對話：Co-Thinker 模式下，gen AI 可以類似「蘇格拉底式對話」，透過開放式提問促進你的批判思考。
- Co-Pilot 為你執行，Co-Thinker 與你協作：Co-Pilot 是單向通道（你下指令、它交出結果）；Co-Thinker 則是雙向互動，雙方持續來回給回饋與挑戰，共同創造輸出。
- Co-Pilot 加速，Co-Thinker 放慢：當你需要反思時，速度反而是負擔。在 Co-Thinker 模式中，請 gen AI 提反思性問題、鼓勵你停下來做更深的分析（例如顧客訪談），或休息後以新觀點重啟對話。
Co-Pilot 與 Co-Thinker 不是互斥模式。實務上經常串接：
- 先用 Co-Thinker 對問題進行反思 → 再用 Co-Pilot 產出會議備忘錄。
- 先用 Co-Pilot 草擬簡報講稿 → 再用 Co-Thinker 模擬客戶提問與反對意見。
真實工作流是任務鏈，不同任務各自適合不同模式。
重點整理#
- Gen AI 透過兩種主要互動模式協助管理任務：Co-Pilot 與 Co-Thinker。
- Co-Pilot：為你執行任務，重點在效率。
- Co-Thinker：成為你的思考夥伴，重點在對話與反思。
- 兩者可以串接，依工作流的需要交替使用。