智勝未來─AI 遇到超系統兵法認知架構
AI 取代人類智慧?
如果我們回頭看看古代聖賢書籍,就可以很輕鬆地發現AI 目前仍屬於低認知架構的狀態。
從兵法系統中以 #孫子兵法,以 #道天地將法術 的六維系統認知為例子和AI對話,輕鬆就可以發現目前AI 的認知範圍。
這樣的架構中我們可以發現 AI屬於"術"的階段,正在朝向"法"的階段前進。
透過與AI對話整理出來的資訊圖表,就更清楚了。
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#AI時代訓練認知肌肉避免思考外包
今天看到一則新聞,” 研究員警告「思考外包」侵蝕知識工作者”, “薩卡爾在 TED AI 論壇上指出,當代知識工作者正陷入「思考外包」的困境,原本應展現人類智慧的過程,如今被徹底 AI 化。人們不再是思想的創造者,而變成自己思想的「中階管理者」,整天忙於驗證機器人的觀點。”
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內容整理摘要:
薩卡爾發現,過度依賴 AI 會對人類思維產生 4 個不同層面的負面衝擊。
1. 創造力的集體萎縮,使用 AI 助理的群體所產生的點子範圍,明顯比手動工作的群體更窄,形成一種「蜂巢思維」,總是反覆提出同樣的幾個核心建議。
2. 批判性思考與記憶力也受到損害 。與 AI 協作時,一般人會降低投入批判性思考比例;
3. 由於僅閱讀AI生成內容摘要,人們不再親自參與撰寫或詳細閱讀原文, 對特定內容資訊的記憶力也隨之減弱。
4. 「後設認知」面臨挑戰,這種思考自身、思考過程的能力,在 AI 介入後變得難以發揮。(元認知能力)
薩卡爾警告,過度依賴 AI 就像是使用一種免除運動的處方箋,最後卻導致我們的大腦因缺乏鍛鍊,在面對複雜任務時感到力不從心。
AI時代思考外包? https://technews.tw/2026/01/17/how-to-stop-ai-from-killing-your-critical-thinking/
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心得:
AI時代思考外包?
我想只要養成創新系統認知能力(創造型的元認知學習能力)這種AI形成的思考外包的現象不足為懼,文中所列的問題根本輕鬆迎刃而解,危機反而是轉機,透過這些問題反而可以趁此檢驗自己的思考模式。
在AI時代,創新能力越來越重要,過去隱藏在創新方法理論知識底下的所謂"創新專家",若不能經過AI的考驗,將會逐漸被消滅,只有那些真正擁有創新實務能力的創新專家才能經過AI的篩選存活下來,而且AI就像是創新能力增幅器擴大器,更加活躍。
避免被AI 思考外包,#利用AI訓練認知肌肉有幾個小技巧 可以練習看看:
1. 不要依靠提示模板,從概念開始提問,訓練自己逐步補強AI生成內容(這也是我AI輔助創新培訓時,非常不建議完全依照我提供的模板操作的原因),發覺自己的認知弱點
2. 批判檢驗AI生成內容,從邏輯與描述開始,訓練認知肌肉
3. 盡可能找出AI生成內容漏洞不足,特別是細節,培養認知神經敏銳度
4. 從1~3的訓練過程中逐步打造系統化的思維框架
5. 建構多種思維框架並且相互檢驗
6. 跨領域學習,並應用思維框架進行驗證與改善
最重要的一個關鍵在於,當你開始完全接受AI生成內容,那你已經開始接受認知外包,逐漸喪失認知肌肉細胞。
然而只要經過系統性的創新能力訓練,好比認知舉重訓練,完全可以系統化自動培養認知肌肉,免疫認知萎縮。
快點使用上面的小技巧開啟創新能力訓練吧~
作者:汪周禮 2026.01.19
90% 的企業「以為自己在做專利挖掘」,其實只完成了一半?
關鍵字:專利挖掘,技術系統架構設計,可專利要件,研發
多數企業談到專利挖掘,很可能腦中浮現的畫面往往是:「工程師提供技術構想
→ 專利工程師撰寫專利申請文件
→ 送件申請」。
真正完整、可複製、可放大價值的「專利挖掘」,本質上是一條從研發創新到 IP 決策的完整工作鏈,而不是單一文件產出。
專利挖掘不是而是已知流程分工組合,而是一套完整系統。
什麼是「專利挖掘」(Patent Mining)?
專利挖掘不是寫專利,而是找出「值得變成專利的技術與系統創新點」,至少包括技術挖掘、技術系統架構設計(技術文件化)和可專利要件評估。從本質上看,專利挖掘是一種技術價值發現與結構化轉譯成文字組合的過程,目標是:
從既有或正在發生的研發活動、技術問題、系統限制、工程折衷中,系統性地挖出具備「新穎性、進步性、產業價值」的技術方案,將該技術方案透過系統技術架構設計翻找出核心價值方案與組合方式,再決定是否、以及如何,轉化為專利布局、專利組合或後續 IP 策略。
專利挖掘是創新活動的一部分,而不僅是法務文件作業,需要產品開發、研發和IP部門跨部門合作。*1
在專業創新顧問的視角下,完整的專利挖掘必須同時完成四大部分:
1. 技術挖掘 (解決非顯而易見的技術問題)
2. 技術文件化(技術系統架構設計)
3. 可專利要件評估 (IP策略評估)
4. 專利申請文件
只有全部完成這四個部分才能稱為「完整的專利挖掘」,缺任何一段,本質上都只是片段式作業,對研發資源和企業IP資產都是損失和浪費。
第一部分:技術挖掘
—— 專利價值的真正起點
技術挖掘的核心目的,不是產生想法,而是挖掘出「非顯而易見的技術差異」的技術系統架構方案。因此技術挖掘階段關注的不是:技術方案文件怎麼寫 ,能不能符合專利法要求,而是更根本的問題:
如何解決一個具有價值的技術問題,同時技術方案最大程度滿足可專利要件的要求,換句話說,在技術挖掘階段,我們關注的地方在於,技術方案是否具備真正價值的技術創新條件?而市場競爭對手是否能輕易想到?
第二部分:技術文件化
—— 被市場嚴重忽略的關鍵斷層
#百分之九十的企業都忽略的部分 ,就是第二部分的技術文件化,而技術文件化的核心作業是 #等效技術系統架構設計 ,這一塊就是最重要但是卻常常被忽略的地方!
技術文件化的角色是什麼?
它不是專利申請文件,而是介於「研發語言」與「法律語言」之間的轉譯層。
這一層的任務,是把RD工程師腦中的技術隱性知識,轉換成:
結構化的技術背景、
可理解的系統架構、
清楚的技術特徵機制與技術效果
具備延展性的變形(多樣態系統模組)與可能的等效替代方案。
沒有這一層,專利工程師只能「猜技術」;猜出來的專利,幾乎不可能有強保護力,或是照本宣科的把技術轉譯成文字描述,這樣的專利不論在保護範圍或是可專利要件的操作上都會變得非常侷限且被動。
技術文件化階段本質就是針對特定技術方案的等效技術系統架構的組合設計階段。
這一部分,主要任務就是將研發技術資源投入所產生的成果,進行可複製的系統化增幅與擴大,若操作得當,將可以相對大幅降低研發資源成本以及提高研發產出價值,這也利於後續完善 IP策略布局規畫設計作業。
第三部分:可專利要件評估
—— IP 決策,而不是形式審查
多數企業對「可專利性」的理解,只停留在:
能不能過新穎性、進步性?
諸如此類聚焦於可專利要件的視角。
但在企業IP層級,真正重要的是:
這件專利在產業中的角色是什麼?
是防禦?進攻?封鎖競爭路線?
是否支撐產品定價、技術談判或未來授權?
是否值得投入申請成本與維護資源?
…等等。
在IP策略的專業領域,申請評估指標通常往往多達20~30種視角,甚至在專利申請文件評估階段,全球頂尖企業曾出現超過70種評估指標。
不是每一個技術創新,都應該被申請成專利,其他還有軟體著作權登記或營業秘密等。未經妥善評估的技術方案,在持續累積下,很容易成為企業的長期資源負擔。
第四部分:專利申請文件
—— 法律工程,而非創新工程
專利申請文件的本質,是透過文字描述建構符合法律表達的權利設計。
在系統化專利挖掘的流程中:技術方案內容,必須應該在前兩步就已經被完整定義,專利工程師的角色,是把「已確認的技術價值」轉為可保護的權利範圍。
如果專利工程師同時還要「幫忙想技術」,那幾乎可以確定,這件專利的保護深度與廣度都會被壓縮。
為什麼這四個部分缺一不可?
因為每一段解決的問題完全不同:
沒有技術挖掘 → 專利沒有靈魂
沒有技術文件化 → 專利容易寫偏、寫淺
沒有專利申請文件
→ 創新無法被法律保護
沒有可專利要件評估 → IP 投資失控、策略錯位
專利挖掘不是產出文件,而是將研發技術成果提高創新品質的價值挖掘。
結論
專利不是創新的終點,RD系統化專利挖掘,讓研發成果不被遺漏而能真正彰顯價值,可以說是研發成果可以更系統化、規模化、價值化的創新起點。
真正成熟的企業,不追求「專利數量」,而是建立一套可持續運作的專利挖掘系統,讓研發、創新與 IP,成為同一條價值鏈上的不同節點。
如果你現在看到的專利很多,但沒有一件真正成為你的競爭優勢,問題往往不在專利寫得好不好,而在於——你是否真的完成了「完整的專利挖掘」。
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創新式專利挖掘,提高研發成果價值、降低研發資源浪費、提升智慧財產布局強度,增加企業創新資產!
如果您的企業也遇到需要建立系統化的專利挖掘流程,或是導入ai 工作流,歡迎與我們聯絡~!
service@iiiinnovation.com (3i + innovation.com)
*1 RD系統化專利技術挖掘服務方案歡迎瞭解
智勝未來─ AI 遇到超系統兵法認知架構 AI 取代人類智慧 ? 如果我們回頭看看古代聖賢書籍,就可以很輕鬆地發現 AI 目前仍屬於低認知架構的狀態。 從兵法系統中以 # 孫子兵法 ,以 # 道天地將法術 的六維系統認知為例子和 AI 對話,輕鬆就可以發現目前 AI ...