多數人用 AI 投資，問的是「台積電能買嗎」、「幫我推薦股票」，但 AI 能幫你算清楚，卻不能幫你釐清真正的問題是什麼。因此 AI 一樣強大，你卻輸給了那個知道怎麼問 AI 問題來輔助投資的人。績效的差異，關鍵就在問題的差異。
這兩年很多人開始用 AI 輔助投資，不過大概都是這樣問問題的：
「台積電現在可以買嗎？」
「幫我推薦三檔股票。」
「今年 Nasdaq 會不會漲？」
「我有一筆錢，幫我配置一下。」
我自己用 AI 的頻率，可能比很多投資人都高，而且我保證以後只會用得更多，但我不會問 AI 上面那些問題。我問的是：
「把我所有 AI 跟科技相關的部位重新算一遍。如果發生一次史詩級暴跌，我會損失多少？」
「多久可以靠現金流補回來？」
「假設我這個判斷完全錯了，你站在反方找我的漏洞跟盲點。」
預測不可控，但曝險可以算
明天會漲還是跌，AI不知道，我也不知道。但我把資金押注在哪裡，這件事是可以算的：我資產裡有台積電、有 Nasdaq 相關部位、有槓桿商品，還有一部份冷門股，分散在不同帳戶、不同工具裡。雖然跟很多歐印台積電的人比相對分散。但哪天 AI 泡沫，這些標的鐵定會一起死。
所以要算的不只是台積電的比重，是把跨帳戶、跨商品、跨市場的部位全部拆開，確認 AI 大方向如果出事，我有多少資產會一起受損。這件事人腦很不擅長， AI 幫我非常多。
另外 AI 還有一個很實際的用處，就是阻止我卯起來加碼。我有時候看到一個不錯的機會，也會想說這筆再加一點應該沒差吧，佔整體資產才一小筆。單看這一筆確實沒什麼，但加上去以後，我整個資產會長什麼樣子？
所以問題意識不在「這檔股票值不值得買」，我問 AI 的是「這筆買下去，我整體的風險會變成什麼樣子？」它回給你的東西就完全不一樣。
再來我會做更極端的事。我不只問跌 20% 我剩多少，我直接假設史詩級暴跌真的發生。台股跌、Nasdaq跌、AI類股跌，槓桿商品再把波動放大，質押的維持率要重新算過。有的部位在我個人名下，有的在我的投資公司名下，維持率要分開算。
我本業賺多少錢？配息可以領多少？哪些錢只能救急，不能拿來加碼？每年真正能重新投進去的錢到底有多少？
我最後要的答案，是假設市場完全不幫忙，我靠本業收入跟配息大概要幾年才補得回來。你可以用一個很簡單的例子自己算。假設你有 500 萬科技股，碰到一次跌四成，少了 200 萬。你一年能存下來投進去的錢是 60 萬，市場不給力的話，要三年多才補回來。
你在這三年都會很不舒服，你撐不撐得過去？這種問題就比台積電明年會漲到幾塊有價值太多了。明年股價沒人知道，但最壞的情況真的發生，今天就可以先算清楚。
很多投資人被市場淘汰，原因很少是看錯一次行情，大部分是出事之後撐不下去，在最不該賣的時候被迫賣掉，被迫賣掉可能是因為心裡扛不住，也可能是槓桿開太大，或是現金流出問題，但不管是哪種情況，你其實都可以先預演最差情況發生的時候會怎樣，起碼心裡先有個底。
投資沒有「所有人都適用」的最佳解
你問 AI 怎麼配置報酬率最高，AI 可以很盡責，但問題是你的指令下錯了。
人生真正要的，很少是單純的十年報酬率最大化。你不會想為了拼報酬率，把公司、家庭、人生其他重要的東西一起押進去，所以高報酬率要有幾項前提：一次熊市來的時候不會爆倉、每個月該付的錢付得出來，還晚上還睡得著。
AI 很會做最佳化，但它不知道什麼東西是以你最適合的最佳化。
不同的人正確答案根本不一樣，根本沒有什麼所有人都適用的最佳化。
去年對等關稅那幾天，我的本金掉了幾千萬，但對我的生活完全沒有影響，我剩下的錢也很足夠退休很多次，所以我其實沒必要很保守，操作反而可以更積極一點。但如果是另外一個四十幾歲的人，可能房貸還有十幾年要繳、小孩還在念書，他的情況跟我完全不同。
兩個完全不同情況的人問 AI 同一句「怎麼配報酬最高」，它給的答案很可能差不多，那合理懷疑，至少有一個人拿到的是不適合的答案。更可能兩人得到的答案都是不能用的。
正確的問法：先鎖限制，再談報酬
所以我問 AI 的時候，會先把限制條件放在最前面，再叫它在這個範圍裡面找報酬最高的。例如：我整體資產最多只能接受跌多少，家裡的現金流不能碰，在這兩個條件底下，怎麼配報酬最高？問題問對了，答案才是有意義的。
就算題目問對了，它也全部算對了，但到底承不承受得起，只有我自己知道。
史詩級暴跌真的來的時候，資產帳面一天少很多的是你，被券商追繳的也是你。晚上睡不著、家裡剛好要用錢得從哪裡擠出來，這些全部是你的事。AI 一毛錢都沒押在裡面，甚至它就算算錯了，你也拿它沒轍，被打亂的是你整個人生，它根本沒差。
那至少計算的部分，全部交給它總可以了吧？還是非常危險。我自己就抓過 AI 很多次錯。時常是它加減乘除沒算錯，但前面的假設一開始就錯了。
最危險的錯不在過程，而是前提
有一次我們在算，如果市場真的大回撤，我每年到底有多少新的錢可以補回投資組合。AI 把我本業可以投入的現金流、投資的現金流、股息全部加起來，算術完全沒問題，然後得出大概幾年可以補回來。我一看就說不對。因為這把股息也全算進去了，但股息裡面有一部份是我要拿去付房貸的，不能當成新的本金。
套回剛剛那個例子。一年能投的 60 萬裡面，如果有 20 萬其實是小孩的學費，能補血的就只剩 40 萬，原本三年多回血，直接變成五年。AI 當然沒有算錯，但前提如果沒講清楚，不知道現金流在你真實的人生裡已經有其他任務。
所以我現在會把 AI 的錯分成三種：一種是資料錯，抓到舊資料、看錯數字。另一種是算錯。這兩種其實還好處理，多檢查一下通常抓得到。
第三種是前提錯，這個最危險，也最難發現。因為 AI 的強項就是把錯的東西講的很有道理，不夠懂的人很容易被呼嚨過去。
比較重要的投資決策，我甚至不會只讓一個 AI 做，也盡量用最聰明的模型。可能 ChatGPT 先提一個方案，Claude 站在反方挑刺，再丟回去 ChatGPT 檢查。或者我自己看到哪裡怪怪的，就直接把整條推導全部打掉。做錯一個投資或公司戰略方向的決策，代價至少至少是上千萬，甚至上億損失，所以我完全不敢用便宜版或是免費版，那是找死。
話說回來，人都會有確認偏誤，簡單來說，就是你會本能地去找支持自己的資料。再遇上 AI 的討好型人格。結果就是你已經很想買了，AI 也很盡本分的徹底說服你。
所以我比較喜歡這樣問：假設這筆最後讓我賠很多錢，我現在最可能漏掉的是什麼點？叫它想辦法證明你錯，比叫它證明你對有用太多了。
AI 能給的太多，但重點不會跟著變多
AI 還有一個很少人講的問題：它太容易給你很多東西。以前一天研究三家公司已經很拚，現在 AI 可以幫你整理三十家。結果很多人用了AI 更忙。追更多指標、看更多標的，股票也換得更勤。
但投資很多時候是做得越多不一定賺越多。很多時候最好的決策就是什麼都不做，空手觀望的重要性，跟買進賣出一樣重要。所以 ChatGPT 或 Claude 丟給我一大堆建議之後，我會再跟它說「你用帕累托法則再順一次。」帕累托法則就是八二法則，我讓 AI 重新判斷，哪兩成的事情會帶來八成的效果。
你可以直接照抄這句丟給你的AI：「你剛剛給我的建議很多，請用80/20法則重新思考過，再給我一份新的建議」
如果是投資，可以問得更具體：
「你剛剛列了十個要追蹤的指標，用帕累托法則幫我縮到最重要，真正會改變我投資決策的兩三個，其他都拿掉。」
「會改變投資決策」這幾個字很重要。很多指標看了很有感覺，但它不管漲還是跌，你都不會因此買或賣，那追蹤它只是在消耗你的時間。
最後加一句「不要再補充新的東西」。不然AI很常刪完三個，又順手幫你補兩個新的回來。
AI 是讓它幫我處理更多資訊，讓我處理更精準、更關鍵的是，而不是找一堆事情給我做。
用 AI 不要被 AI 牽著鼻子走
用 AI 輔助投資還有個非常重要的點。AI對我的投資幫助真的非常大，但那是因為投資本來就是我的專業。前面那兩次，我都是一眼就看出來這是不對的。所以AI對我來說，是在放大我本來就有的判斷，它沒有在替我判斷。
AI 跟槓桿一樣，都是一種加速器。 你本來判斷就對，它幫你把優勢放大；你本來方向就錯，它也會讓你更快、更有自信地一路錯下去。如果你連AI講的是對是錯都分不出來，它給你錯的資料、錯的前提，推理中間漏了一塊，你全部都看不出來，那就會害死你。
更麻煩的是，它會把這些講得非常完整。有數字、有表格、有結論，看起來超級專業。你很可能因此比以前更有信心，下更大的注。以前你只是自己不懂，不懂的人通常也不太敢下重注。現在你其實還是不懂，但手上多了一個很有說服力的工具，幫你把錯誤包裝得像專業判斷。
這種真的會死得更快，而且連怎麼死的都不知道。
那是不是新手就乾脆不要用AI？這又是二元思維了，要嘛全部交給 AI，要嘛完全不碰，都不太對。AI 很適合拿來幫你整理資料、解釋財報、回答你看不懂的名詞，甚至可以讓你學得更快。
你要小心的是另一件事，就是假設AI可以直接幫你補上你自己還沒有的判斷能力。意思是說當你現在還沒辦法分辨它對不對的時候，碰到重大的投資決策就要非常小心。更重要的是先跟真正懂投資、有實戰經驗的人學。
像是怎麼判斷一家公司、如何判斷轉強轉弱點、風控跟資金配置、什麼情況可以加碼，這些基本功都要自己練起來。等你慢慢看得出AI哪裡講對、哪裡講錯，再把它接進來，那時候它才會真的讓你如虎添翼。
學會駕馭 AI，你可以做的三件事
你接下來要做什麼？
先拿你最熟的東西考AI。你做什麼工作，就問它你本業的問題，問個十題，看你抓得到幾個錯。你會發現它在你很懂的領域，也會一本正經地講錯。再回頭問投資的問題，如果一個錯都抓不出來，很可能是你還看不出來，它全部都對的機率反而很低。
真的要叫 AI 計算資產，先把每一筆錢的工作寫下來。哪些要繳房貸、繳學費，明年有沒有要買房，每個月要不要給爸媽生活費。讓他記憶起來，對資產，你要比 AI 更有責任感。
AI給你的答案要變成下單之前，先用自己的話講一遍它為什麼對。講得出來，就照你的計畫做；講不出來，部位就要再縮小一點，或是先放著再研究一下。等哪天你開始會糾正它了，你才算可以用上AI真正的能力。
本文內容僅供參考，無任何買賣建議，投資人應謹慎評估，風險自負。
