知識的詛咒

為什麼產品會失敗，教授不會教書，人生這麼困難？（全文 6000 字）

為什麼產品定價這麼難？

為什麼教授上課都讓人聽不懂？

為什麼說明書寫得這麼複雜，直接告訴我按哪裡開機不行嗎？

為什麼不能好好說話？

為什麼人生這麼困難？

這些生活中的無數挫折，過去我以為是人的能力、溝通技巧的問題。

但最近，我讀了哈佛大學語言學家 Steven Pinker 的書《The Sense of Style》，才發現，答案可能在於一個極為普遍，但我們很少察覺的認知盲點上。

「知識的詛咒」

這個認知盲點，遠遠不只是讓教授講課難懂而已，而是在我們的生活中，處處都在影響我們的思考、決策、團隊溝通、產品設計、創業，甚至是我們對自我價值的判斷。

Pinker 在書中說：

「當你把你每天都要遇到的這類挫折乘上數十億人口，你就知道『知識的詛咒』是人類文明發展極大的障礙，效力等同貪腐、流行病和熵增。」

這篇文，是我深入讀完 Pinker 書中章節之後，我對「知識的詛咒」的概念整理，包含：

1. 知識的詛咒如何運作？

2. 「知識詛咒」的三種場景

3. 如何克服知識的詛咒？

4. 「樣樣通，樣樣鬆」其實是好事。

5. 我們還有 AI

6. 好好利用 AI 的「平庸性」

▋ 知識的詛咒如何運作？

一個經典的實驗案例，是史丹佛大學在 1990 年的一個實驗：「敲擊者與聽眾」（Tappers and Listeners）。

實驗中，參與者被分成兩組：「敲擊者」（tappers）和「聽眾」（listeners）。

「敲擊者」的任務是，選一首所有人都聽過的老歌（例如《生日快樂》、《Jingle Bells》），然後用手指在桌上把歌曲的節奏敲給聽眾聽。

聽眾的任務，就是根據敲擊者敲出的節奏，猜出是哪一首歌。

大概像是：看一個人在打太鼓達人，但你不能聽音樂跟看螢幕，你要猜出他在打哪一首歌。

在開始之前，研究者請「敲擊者」預測聽眾猜對的機率。

「敲擊者」們普遍預測，成功率大概會是 50%。

然而，實驗的實際結果：在總共 120 次的嘗試中，聽眾只成功猜對了 3 次。

聽眾的成功率僅僅為 2.5%，遠遠低於敲擊者預測的 50%。

這就是「知識的詛咒」：當敲擊者在敲打節奏時，他們的腦中正播放著那首歌的旋律、歌詞、和聲，他們「聽得到」整首歌。

但對於聽眾來說，他們接收到的資訊就只是一連串「嗒、嗒、嗒」的無意義敲擊聲。

當我們擁有一項知識，我們注定難以想像「不擁有這項知識的生活」，我們也更傾向於認為其他人都有這些知識，因此形成盲點。

（這也能解釋比手畫腳：比的人都覺得已經很清楚了，但猜的人永遠猜不出來。）

▋「知識詛咒」的三種場景

「知識的詛咒」在我們的生活中，四處都存在，你幾乎每天都要體驗一次。

⇨ 1. 最基本款的知識詛咒，是「教書」。

我們應該都很清楚：不是每個老師都會教書，「擁有專業知識」跟「傳遞專業知識」兩者是完全不同的技能。（在大學尤其如此）

知識的詛咒最知名的案例，就是愛因斯坦：超級會研究，但是他上的課完全沒有人聽得懂。

據說他上課時，幾乎不是在對聽眾說話，而是自顧自地盯著黑板，隨手寫下一串長長複雜的張量方程式（Tensor Equations），自言自語：「從這裡，很顯然地...」

才說完「很顯然地」，就馬上推導出另一個更複雜抽象的方程式，一跳就跳過了五、六個關鍵的數學推導。

台下的聽眾已經是普林斯頓高等研究院，高材生中的高材生，仍然完全聽不懂他在說什麼。

因為知識的詛咒，人類史上最聰明的頭腦，也同時是人類史上最糟糕的老師。

⇨ 2. 另一款知識的詛咒，在網站 UX 設計／產品說明書上。

例如最經典的失敗案例，報稅。

作為一個報稅者，我只想知道「台灣政府要收我錢沒關係，所以我要去哪裡繳這筆錢？」

我看了一早上看不懂。最後我拜託報稅神人我老婆，她崩潰了一下午，最後終於搞定了。

（中間還出現了陷阱題，當你填寫完所有資料，走過三道驗證手續之後，你要下載某個文件才能繼續

——但是當你點擊下載，你會直接被導向新的頁面，所有填寫好的資料被清空。強，真的太強了。）

報稅這件事，是「知識的詛咒」徹底的展現。

因為其實，整件事不過就是：「我賺了錢，國家保護我安心賺錢，所以國家要抽成。我要繳錢」對吧？

真正在流動的資訊，政府只需要知道：

你是誰？

你賺了多少錢？

--> 計算完成，請你繳 {這個數量}，在 {金流平台／銀行戶頭} 繳錢。

簡單幾個步驟可以搞定的事情，卻要延伸出Ｎ個專有名詞（稅籍登記、制度介紹、申報窗口、新制新聞稿、制度查詢），然後再設計懶人包、諮詢窗口...

因為設計者「知道了太多行政體系結構，深陷在知識的詛咒裡面，無法想像一般使用者的觀點」。

（當然也有防止逃漏稅的設計，但完全沒有必要搞這麼複雜吧！）

⇨ 3. 知識的詛咒也展現在「商品定價／談判」上。

其實最早提出「知識的詛咒」這個字的人，不是教育學者，而是經濟學家。（註一）

因為他們發現，買賣是一個「資訊不對等」的關係：賣家對產品了解得多，買家對產品了解得少。

理論上來說，賣家應該要可以運用手上大量的資訊，在談判中掌握更好的地位。

但事實上剛好相反：賣家會因為「知道得太多」，反而無法換位思考買家的觀點，這使得他們反而處於劣勢，無法準確預測對手的行為。

⇨ 最常見的情況是「高估」。

例如，一個軟體工程師花了兩年時間開發出數據分析工具，

他知道背後的演算法有多麼優雅、程式碼架構多麼有擴展性、伺服器響應速度比競品快了 50 毫秒、而且能夠處理比對手多一倍的併發請求。

當他向一位潛在的客戶（一位行銷總監）報價時，提出價格 50 萬台幣。

他內心的依據是：「我這套系統的技術領先業界兩年，光是這些研發演算法的成本就不止這個價錢了。」

但，行銷總監才不在乎三小演算法。

他只關心一件事：「這個工具能幫我提升多少廣告投報率？操作介面會不會很複雜？導入需要花多久時間？」

當他聽到工程師一直說演算法多屌，擴展性多好...他腦中只會想：

「太複雜，太貴。競品工具只要 20 萬。」

工程師因為知道得太多，「高估」了自己產品在對手眼中的定價，因此無法做出最正確的定價價格。

⇨ 另一個場景則是「低估」，這點是個人創業者第一次定價很容易面臨的問題。

例如我做《電馭寫作》的時候，我一開始訂的價格其實是 500 美金，遠低於我後來開出來的第一波啟售價 888 美金。

後來，我收到 Justin Welsh 的電子報。

他說，他在事業上最重要的突破，就是他定出一個「說出來聲音會發抖的價格」。

過去，他的諮詢顧問服務是每小時 250 美金，收費已經很高了，客源非常穩定，但對象都是一些基礎的工作者（都是大公司送來培訓的），他要長回答一些很無聊的基礎問題。

他思考過後認為，他應該要提高價格，才能直接訓練 CEO 等級的人，他才能開始處理有意義的、好玩的挑戰。

所以，他決定把他的顧問服務價格翻七倍，從原本的一小時 250 美金，提升到每個月 14,400 美金，8 小時。

他事先練習了幾週，每天對他老婆說他的定價，甚至在他的辦公室貼上一個寫著 「14.4K」的便利貼。

但當他真的對一位 CEO 提這個數字的時候，他的聲音還是抖得像是要告白的國中生。

「我的策略顧問方案是.....一萬四千四百美金，一個月提供八小時的諮詢服務。」

說完，對方 CEO 沈默了一陣子，Justin 滿臉通紅死死看著鏡頭，假裝鎮定。

最後 CEO 說：「就這樣？那，我們什麼時候開始？」

到這一刻，Justin 才意識到，過去他對自己的定價真的太低了。他成功打破了一次「知識的詛咒」。

看完這封 Justin Welsh 電子報之後，我思考掙扎了好幾天，也決定心一橫，把第一波售價改成 888 美金。

我沒有翻上七倍，但我打這個數字的時候，手也在發抖。

我一直覺得自己不值這個價錢。

我一直覺得我會被市場鄙視，第一波銷售可能根本沒有人會買。

我一直覺得「幹，大家應該早就會用 AI 寫作了吧，我這個課程真的有價值嗎。」

為什麼？

因為我知道了太多「我的不足之處」：我知道真正很強的課程產品長什麼樣子，再回頭看看我正在打磨的半成品，我真的很想掐死我自己。

但問題是，買家並不知道。

買家並不是做過一輪完整市場調查、競爭者研究分析、研究完所有 AI 寫作技術的人，（如果是就不會是買家了）

買家只是帶著問題希望被解決的人。

對買家來說，只要解決問題的價值遠超過 888 美金，他就願意買課。

即便我理性知道這個道理，上市測試也證實願意付這個價錢的人是多的，當我真的要開出這個價格的時候，還是得要克服超大量的心理阻力。

兩種定價的案例，高估的工程師要克服的是「自尊」，低估的線上課開發者要克服的則是「冒牌者症候群」。

這，真的是一種「詛咒」。

從小，大人就會跟我們說「知識就是力量」，但現實是：

「擁有大量的知識並不永遠是好事。」

人是會被知識給困住的。

你知道得越多，你就越難以克服自己的「知識債」。

▋ 如何克服知識的詛咒？

「知識的詛咒」存在於個人的盲點，且時常結合心理機制（工程師對技術的愛／創業者冒牌者症候群／愛因斯坦的跳躍思考）反過來限制你，

因此，單單「試圖換位思考」真的效果有限。

Steven Pinker 在《The Sense of Style》書中，舉出了一些解決辦法

⇨ 1. 拒絕使用縮寫、專業術語、行話、黑話

有些專業術語、縮寫可能有拓展到一般人的日常生活，但知識的詛咒會讓你高估這些字的普及程度。

如果你必須放上專業術語，請簡單解釋之。

⇨ 2. 永遠要舉例子

一個沒有例子的解釋，就基本上等於沒有解釋。

有時最好放上兩個例子，讓複雜概念最清晰。

⇨ 3. 想像對方就是自己，但不知道脈絡

你的讀者分佈注定是鐘形曲線，不管你怎樣說，一定會讓部分的人覺得無聊，部分人覺得太難。

那你應該要往「更簡單」的方向去思考你要做的內容（文章、產品、書、說明書、報稅網站...），還是要往「更困難」的方向？

Pinker 建議永遠往「更簡單」的方向。

因為「知識的詛咒」，你注定會高估讀者的水平，所以最好把內容寫得「你自己覺得有點太簡單了」。

把那些你自己已經模組化、抽象化的思考拆開來，回到具體的層次，講清楚給讀者聽。

Pinker 說：「關鍵在於，把你的讀者當作跟你一樣聰明的人，但是他們剛好對於你知道的東西一無所知。」

⇨ 4. 把你的文字給一個普通人看

Pinker 認為，我們永遠會高估「自己有多了解讀者」這件事。

想想前面「敲擊者與聽眾」實驗案例，以及知識詛咒運作的邏輯：我們會把「自己對他人想法的想像」放到自己的大腦，然後以為自己知道了一切。

「這應該很簡單吧？任何人都會吧？」

實際上，幾乎永遠不是這樣。

你越是一個領域的專家，你眼中的「這應該很簡單吧」，對新手根本是有如登天。

要克服這點，你能做的就是：實際找一個對象來「對答案」。

例如，我非常提倡任何一個寫作者，都找一個身邊的人，把自己的文章不停拿去給他們看。

尤其，你最好讓他們在你面前看，觀察他們讀到哪個段落，會露出怎樣的表情。

只有這樣做，你會獲得最精準的回饋。

⇨ 5. 過一陣子再回來看

就是最常聽到的「文章要放一晚，再回來重新編輯」。

這個目的是讓大腦的短期記憶消除，你會更有機會從「讀者的角度」重看一次自己的文章。

這樣做很有用。以寫文章為例，通常寫文的當下你都會跟當下的靈感處於「熱戀期」，你必須冷靜個兩三天之後，你回來看自己的文章才能做中性的判斷。

文章以外，任何產品也都是如此。

如果沒有辦法讓一天再回來的時間，我至少會去散個步，或者打個電動再回到文章上。

▋「樣樣通，樣樣鬆」其實是好事。

Pinker 上面的建議，是專門給寫作者的，傳遞知識過程要克服的知識詛咒。

但在日常個人學習上，我覺得也應該時時記得「知識的詛咒」這個概念。

日常生活裡，什麼叫做「知識的詛咒」？

最經典的是這句話：「當你手上拿著錘子，看什麼都是釘子。」

當你太過於熟悉錘子的工作視角，你就被這個視角給侷限了，看不見全貌。

以前會非常擔心自己讀書忘記裡面的內容，強迫自己一定要把所有重點都記下來。

但隨著筆記庫逐漸成長，我發現：把所有重點都記下來，這些知識反而是一種「負債」，不是「資產」。

因為當我選擇記下所有重點，注定有很多是我「無感」的筆記。

而這時候管理筆記盒，就是處理一堆我無感的資訊。那就變成是一個辛苦的工作了，而且我也不知道記得這些事要幹嘛——這些資訊對我沒有意義，那再怎樣看似重要，也只是雜訊。

而現在，我對於「忘記」也更加釋懷了。現在讀一本書，如果真的忘了大部分，或者只做了幾張筆記，沒有整本整理下來，也不會覺得怎麼樣。

畢竟，我曾經因為把所有東西全部記下來，結果卡片筆記盒負債累累，差點要整個筆記盒燒掉重來的。

要時時提醒自己：知識很有可能一不小心，就從「資產」轉變成「負債」。

現在我的閱讀習慣，反而更喜歡從每個來源都只拿一點，但是保持我閱讀的材料非常豐富多樣化。這樣時常會產生「意想不到的連結」。

例如，我在思考「創作者的商業模式」的時候，剛好正在讀到 Steven Pinker 另一本書《Enlightment Now》，裡面提到亞當斯密認為「產品、服務與想法」的交流，是經濟發展的動力。

我延伸把這點拿去跟 AI 對話，才發現：亞當斯密在《國富論》中提到一種社會專業分工，叫做「觀察的人」（The men of speculation）

他們的工作，就是不要工作，在旁邊好好地觀察人們工作的樣子，思考怎樣改良現在的生產效率。

我看了心想：這不就是現在的「創作者／知識工作者」最好的寫照嗎？

原來「創作者」的社會功能，在工業革命時代就出現了！（你當然要延伸到蘇格拉底也是可以，但我覺得那個年代的社會分工跟現代差太遠了）

於是我分析創作者的商業視角，直接因為亞當斯密而有全新的啟發。這絕對不是我讀任何一個自媒體經營大神的書，可以獲得的連結。

除了知識本身，在技術上尤其是如此。

工具技能是一種資產，但同時也是一種負債。

我時常覺得我太擅長於寫作了，以至於我在分析內容時，都只看見「文字內容」、「文字策略」，而不是一個創作者經營個人品牌的「全貌」（短影音、YT 影片、Podcast...甚至實體策展）。

從這點來看，我認為「樣樣通，樣樣鬆」在 AI 時代其實是好事。

通，代表你有機會跨領域思考，連結遙遠的概念。

鬆，代表你不會被知識給綁死。

在很多個領域都建立淺淺的一點「手感」，會是讓你觸類旁通的底氣。

我在 2022 年 AI 爆發之前有試著學 Python（那時候想轉行當資料分析師）

後來真的太卡關了沒有堅持下去，但是我已經學完了基本的 HTTPS 概念、Git 版本控制、Python 虛擬環境架設、基本腳本語法、JS 腳本語法、CSS 跟 HTML 的概念。

這些都只是最基本最基本的東西——淺淺的一點「手感」。

現在 Vibe Coding 問世了，我發現要上手就非常快速。因為我已經知道怎樣看，甚至在 AI 即將出錯的時候，有一點點直覺可以聞出錯誤。

這樣就很夠用了。

偶爾三分鐘熱度一下，也是挺好的。

▋ 我們還有 AI

AI 的出現對於人類最大的幫助，也許就是幫助你克服「知識的詛咒」。

以我的案例，我是第一次在美國創立 LLC 並且要研究複雜的稅法，包含跨國報稅事務。

其實說穿了就只是「所以我到底要繳多少錢給誰」的這種簡單問題，會出現一堆：Form 1116、Permanent Establishment PE、FTC、IRS Publication 514、直接稅／間接稅、租稅協定、雙重課稅、S Corp、Solo 401k...

天啊，知識詛咒之高牆。

過去當然只能找一個熟悉跨國稅務的會計師，專門幫我解釋這些名詞，針對我的案例分析。

現在還是需要找一個會計師，但差別在於，我可以先用 AI 做功課，建立最基本的認知，然後帶著一個「很可能是錯的，但有基本概念」的想法去找會計師聊。

這仍然是大幅節省了我的時間（還有會計師諮詢的成本，一個小時 250 美金）。

▋ 好好利用 AI 的「平庸性」

除了讓 AI 幫我們解讀困難的材料，我認為還有一個特殊的用法。

我們可以善用 AI 的「平庸性」，來克服知識的詛咒。

大家都會說 AI 是「平均、平庸、大眾水平」，因為訓練語料是整個網路所有材料。

這完全正確，但是一般人的思考到這邊，頂多延伸到「所以拿 AI 來創作是不行的，品質會非常平庸」。

這也正確，《電馭寫作》課程的所有努力，都是在克服這個「平庸性」。

但重點是：你可以反過來利用 AI 的平庸，讓 AI 回來評估你的「內容」，給你「回饋」。

甚至「挑選」。

AI 的品味也是平均的水平。

AI 的品味，就是大眾的品味。

這代表：使用 AI 品味挑選出來的文章、材料、段落，有機會是直接符合大眾品味的文章。

AI 有機會幫助你，突破知識的詛咒。

這點是我最近的新發現，我還在摸索中，但我注意到的狀況是：

⇨ 1. 當我在處理一個很長的材料（例如 podcast 逐字稿），我常常直接問 AI：「材料裡面最有啟發性的重點是什麼？」

一開始完全只是偷懶。但後來我發現：這個問法，AI 會穩定產出很優秀的選題點，幾乎每次都會有讓我驚艷的內容。

我後來想想，這邏輯是順的：既然訓練的材料都是大眾水平，那模型對「什麼東西對我有啟發」的標準，自然就是大眾水平了。

⇨ 2. 當我用 AI 產出大量可以用的標題，並且請 AI 「直接選一個你認為最符合文章主體一致性的標題」，它挑選的結果，其實並不差。

這當然不只用在標題，也可以應用在選題、前言方向、文章風格、要呈現的重點....

這對高階的創作者非常有幫助。我一開始在設計 AI Agent 的時候，還很擔心 AI 的品味跟我差太遠，太平庸，會不會不好用。

後來發現：其實 AI 的品味平庸，反而因為可以代表大眾，作為一個重要的參考依據。

很多創作者的專業背景已經深厚，他最大的負擔不是知識缺乏，而是「知識詛咒」：他已經知道得太多，無法想像大眾的品味是什麼了。

如果你正在面對「知識的詛咒」，也許你可以多多利用「AI 的平庸性」 。

▋ 重點回顧

1. 當你懂了一件事，你就很難想像「不懂」是什麼感覺，這就是「知識的詛咒」。就像敲節奏的人，腦中明明有旋律，但在聽眾耳裡，就只是一堆沒意義的敲擊聲。

2. 知識的詛咒會搞爛你的定價策略：要嘛你會像那位工程師，因為太懂技術而高估價值；要嘛你會像我，因為太清楚自己的不足，反而嚴重低估了自己產品的價值。

3. 要時時提醒自己：知識隨時會從「資產」變成「負債」。當你手上拿著錘子，你看什麼都會是釘子，這會讓你看不見事情的全貌。

4. 寫作時的關鍵心法是：把讀者當成跟你一樣聰明，但只是剛好不懂你懂的東西。你要做的，就是把內容寫到「連你自己都覺得好像有點太簡單了」的地步。

5. 永遠要記得舉例子，沒有例子的解釋，基本上就等於沒有解釋。不要用行話跟縮寫，如果你非用不可，一定要簡單說明那是什麼。

6. 最有效的方法：找一個跟你目標受眾接近的普通人，請他在你面前看完。觀察他讀到哪裡皺眉頭、哪裡眼神發亮，你就知道答案了。

7. 你可以反過來利用 AI 的「平庸性」。AI 的品味就是大眾的品味，讓它幫你挑重點、選標題，等於是直接請一位大眾品味的編輯，來幫你破解自己的知識詛咒。

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大概這樣。

一不小心就寫了六千字，希望沒有太冗。

祝你一週順利。

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PS：

文章中提到的 AI 使用技巧，都是我在《電馭寫作》課程的教學內容。

這門課是我近期的代表作，我的目標是幫助創作者，真正掌控 AI 的力量，成為 10x 產能電馭創作者。

我要讓每個創作者，都獲得屬於自己的一人寫手團隊。

《閱讀前哨站》瓦基：「聽起來有點不可思議，但它是真的：自從善用加恩在各個環節教學的題詞之後，我的寫作效率、寫作成效、寫作動機都大幅提升了！」

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註一： Colin Camerer、George Loewenstein 和 Martin Weber 於 1989 年在《政治經濟學期刊》（Journal of Political Economy）上發表的論文《經濟環境中的知識詛咒：一項實驗性分析》（The Curse of Knowledge in Economic Settings: An Experimental Analysis）