🤖 生成式 AI 看面試：當理工腦走進商學博士班

「我想當顧問，可能是石化業的吧。我想做 ESG，用公開資料站的永續資料。」
這句話，讓面試委員沉默了五秒。

這不是缺乏誠意，而是一個典型的 工程思維碰上商學語境的斷層。生成式 AI 若把這場面試輸入模型，大概會標記成：「Prompt 不完整、Context 缺乏、Decision Pipeline 未封閉。」

🧩 一、理工腦的「線性思維」 VS 商學的「系統思維」

理工訓練教人追求明確的變數與穩定的結論。博士班老師卻想聽「你怎麼看見不確定性」。
在化工與 AI 專案中，研究者習慣設定邊界條件（Boundary Conditions）；但商學教授在意的，是你如何定義那些邊界背後的制度、行為與策略。

生成式 AI 模型若套在這裡，會提示：

「請補足社會脈絡（Social Context）與制度機制（Institutional Mechanism）。」

⚙️ 二、資料不是重點，「資料閉環」才是關鍵

許多理工背景的考生都會強調：「那些是公司機密，我雖處理但不能用。」
但老師問「你有資料嗎？」的潛台詞，其實是：

「你有沒有真的碰過世界？」

商學博士要的，不是檔案夾裡的 CSV，而是你對資料生命週期的理解。

這就叫 Pipeline 思維：

• Data → Insight：資料治理與品質辨識。
• Insight → Decision：模型詮釋與情境判斷。
• Decision → Action：制度回饋與倫理考量。

老師想知道的，是你能否畫出這條「資料如何被信任」的管線。

生成式 AI 在這裡會自動補一句：

「Pipeline 是理工腦通往商學靈魂的橋。」

💼 三、顧問式回答的爆炸點：缺乏「利益人思維」

當考生說「我想當顧問」時，老師心裡常想：

「顧問幫誰？影響誰？解決誰的問題？」

商學博士不是職涯規劃，是研究治理與行為的科學。
如果換成生成式 AI 的角度，這段 Prompt 缺了三個變數：

1. 🎯 Stakeholder——你的顧問對象是誰？
2. 🧩 Mechanism——你的研究如何產生影響？
3. 🔁 Feedback——成果如何回到理論或實務？

沒有這三層，模型就無法生成有效輸出；
沒有這三層，老師就無法看出你的研究定位。

🔍 四、博士班在測試什麼：不是技術，而是轉譯力

書審資料常見這句話：「化工訓練讓我辨識變數、模擬結果、找穩定解。」
這句話若放進面試回應，可以改成：

「我的化工背景讓我習慣做系統敏感度分析（Sensitivity Analysis），
而商學研究也是一種決策模擬。
只是變數從壓力與溫度，換成策略與制度。」

這樣一說，理工的嚴謹就轉譯成管理的洞察。
AI 會判斷這是語義對齊（Semantic Alignment）的成功案例。

🌱 五、生成式 AI 的結論：面試其實是一場 Prompt Engineering

商學博士口試，不是問你「會不會做 AI」，
而是問你「能不能讓 AI 的結果被信任」。

理工人若能掌握這個 Prompt 模板，就能解決多數爆炸矛盾：

• 技術不是重點，邏輯才是。
• 資料不是武器，脈絡才是。
• 模型不是終點，治理才是。

✳️ 結語：讓生成式思維遇見決策科學

博士班面試最終要看見的，是一個從「工程問題解決者」變成「組織決策設計者」的人。
AI 專班的訓練、化工的分析、以及商學的決策理論，其實就是一條完整的 Decision Pipeline。

生成式 AI 若為這場面試生成摘要，大概會輸出一句：

「人不是模型的一部分，而是模型的目的。」