那天，有老客人反應，酸辣湯變稀了。我接收到反饋的第一時間，打電話到現場說了這件事
隔天，現場回覆我說，有人問了 ChatGPT，AI 回答：「可能是放醋的先後順序造成的。」

酸辣湯變稀了，卻讓我看見「AI與職人經驗」的界線。

一、AI的限制：錯不在工具，而在「問錯問題」

我一聽就皺眉頭—不是不欣賞他善用工具的態度，而是那種「AI 說什麼，他就信什麼」的樣子。
我們現在的這些做法，不是演算法給的，是靠三、四十年的經驗累積的。與時俱進也不該捨本逐末。
湯的香氣正常、顏色正常，但一舀起來，整個稠度明顯變稀。
同仁竟然還皺著眉再說了一次：「老闆，會不會是醋下的太早了？」
這句話我聽過好幾次，每次都讓我眉頭更緊。

首先，下醋的時間根本沒改變。
以前都不會稀，最近卻時稀時不稀，大多數時候仍是剛好的濃度。
這很明顯—問題不在「放醋的先後」。

問對問題的關鍵：經驗累積的上下文

我可以理解 ChatGPT 給出「酸辣湯變稀的原因」。
包含什麼酸鹼中和、澱粉結構破壞、溫差影響。
但這件事有一個關鍵性重點，也是現在 AI Prompt 一再強調的事情：「有沒有問對問題」

今天問的問題如果是：

• 「每次加醋的時間跟量都一樣，為何煮出來的湯之前稠度都剛好，為何現在有時候會比較稀？」
• 或者是「我現在在煮酸辣湯，用料有 balabalabla，做法順序如下 XXXXX，請問哪一個環節是造成酸辣湯變稀的可能原因」

那我都覺得的確有在善用工具。
可惜現在只是便宜行事罷了。
湯，還是稀的。

二、現場的智慧：能分辨「稀不稀」的職人手感

這時候，站在一旁的資深阿姨開口了。
她沒有查資料，甚至連打卡系統都還搞不太清楚。
她只是瞄了鍋一眼，說：「會不會是太白粉水調太多了」
那一刻，沒有化學式、沒有 AI 報告，只有一雙十幾年來如一日看湯、聽湯、攪湯的眼睛。

一問之下，果真是調和太白粉的水，比例出了問題。

三、與時俱進：科技與人味的驗證哲學

我不反對問 AI，我自己也在用，也覺得那是新一代該有的求知方式。
但我在意的，是問完之後—有沒有再實事求是的加以驗證。

有些答案，不在螢幕裡，演算法也沒法告訴你。
翟九有 SOP，也有 ChatGPT
但還是那句話：
我知道我們的客人，不是來吃「按照SOP做出來及格的東西」

AI 可以列出十個可能的原因，
但它不會聞，不會嚐，不會聽。
它給的是機率和邏輯，但職人給的是「現場正解」。
真正的職人精神，不是堅持古老，而是對微小細節的專注。
讓科技進來，但不讓它搶走我們對「人味」的判斷。
因為我們的顧客，要的不是 SOP，而是那份「剛剛好」的完美。
這就是我們這一代老闆在學的事：讓科技進來，但不讓它搶走「人味」。

歡迎分享給那些，正在尋找科技與經驗平衡的餐飲同業們。
翟九—始終是您最實惠的陪伴