【專欄】認清對AI的迷思，才不會讓AI把自己迷失！

文/陳家聲（台大商研所兼任教授）

在媒體的喧染下，AI已成為當今時尚的流行詞，幾乎在每次、不同群體的聚會中都會談到AI，但絕大多數人對AI的認知是不足的！例如，幾乎媒體或管顧公司都經常報導AI『取代人』、『取代工作』，加上AI巨頭的大量裁員，宣稱AI可以提升效率、降低人事成本！而經過一年多來的發展，以AI巨頭為例，並沒有因為裁員而創造經營效益！卻仍然存在著巨大的虧損！

如果從AI巨頭早期強調算力算卡數、萬億參數的模型建構，到強調TOKEN數，個人覺得他們就是嘗試改變AI運用的收費模式，以增加利潤！加上一些企業對TOKEN的迷思，以為使用TOKEN越多表示AI能力越強，並將員工使用TOKEN數作為績效管考與激勵的依據，就呈現了績效管理的恆古問題：『管理者衡量什麼，就得到什麼！』也就是企業把員工使用TOKEN數作為績效管考與激勵的依據，員工就會讓自己使用TOKEN的數增加！但是企業經營績效並沒有因為員工使用TOKEN增加而提升！這問題似乎普遍存在企業花費鉅資投入購買算卡、AI模型系統，推動AI的落地轉型，卻不到5 ％的企業能夠提出具體數據來佐證AI推動的效益！

雖然從2025年開始，一些AI高峰會議都強調對AI引進與推動將轉向『以結果付費』的型態改變！而目前市場上存在大量AI、AI智能體的展示，卻未能提出企業具體實踐的成果！另外，從每週都看見AI公司都報導新模型的更新或創新，這代表著AI的發展仍是在百家爭鳴的技術發展初期，多數的管顧公司當然也是在學習運用AI及邊學邊教的過程中，看見許多論述暢談AI或AI智能體、AI代理人、AI數位員工…等一堆新名詞，可以知道大家對AI存在的高度的期待，太多的擬人化思維！似乎想要創造出跟人一樣的數位人！以今天的AI、數位科技、生物科技的發展而言，對於人體、生命體人類的知識仍是相當有限的！但透過AI取代人、取代工作的生物性焦慮，或可以推動人類也需要與時俱進，能夠學習並認識AI、數位科技等。當然根本問題還有：數位機器人為什麼要像人？而且一個主要爭論還包括：使用GAI後，人似乎逐漸失去獨立思考能力！越來越不像人！人失去主導權！

以智能體而言，太多人都暢談如何打造自己的智能體！不知道每個人所宣稱的『智能體』到底是什麼？具備什麼能力？如常見企業的HR宣稱建構了招聘、徵選的『智能體』！這些企業HR很時髦，能跟進時代AI、數智科技發展，很佩服他們！但是企業的招聘、徵選智能體是如何建構的！一般文章敘述很少深入報導！如有機會，讀者可以深入去探詢！或可以把他們視為是HR為提升自己及企業形象所做的廣宣報導！

另外，大家可以用『常識』想一想：AI巨頭花費多少錢才打造出一個智能體？利用多少數據、算力，如何測試模型的建構，從展示說明『可用』到『有用』，這中間投入多少時間？金錢？以今天的TOKEN為例，很多使用者或企業收到帳單後才警覺費用巨大！但是開始建構的智能體是否可用？能夠商業落地？這中間是持續不斷的試驗、複盤、迭代修正！筆者不是對AI智能體的悲觀，這是科技時代的重要發展趨勢，值得鼓勵大家一起探索！筆者期望大家能夠用一種科學實證的態度與方法去檢視所謂智能體的建構！

以筆者當前所認知個人或企業、部門對智能體的打造，主要是把過去工作過程中各種獨立的作業程序、數據資料等，能夠以流程化方式將工作連接，所謂的一鍵完成，而不是不斷地反反覆覆地在不同網頁、APP中進出！這是最基本的認知！嚴格講起來，這也是『流程自動化』的過程！至於如何做出最終的報告產出，找出流程或經營管理過程中的問題、提出建議與改善方案等，這『不是』目前AI智能體所能做到的！這部分的工作與能力才是人類最具價值的部分！當然，在利用既有數據建構智能體的過程，企業既有的數據資料是否準確？可用？有用？需要審慎思考！

例如，受到科技創新的影響，一些例行性、重複性、有標準作業流程的工作，能夠透過數位科技將流程自動化，這是對崗位／職位的職責與職能要求必然跟著改變！過去篩選人員的標準是否能夠適用？而利用AI生成的職位說明書（JD）真的適合企業組織數智轉型的設計嗎？不同企業是否敢於運用AI生成的JD？這些在絕大多數的HR報導裡都是缺乏的！用常識想一想，我們能夠用過去的數據來建立新時代的職位說明書嗎？

以數位、AI科技的創新而言，它所帶動的變化不是『線性』的演進，更不是二元的思維模式，而是一種『顛覆』！讀者們若關注AI的趨勢與運用，需要持續關注當前知名AI創業者、推動AI企業轉型的企業CEO、或是一些號稱超級個體、OPC等，他們在整個創新創業過程中的實踐心得分享！這部分在台灣媒體中的報導是稀少的！讀者有興趣可以在微信的官方帳號裡，看見許多有關AI的公眾號，如騰訊研究院、阿里研究院、AI組織進化論…等，看見大量的專業分享。看著人家走過的路，可以減少自己盲目摸索的錯誤！

一個提醒：太多目前對AI、AI智能體的陳述、展示，展現著『人』的期望與創新創意發想，但從『想法』到『實踐』是一條長遠的路，需要不斷地以科學實證方法去論證！從『可用』的展示到日常商業『能用』是需要反覆迭代驗證、修正的！不要把AI當成本事的炫耀！目前對AI的介紹存在太多的幻想！冠上AI似乎是萬能，能夠解決許多問題！如HR的AI 招聘、職位說明書撰寫等！AI生成不能空想！必須與企業運營結合！太多人分享利用GAI生成顧問建議書或企業行動方案，他們會利用PK方式，讓ChatGPT 與 GEMINI的產出互相PK、查核比對。是否利用這樣的方式就可以保證產出的正確？還有對於產出的行業內容顧問或使用者是否具備行業領域專業知識能夠做判斷！…等，這中間存在一大堆的問題值得探討。

利用網路數據所建構的LLM基本上無法擺脫：正經八百、胡說八道的偏誤！加上人傾向於『自洽』，曾經有朋友分享，他與AI互動的提問前後接近50萬字！他對AI的產出很滿意！請問這時候AI的產出是這位朋友的產出？還是AI的產出！記住：人們在建構AI時，就如同數位化一樣，經常是把人的既有經驗『翻譯』為數位服務或產出，目前點餐的自動販售機就是一個典型。許多人在建構多元智能體時，對智能體也採取階層結構組織！這有如人類科層組織的翻版！而今我們看到科層組織已不是高效率的組織型態！

GAI的產出快速，時間短！而且一些人還強調讓GAI或智能體全天候、24小時工作！但是在智能化的過程中，『人』是『反應最慢』的節點！卻是企業組織運營與管理決策的重要把關與創新、價值創造的最重要關鍵！GAI幾分鐘的產出，你也可以讓GAI幫你產出100頁的PPT！請問你需要花費多少時間才能理解、編修與整理、判斷！讓GAI機器持續跑24小時，你的目的是什麼？你有時間閱讀、理解嗎？有能力判斷這麼龐大的數據資料的可信度、能用度嗎？……這些本質問題，可能是我們對AI需要深度思考的根本問題。

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