AI智慧科技推動智慧治理
企管碩專一 俞瓊雅
這次參加AI論壇，整體內容可說是場場精華，收穫豐富。論壇主題涵蓋三個面向，分別是：「AI百工百業應用」、「AI賦能創新轉型」、「AI智慧科技推動智慧治理」。雖然三個題目都環繞著AI的發展與應用，但切入角度略有不同，各自帶來不同層次的啟發。
第一場「AI百工百業應用」，讓我具體了解到AI如何快速滲透到我們的生活與各行各業中。從零售服務業到工業製造，AI正被廣泛應用來提升效率、優化流程。演講中也介紹了幾款實用的AI軟體與工具，說明企業如何藉由生成式AI進行產品創新與設計思維的延伸，這對我們在實務上尋求提升效率突破很有幫助。
第二場「AI賦能創新轉型」，則更著重在觀念與策略層面，提醒我們：數位轉型的核心其實是「轉型」，而不只是「數位」。讓我們了解到如果沒有明確的目標與轉型意識，即便導入再多科技，也只是流於形式。詹院長也強調，要以前瞻性的眼光去思考AI的應用場景，主動找出AI在自身產業中的切入點，而不是等著被科技潮流推著走。
第三場，也是我這次想深入分享的部分，是由師範大學曾元顯教授主講的「AI智慧科技推動智慧治理」。這場演講不僅提供了AI原理的深入淺出解析，更重要的是教授點出了驗證與認證在AI應用中的關鍵角色。無論是演算法的準確性、輸出的可靠性，以及永遠也難以根除的AI幻覺。
在Open AI於2020推出Chat GPT3 時，網路上充斥這大量的AI取代工作的訊息、各式學習prompt的推薦課程等。老實說，身為一個小小的行銷設計人員，每天要面對這類大量的新聞資訊真的讓人感到非常焦慮，尤其是學習焦慮，擔心跟不上別人、擔心軟體要付費，我沒有付費是不是就落後了？我沒有跟著了解是不是就落後了？
雖然一再強調AI不會取代人，而是要讓它成為你的工具。但是，在這個時代，你會不會用這個工具？會用多少工具？熟練的程度？熟悉的速度有多快？都會影響你的競爭力。而這些事情，也正深切地應證在產業裡。在這三年裡，我所常用的軟體、平台等，也都紛紛加入了生成式AI的功能，再加上這兩年黃仁勳的NVIDIA，讓所有的一切發展得更快。
所以，我才進而來到中原進修課程，想要藉由學習降低焦慮，想要藉由學習幫助公司提升競爭力。這個早已不是話題，而是我們現在就必須審慎面對的「AI進行式」。而現在，讓我更為焦慮，我意識到我們已經落後了？現在補救還來得及嗎？若賴以習慣這個工具，後續會有什麼影響？漫天的資訊及訊息，又有哪些是值得留下分析的呢？
此外，AI的「幻覺」（就是生成錯誤內容但講得很像真的那種），這個問題永遠都會存在。因為AI不是「懂」，它是運用邏輯而「猜」。只要是猜，就有可能猜錯，而且是很有自信地猜錯。
一開始，我們知道Chat GPT很會一本正經的說胡話，雖然不一定講的是對的，但卻看起來很有道理。後來GPT又進化了，除了回覆更加人性化，說明的地方還會附上連結。但你會發現，有時當你點進連結時，其實新聞根本沒說過這句話。當我們拿它來做為決策依據，如果缺乏基本判斷力，很可能走偏了方向還不自知。
我的反思是：AI能協助我們節省時間，但關鍵判斷還是得靠人，而如何下關鍵判斷？靠的不是直覺，而是不斷的學習，還有維持一種正確且積極的工作與學習態度，說得直接一點，就是不要偷懶。
此外，「決策」這件事，不能只是外包給演算法，我們除了要學會駕馭AI，除了讓AI快速正確的產出大量的資訊外，我們要更能夠識別真偽，要更具備查證的能力。例如：像最近緬甸發生的大地震，某電視台就是因為沒有經過查證，播放了AI製作的偽影片。這些具有公信力的電視台一旦播放的影片是偽造的，可能會讓廣大的民眾繼續散播，這後續的效應除了可能讓民眾產生恐慌以外，也可能讓社會大眾更難以辨認真偽。
這也讓我開始注意到現在很多產業，對於導入系統只要有「AI」就像打了強心針，覺得加上 AI 就是趨勢、是加分，彷彿只要導入就會自動升級。這也讓市面上出現了許多「假AI系統」或是「假AI公司」。為什麼我會說他是假的，因為這些系統在建構導入的期間大部分都是貪快，它們這些系統大多為了搶快上線，缺乏真正的模型訓練與驗證流程。或是這些公司藉由完美的提案，賺到錢後，可能就會開始割韭菜。
我的公司監測系統一直以來就有在進行AI訓練及優化，這也讓我警覺到，在導入新的AI技術時，除了必須同步設計「錯誤監控」也必須加入「人為介入點」。不能放任它自動跑，否則就會像是自駕車沒有剎車系統，危險大了。
我自己也有用一些AI工具輔助思考，像是寫企劃、比對市場資料時，它真的很快。但就像是曾教授講的：AI可以當起手式、可以幫你打草稿，但不能幫你「決定什麼是對的」。而執行創意這件事，本來就是一種反覆推敲的過程。我們的腦力激盪、團隊討論、多角度切入，才是讓案子有價值的地方。AI是幫你加速，不是幫你省略這一段。
總結這場論壇給我的啟發，其實一句話：AI很強，但不能迷信；要用得好，還得看你準備得夠不夠。不管是智慧治理還是企業數位轉型，導入AI的前提，希望能不是為了追風潮，而是思考能不能創造實質效益。包括：流程有沒有簡化？決策有沒有變準？風險有沒有降低？而不是只是花錢、堆技術、做表面。就像林教授說的任何科技或系統的導入，都要確保效益大於成本。這才是我們該走的路。
