AI 深具潛力未來 10 年能為企業提升生產力，但其實在可見的未來期間，想要以 AI 推動企業轉型，我們還有很長的路要走。
文／Martin De Saulles‧譯／葉庭筠
企業顧問麥肯錫（McKinsey）雖然相信 AI 未來能自動化執行許多企業活動，但也承認要實現這願景可能得花上幾十年，即使只是小規模的 AI 應用。在當今 AI 掀起熱潮，許多廠商和顧問公司大吹 AI 效益牛皮的同時，CIO 和其他 CXO 應該保持冷靜、張大眼睛。
AI 要在企業內產生明顯效益所花的時間超出許多人想像，原因有很多。
一、人類作業的複雜性
有研究估計，一般人每小時要做 2,000 次決策。這些決策之中許多是重複性的日常作業，幾乎不需思考，但另一些則是更複雜而細膩的任務。在工作上，人類大腦可以快速處理多項輸入資訊，考慮安全、社會規範，同事和公司的需求，以及準確與策略目標。同時我們還能用口說、書寫，或以手勢透過多種系統及工作流程表達出決策內容。
即便更強大的運算科技及更高效的資料取得，讓企業在重覆、低價值事務的決策上更為加速，但複雜事務的決策迄今仍然少不了人類的介入和監督。一個攸關企業聲譽成敗的決策是極其困難，且幾乎不可能複製。沒錯，聊天機器人已能接手許多客服中心的工作，但這些都必須在嚴格定義的參數下進行，包括輸入的資料或提供的答案。
二、AI 的幻覺
AI 幻覺（hallucination）是指大型語言模型（large language model，LLM）能給出看似真實、實則為捏造的答案，而這問題在企業 AI 應用可不能小覷。根據估計，ChatGPT 給出的答案有 15% 到 20% 是幻覺，這比例對關鍵企業決策而言是無法接受的。
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企業環境下的 AI 幻覺可以經由以驗證過的私有資料微調 LLM 減少。限制以驗證過的提示來查詢，以及加入 Langkit 和 Guardrail 等開原碼工具，或是專屬產品如 Galileo 可協助進一步改善 LLM。這些工具和框架還在早期開發階段，使用者必須以不同解決方案多方實驗。至少要等好幾年，才會有經驗證能減少 AI 幻覺到可接受程度的可信賴方法。
三、習慣和流程的改變
新技術如智慧型手機和社群平台可以很快在消費者間普及，但這過程在企業緩慢得多。新式軟、硬體的擴散會受到作業流程、使用者訓練，以及技術路徑依賴（path-dependency，即選擇一種路線後即不再輕易轉換）等因素的阻礙。雲端運算、通用資料格式和 API 的確有助於降低部份障礙，但阻力仍然很大。科技顧問業者 Gartner 近日一項調查顯示，45% 的客服代表（CSR）避免使用新技術，而選擇舊式系統和工具。
雲端運算先驅和雲端儲存服務 Box 公司執行長 Aaron Levie 最近對 AI 很快將能協助推動數位轉型的論調提出質疑。「所有操作式任務流程中，有哪個 AI 能有效取代人類執行，哪怕短短 10 分鐘，我認為一個例子也找不到，」他說。
企業 AI 的下一步
生成式 AI 引發的熱潮和興奮已經開始消退，更實際的期待則漸漸浮現。這些新工具在企業內的實際應用需要大量客製化和投資。要成功將 AI 導入企業應用，人類工作的複雜性和細膩度，以及取得消費者信賴，都是必要條件。話雖如此，面對 AI 帶進龐大報酬的潛力，企業若現在還不動身踏上這趟旅程，這不是傻，什麼才是傻？
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