【專欄】企業是為『智能體─時尚名詞』買單？還是要為『智能體效能』買單？

文/陳家聲

追逐GAI大潮，已經是世界各國及全球產業發展不可避免的趨勢！從日前七位全球知名AI教父「深度學習教父」Geoffrey Hinton、Meta 首席 AI 科學家 Yann LeCun、Stanford AI 研究院共同創辦人李飛飛Fei-Fei Li、蒙特利爾大學教授 Yoshua Bengio、普林斯頓大學約翰·霍普菲爾John Hopfield以及Nvidia CEO 黃仁勳Jensen Huang、Nvidia 首席科學家 Bill Dally共同獲得 2025 年伊麗莎白女王工程獎，從他們接受訪問時的對談，引發全球各界的關注與熱烈討論。AI技術的持續創新發展，被多人稱為是新一輪的科技革命！六位AI巨擘對AI的發展卻給出不同看法，包含了普惠的AI技巧一方面讓更多人能夠輕易的進入AI世界與使用，但也對AI的無限創新發想應用所伴隨的風險、倫理與治理問題提出嚴重的警訊！

筆者在上週曾在專欄中提出：GAI是工具、助理、夥伴或軍師，反映的是使用者對GAI的不同定位與認知！這是對GAI思考的基本問題，也可以擴展到對AI 智能體的認知。雖然筆者在一年多前就指出：『AI智能體』是未來發展趨勢！到底『智能體』是什麼？如果AI包含算力、算法與大數據三個主要組成，筆者將『算力』視為是『硬體』部分，英偉達的GPU就是一個代表，這是巨頭的遊戲！筆者認為『智能體』可以簡單地描述為：企業或個體可以根據自身需求，以企業或個人所擁有的數據資料為基礎，藉由深度學習或神經語言模式，或是目前各大AI巨頭所提供的開源工具，建構自身封閉的AI模型！這與LLM存在基本的不同，LLM是以網路數據作為訓練，而『智能體』主要根據企業內部數據作為模型訓練的基礎，在數據品質上是具體、可控的、真實的！而大模型利用網絡數據存在的一個嚴重的基本問題就是網路數據品質不可控及數據真偽的嚴重問題！因此，以網路數據為基礎所做的訓練或強化學習，存在太多不可控因素！這也是目前LLM或GAI的回應出現著數據嚴重偏誤的問題，包含正經八百地胡說八道！還有各種認知、性別、價值觀等的偏誤。

企業要引進或建構AI智能體，需要回歸基本問題，企業要『智能體』做什麼？知道『智能體』是什麼嗎？網路上存在一大堆公司強調：透過智能體的自主學習與自主決策能夠協助企業解決各種問題！真的嗎？對於這種行銷語言，企業需要審慎辨識。由於目前太多的AI、GAI是『表演式』展示！若是『智能體』，可以請教這些公司是否已經利用行業或產業、領域的有用、有效數據作為AI模型建構的基礎，並透過推行落地，獲得具體的成效？即使擁有行業、產業數據的單位與組織，他們對於數據的品質也是無法確定的！因為對於企業或產業、行業數據的蒐集是一項苦力！而且需要投資大筆資源去蒐集！即使是企業組織，對於企業內部的數據也無法掌握！因此，才會有數據孤島、數據千島湖的常見現象！

企業首先要落實『數位轉型』（數位化），才能談『數智轉型』（數智化、數治化）！如果連數位化都沒有，根本沒有條件談數智化、智能體的打造與建構！智能企業已經超越了傳統工具和流程的自動化，還要能在流程建設中，重新思考業務運營流程的優化，甚至是重新思考流程的設計：從傳統『工作任務』完成的工作流，轉向『以客戶價值創造為中心的業務、服務流』，這其間包含思考數位科技、各種感知元件的設計、以及從客戶價值流如何蒐集與運用數據！這是不同的組織設計與業務運營，是企業經營典範與經營模式的創新改變！中國企業在這方面的投資與研究，除華為、小米外，台灣人一直以為『美的』是傳統的家電企業！這種封閉的自以為是的看世界，是台灣產業存在的嚴重危機！美的企業早在約二十年前就已經進行企業轉型的策略性思考及規劃，已併購了德國知名的機器人庫卡品牌，中國平安保險推動數位轉型也有近二十年的歷史。這些企業早在企業成長時，都能夠掌握全球科技與產業發展趨勢，預為企業轉型做準備，而能夠幽雅轉身！

用目前流行的一句話：本來是從從容容、游刃有餘；如今卻是匆匆忙忙、連滾帶爬地，前途茫茫，不知所措！台灣長期沉溺在過去四小龍的成功經驗，不從事研發及人才投資，缺乏危機意識！對企業發展缺乏長期發展的思維！只在乎短期利益與成本控制！這是台灣產業需要記取的教訓！用馬雲的話講：在陽光燦爛日子修屋頂！在企業經營良好時，要有危機意識並做防範準備！