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廖明輝／中華經濟研究院輔佐研究員

日前，英特爾執行長季辛格在台北國際電腦展的演講中提到AI時代，認為所有的裝置將成為AI裝置，所有的企業也將成為AI企業，AI也將無所不在。在AI技術蓬勃發展的時代，理解並能解讀消極資料（未被明顯提及或注意到的資訊）將比以往更加重要。宏遠紡織前總經理葉清來在精實讀書會分享出自福爾摩斯《銀色馬事件》的故事「那個晚上看門狗沒有叫」。一匹名駒賽馬在賽前一晚失蹤，馴馬師被殺。福爾摩斯發現事發當晚沒有人聽到看門狗的吠叫聲，這個「沒有叫」的現象引起他的注意，推測出罪犯應是狗所熟悉的人。消極資料成為破案的關鍵，啟示我們消極資料的重要性。在面對不穩定、不確定、複雜和模糊的情境時，注意那些未被直接提及的訊息至關重要。這種「近察遠觀」、「連結訊號」的能力也是企業領導人必備的素養。

在AI領域，這一點尤為突出。清大王道維教授指出，AI本質上是虛擬的，只能用效果來評估，追求「像」而不追求「真」。生成式人工智慧透過模擬人類語言串聯不同的擬態，如文字、圖像、音訊和視訊，讓人感覺可以溝通。然而，我們需要小心AI幻覺，因為AI有時會「正經八百地胡說八道」，讓我們誤以為看到的就是事實，而忽略未被放進AI模型訓練的消極資料。應對這項挑戰，我們必須學會像福爾摩斯一樣，善於觀察和解讀消極資料並保持警惕，避免被表象所迷惑。我們可以採取三種對策來改善AI幻覺：檢索、提示和微調。檢索指的是利用資料庫進行比對和查詢；提示是在生成過程中引導AI產出更符合預期的內容；微調則是調整模型參數來提高準確性和一致性。

AI的發展不僅是技術的進步，更是應用思維的轉變。IA（擴增智慧）是一種新型的應用思維模式，強調在人「主導」的情況下利用AI提供輔助，而不是完全依賴AI進行決策。此外，AI的應用還需配合現地現物的觀察方法，這與福爾摩斯偵探辦案有異曲同工之妙。福爾摩斯依靠現場訪查與觀察，推論求證，找到事實真相。同樣，豐田模式的真因調查也強調現地現物，透過實地觀察和溯源追蹤，找出問題的根源。無論是偵探辦案還是企業管理，都需要從有限訊息中推斷出真相，刪除不必要的資料，並一步一步地驗證假設。這種能力需要高度的解讀力和勇於質疑現有資料的智慧。

總結來說，無論是在偵探推理、企業管理還是AI應用中，消極資料的效用不容忽視。我們需要培養敏銳的觀察力和解讀能力，能夠看出那些被隱藏的事物，從而做出更準確的判斷和決策，避免被虛假的表象所迷惑。同時，運用IA思維模式，將人類智慧和AI技術相結合，才能真正發揮AI的潛力，為我們的生活和工作帶來更多便利與創新。