簡介

許多公司墜入我們所謂的「預測陷阱」：大量投資於預測性 AI 技術，卻沒有意識到這些能力只代表 AI 能為企業決策提供的部分價值。

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正如最近在《Communications of the ACM》中的一篇文章所指出的，「人工智能的預測能力不一定會轉化為在新穎情況下的推理與決策能力」[1]。本文將探討避免此陷阱的挑戰、限制與可能的解決方案。

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什麼是預測陷阱？

當組織出現預測陷阱時：

1. 他們混淆了預測與最終目標：許多公司擁有精密的人工智能模型，這些模型可產生預測，但卻一直未被使用，因為他們尚未建立組織基礎架構，將這些洞察力轉換為具體行動[2]。
2. 它們無法彌補「可能發生的事情」與「我們應該做什麼」之間的差距：正如「超越預測」一文所指出的，最有效的人工智慧實作不只是預測結果，而是協助制定決策、評估選項，以及模擬不同選擇的潛在後果 [2]。
3. 使用預測模型進行決策：正如 George Stathakopolous 在 Ad Age 中指出：「我經常看到行銷人員試圖使用預測模型進行決策。這並非完全是錯誤，但卻是一種較為過時和繁瑣的方式'[3]。

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預測性 AI 的基本限制

預測性 AI 有幾個固有的限制，可能會妨礙其決策價值：

1. 對歷史資料的依賴：「人工智慧預測的主要限制來自於人工智慧用來進行預測的原始資料是過去的資料。因此，人工智能必然總是以過去為導向'[1]。這使得它在前所未有或快速變化的情況下不太可靠。
2. 因果關係問題：許多 AI 系統可以識別相關性，但無法識別因果關係。這就是某些專家所說的「因果陷阱」- 機器學習系統「從數百萬個小關係中」獲得資訊，但往往無法告訴我們是哪些特定特徵決定了某個結果 [4]。
3. 可解讀性挑戰：複雜的機器學習模型通常像「黑箱」一樣運作，讓人很難理解它們是如何得出某些預測結果的。正如 Qymatix 所指出的，「缺點在於您無法快速聯想出哪些特徵能提供您關於特定客戶的最多資訊」[4]。
4. 確認與一致性偏差：研究顯示，人工智能可能會出現決策偏差，包括傾向於「強化使用者問題的框架，而非挑戰其前提」[5]。這種「一致性偏見」會導致看似合理的答案，但實際上卻是基於支持薄弱的關聯。

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超越展望：邁向真正的決策授權

為了克服預測陷阱，公司應該：

1. 從決策開始，而非從資料開始：找出影響最大、最頻繁且最困難的決策，然後再逆向找出哪些 AI 能力可以改善這些決策 [2]。
2. 設計授權，而非自動化：建立結合人工智能洞察力與人類判斷的介面和工作流程，而非試圖將人類從決策週期中移除[2]。
3. 建立決策回饋迴圈： 系統地追蹤決策結果並報告此資訊，以改善 AI 並完善決策流程 [2]。
4. 培養決策素養：不僅要訓練團隊的 AI 素養，也要訓練他們了解決策偏差、概率思考以及評估決策品質 [2]。
5. 採用決策智慧： 更成熟的人工智慧實作正在採用決策智慧 - 結合資料科學、決策理論與行為科學，以增強人類的判斷力 [2]。

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未來：人類與 IA 的夥伴關係

AI 的真正價值在於人類與機器之間的合作關係。在這種夥伴關係中

• AI 可處理大量資訊、識別模式、量化不確定性及維持一致性。
• 人類的貢獻包括對情境的理解、道德判斷、創意解決問題和人際溝通。

正如麻省理工學院 PMC 最近的一篇文章所指出的，「要理解人工智能增強決策導致互補性表現的條件，有必要區分可能無法實現互補性的兩種不同原因」[6]。研究顯示，當人類與 AI 的預測有足夠的獨立性時，它們的結合可以優於任何單獨的方法。

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總結

隨著我們深入 2025 年，人工智能的競爭優勢越來越不是來自於擁有更好的演算法或更多的資料，而是來自於更有效地將人工智能整合到整個組織的決策流程中。掌握這種整合方式的公司不僅在營運指標上，而且在決策速度、決策品質和決策一致性上，都有顯著的改善。

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避免預測陷阱需要改變觀點：不應將人工智能主要視為預測技術，而應視為提高決策能力的技術。正如麻省理工學院斯隆分校的 Susan Athey 所說：「我嘗試幫助管理者瞭解，就目前我們所擁有的人工智能類型而言，從人工智能的角度來看，是什麼讓問題變得容易或困難」[7]。

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能夠駕馭這種複雜性的組織，將是未來數年從人工智慧獲得最大價值的組織。

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來源

1. ACM 通訊（2025 年 4 月）- 「人工智能預測會擴大到決策嗎？」-https://cacm.acm.org/opinion/does-ai-prediction-scale-to-decision-making/" id="">https://cacm.acm.org/opinion/does-ai-prediction-scale-to-decision-making/
2. 文章「超越預測」（2025 年 4 月）-「為什麼 AI 的真正價值在於決策增強」。
3. Ad Age（2024 年 11 月）-「如何從 AI 預測轉向真正的 AI 決策」-https://adage.com/article/digital-marketing-ad-tech-news/how-pivot-ai-predictions-true-ai-decision-making/2589761
4. Qymatix (2021 年 8 月) -「如何避免黑盒機器學習的因果性陷阱」 -https://qymatix.de/en/causality-trap-machine-learning-black-box/
5. Enabling Empowerment (2025 年 2 月) -「終極 AI 決策陷阱：討好的欲望」 -https://enablingempowerment.com/ai-decision-making-alignment-bias/
6. PMC (2024) - 「人工智慧輔助決策的三大挑戰」 -https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11373149/
7. 麻省理工學院斯隆管理評論 - 「將 AI 預測應用於複雜決策的危險」 -https://sloanreview.mit.edu/article/the-perils-of-applying-ai-prediction-to-complex-decisions/