為什麼到目前為止沒有真正的商業智慧工具

在前一篇文章中，我們探討了生成式 AI 如何引發「第二次混沌」，從外部衝擊著我們對商業現實的信任。現在，我們要將目光轉向內部，審視一個更為根本的挑戰：即使 AI 的輸出看起來完美無瑕，我們能信任它得出結論的那個過程嗎？

歡迎來到由「向量與權重」構成的迷霧森林——AI 的決策「黑箱」。

從「看得懂的規則」到「看不懂的關聯」

在 AI 革命之前，我們所依賴的電腦程式，其決策邏輯是人類可以理解的。一個信貸審批系統，可能基於一套清晰的「IF-THEN」規則：「如果申請人年收入大於 X 且信用評分高於 Y，那麼批准貸款。」雖然規則可能複雜，但其決策路徑是透明、可審計的。

然而，當今驅動生成式 AI 的大型語言模型 (LLM)，其運作方式完全不同。

它不是基於人類編寫的規則，而是透過學習數十億份資料，將所有概念——一個詞語、一張圖片、一款產品——都轉化為高維度數學空間中的一個「向量」。而模型的核心，就是那數以萬億計的、定義了向量之間複雜關係的「權重」。

AI 的「判斷」，不再是邏輯推導，而是在這個我們無法直觀理解的、浩瀚的向量空間中，進行複雜的機率運算。當你問它問題時，它給出的答案，是基於其內部權重計算出的、統計上最可能正確的下一個詞語序列。

這帶來了一個根本性的轉變：我們從一個【「可解釋的因果世界」，進入了一個「相關性的機率世界」】。

商業決策的「黑箱」化

這個轉變，正以驚人的速度滲透到商業活動的核心：

• 招聘篩選： AI 正在取代人力資源，從數千份履歷中篩選出「最具潛力」的候選人。但它做出選擇的依據，可能並非我們所理解的「能力」，而是一些隱藏在數據中的、無法解釋的相關性。
• 供應鏈管理： AI 系統根據全球的物流數據、天氣預測、社群情緒，動態調整庫存和採購策略。它的決策可能極其高效，但當被問及「為何」要在此時增加某個零件的庫存時，它可能無法給出一個人類能理解的理由。
• 金融投資： 量化交易早已是 AI 的天下。演算法根據瞬息萬變的市場指標做出買賣決策，其背後的「邏輯」可能已經遠遠超出了人類交易員的認知範疇。

我們正將越來越多關鍵的、攸關企業命運和個人前途的商業判斷，交付給這個由向量與權重構成的迷霧。

信任的困境：當「高效」遇上「無責」

這個「黑箱」帶來了前所未有的效率，也帶來了一個致命的信任困境。如果一個 AI 系統：

• 因為訓練數據中隱含的歷史偏見，系統性地拒絕了來自某個特定社經背景的求職者，我們該如何發現並糾正這個錯誤？
• 因為一個無法解釋的關聯性判斷，建議公司對一個前景光明的專案撤資，導致重大損失，責任該由誰來承擔？
• 向用戶推薦了一款存在安全隱憂、但數據上「轉化率極高」的產品，引發了事故，平台能以「這是演算法的決定」為由免責嗎？

當決策過程變得不可解釋，「問責」 (Accountability) 便無從談起。一個無法被問責的系統，無論其表面上多麼「聰明」，都無法獲得我們最終的、真正的信任。

我們需要的，不只是「更好的答案」，更是「可信的過程」

AI 的「黑箱」特性，迫使我們重新思考我們對「智慧」的定義。在商業世界裡，一個好的決策，不僅僅在於其結果的正確性，同樣重要的，是其過程的合理性、透明性和公平性。

當前的 AI 發展，過於偏重追求結果的「準確率」，而忽略了過程的「可信度」。

這意味著，任何試圖解決未來商業問題的架構，都不能僅僅滿足於提供「更精準的 AI 服務」。它必須從設計之初，就將「可解釋性」、「可審計性」和「可問責性」作為核心原則，致力於驅散向量與權重的迷霧，讓我們不僅能看到 AI 的答案，更能理解它為何會給出這個答案。

因為在一個健康的商業文明中，信任，永遠比效率更重要。