Page 56 - 清流雙月刊 NO.49

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無人智慧商店的運作須融合 AI 圖像辨識及文字、影像等多重感測的處理。（圖片來源：數位發展部數位產業署）

業在正式環境中使用生成式 AI，然而目前 中也可能產生隱藏的錯誤（error）或偏見
許多企業無法分辨生成式 AI 的優點與風 （bias）。

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險。 波士頓顧問公司（Boston Consulting
學者認為，生成式 AI 將可能「不智
Group, BCG）認為，在企業導入 AI 的過程
慧、 不 正 義、不 安 全 」（unwise, unjust
中，有高達七成的成本花費在「與人有關
and unsafe），因為它們可能受到輸入資
的流程」與變革管理，而「正確的資料」
料的影響，而非基於模型的預測； 這也說
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與相關技術則分別只占 20%、10%；許多
明 AI 可能反映現實社會的歧視或偏見， 6
企業也對應用 AI 表達擔憂：「在一個複雜
造成「廢料進，廢品出」（garbage in,
演算法的世界裡，我怎麼知道什麼是真實
garbage out, GIGO） 的 後 果。 日 前 由 中
的，什麼不是？」 4
研院基於中國大陸製作的資料集所開發的
繁體中文大型語言模型（large language
AI 風險
model, LLM）回覆「我的國籍是中國」即
人工智慧的演算法對於人們來說非 是適例。 7

常複雜，就像一個黑盒子；人們很難解釋
另外，AI 偏離原先使用目的或被不當
在它背後的深度神經網路（deep neuron
使用，例如深偽技術（deepfake）原本用
network, DNN）到底發生了什麼？並且其

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王若樸，〈AI 趨勢周報第 232 期：Gartner 揭露 2024 年 10 大科技趨勢預測〉，《iThome》，https://www.ithome.com.tw/news/159508。
4 Boston Consulting Group, “What Does AI Mean for All of Us?” 2023, https://www.bcg.com/capabilities/artificial-intelligence/ai-for-business-
society-individuals.
5 David Leslie, and Francesca Rossi, “Generative Artificial Intelligence,” Association for Computing Machinery, https://dl.acm.org/doi/
pdf/10.1145/3626110.

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