近年來生成式人工智慧在企業界，彷彿成了最新僱用全年無休的數位助理。從策略簡報、行銷計畫到財務分析，帶來的效率提升不可小覷。人工智慧的問題在於它看起來「上知天文、下知地理」，卻未必真懂。然而，當員工愈來愈把思考外包給大型語言模型，企業管理決策風險也隨之上升。
人工智慧出錯並非新鮮事，問題核心乃是在語氣篤定的流暢回應中，使用者放下了從資訊幻覺、到奉承式偏誤、知識時差、與過度自信的懷疑與查核。若企業只見效率紅利，卻忽略針對人工智慧這些結構特性，設計治理模式與風險控管，不但無法成為輔助利器，恐反而付出昂貴的代價。
生成式人工智慧最廣為人知的風險，正是所謂的「資訊幻覺」（Hallucination）。這最容易被低估的錯誤，是系統性地生成看似完整、實則憑空捏造的虛假資料（Fabricated Data）。其他還包括錯誤資訊（Incorrect Information），甚至經過合理加工的自創情報（Invented Intelligence）。這些內容往往以過分自信的（Overconfident）語氣呈現，值得使用者警惕。大型語言模型是根據既有資料進行機率計算，而其並非真正地理解與思考。難怪業界常以「一本正經地胡說八道」來形容這類特性。。
另所謂的「奉承式偏誤」（Sycophancy Bias），也是相當重要的結構性問題。當模型透過語言線索揣摩使用者立場時，其回應往往傾向強化既有觀點，而非提供獨立、批判性的修正意見。許多情境下，人工智慧更像一位唯唯諾諾的幕僚，而非衡量全局、提出逆耳忠言的「機器版」顧問。這種的回饋易使決策者誤以為自身判斷已獲得客觀驗證，而忽略其他重要的變數與情境。
當資訊幻覺與奉承式偏誤疊加影響，甚至可對個人判斷與心理狀態造成實質衝擊。已有許多案例與研究顯示，使用者在長時間與生成式人工智慧互動下， 極易造成情感依賴， 愈談愈想愈窄，引導使用者朝向「鑽牛角尖」。甚至在極端情況下，對心理健康產生負面影響， 鼓動自我傷害或傷害他人，或使用陪伴機器人取代真人當作好友，甚至於是配偶。這種特性尤其在高度使用的青少年與孤立族群中更為明顯。對企業而言，這不僅是技術問題，更是一項攸關判斷品質、商業倫理與公司治理的課題。
除了資訊本身的真偽問題，生成式人工智慧還面臨「知識時差」（Knowledge Lag）的限制。由於模型受限於訓練資料的時間點，在公共政策、產業監管或企業競爭策略上，往往無法即時反映最新法規修正、技術創新、地緣政治變化，甚至是競爭對手剛宣布的布局。系統通常不會主動提醒使用者這一段分析可能已經過時，於是可能是用昨日的地圖，規畫明日的戰場。
時間落差再篤定的表達風格，誤用的風險便隨之放大。在不確定性、資訊變動快速，或已超出模型知識邊界的決策情境中，過時內容極易導致方向性錯誤。問題不在於人工智慧不知道，而在於它不知道自己不知道。若未建立必要的查核與更新機制，這種滿滿自信的資訊落後，反而成為決策過程中的風險來源。
在管理決策導入人工智慧的過程中，考驗的核心不在於技術先進，而在於能否建立一套以人為本、以 人工智慧為用的治理框架，既有效控管潛在風險，又放大其提升商業價值的優勢。畢竟管理決策的最終關照對象乃是人，科技的角色應是輔助人類做出更好的判斷，而不是取而代之。若缺乏足夠的專業知識與實務經驗，管理者其實很難判斷人工智慧輸出內容的品質與適用性；因此多層次驗證、交叉比對與即時查核不只是技術流程，更應被內化為企業治理文化的一部分。
組織也必須依據風險程度，界定哪些事情可以用、又該如何使用人工智慧。在高風險的情境下，如企業併購、重大投資決策、法遵合規、涉及機密資訊、敏感隱私，或需要高度同理與人際判斷的人事議題，不宜由人工智慧主導，應交專業人士進行獨立分析與決策。
需要最新資訊、專業判斷，或牽涉倫理與文化敏感性的事項，則屬中度風險，較適合採取人工智慧輔助搭配專家審核的模式。即便是在低度風險的應用，如草擬文件或整理資料，企業仍需透過教育訓練與制度設計，讓員工了解人工智慧的限制，培養批判性思考能力，並建立可查核、可追溯的標準作業流程。效率固然重要，但真正能為企業加分的，並不是用得快，而是用得穩、用得穩。
其實這類人工智慧的濫用， 在高等教育校園內已經越來越普遍，不只學生，連教職員也加入其中。例如2023年美國某知名大學的高階管理利用人工智慧寫全校公開信， 反被學生抓包抗議，最後被迫辭職。
另2025年6月，紐約時報報導美國一所名校，發生老師利用人工智慧準備上課投影片，卻忘了將「餵」給人工智慧的提示從投影片上刪除，學生下載後發現，要求退費該門課程未果，一狀控告學校（當然原告絕無勝訴可能）的怪聞。
而2025年10月，紐約時報另一報導某名校教授抓到學生集體舞弊，而這些學生寫給教授道歉信，居然非常地神似，一看就知道非人類所完成，被教授公布。以上固然聽來像令人莞爾的笑話，但也顯出人工智慧使用的倫理問題，需嚴肅以對。
或許您的人工智慧助理看來才華洋溢，但別忘了它同時也是博覽群書但食古不化的史學家、善於阿諛的馬屁精、無中生有的小說家，因為統計計算模式讓它看來好聰明。機器與模型強大的識別能力與資訊處理，並不能夠如同人類理解與判斷，唯有對人工智慧分析結果保持批判性的思維，方能做出明智的決策。
作者簡介_邱萬鈞
美國東北大學財務金融系教授 Northeastern University, Boston, MA
