生成式 AI 進入決策核心：從複製貼上到外包決策，領導人要小心的四大陷阱
生成式人工智慧正快速滲透企業日常運作。從簡報撰寫、研究彙整到策略備忘錄，愈來愈多管理工作開始倚賴 ChatGPT 等工具輔助完成。
然而，隨著使用場景從「效率工具」走向「決策支援」，從學術界到法律界，再到企業管理層，已陸續出現因過度依賴生成式 AI 而引發的尷尬與爭議。這些案例顯示，真正的問題並不在於 AI 是否夠聰明，而在於領導層是否清楚理解它「不能替代什麼」。
誤用一：把 AI 當成可靠事實來源
生成式 AI 擅長產生語氣合理、結構完整的內容，但它的設計目標從來不是求真，而是生成看起來合理的回答。這也意味著，模型在缺乏明確資料時，可能會臆造細節、來源或引用，形成所謂的幻覺。
在企業場景中，這類錯誤一旦未經查核就被採信，影響遠比個人使用來得嚴重。管理層的簡報、對外文件或內部決策若建立在錯誤資訊上，錯誤會被放大為制度性失誤，進而影響組織判斷與外部信譽。
因此，愈來愈多專家提醒，生成式 AI 的正確定位應是「研究與整理的輔助工具」，而非事實背書者。即便 AI 能快速提供線索、觀點或初步資料，最終的驗證與責任仍必須由人類承擔。
誤用二：無審核地「複製貼上」
比起幻覺本身，更大的問題往往出現在「人類完全缺席」的使用方式上。近年已有多起案例顯示，從學術論文到企業簡報，使用者直接複製貼上 AI 產出，甚至連提示文字都一併外流，導致專業形象與信任基礎受損。
問題並不在於使用 AI，而在於放棄審核。
更值得警惕的是，隨著模型品質提升，錯誤不一定會消失，只會變得更像「專業答案」。這讓未經審核的複製貼上，成為一種更隱蔽、也更難被察覺的風險來源。
誤用三：將 AI 當成創意替代品，掉入抄襲陷阱
生成式 AI 在發想與腦力激盪上確實具有價值，但它的本質仍是對既有資料與風格的重組，而非真正的原創思考。當使用者未自行驗證產出的獨特性，便可能在不自覺中落入內容雷同，甚至引發智慧財產權爭議。
在企業環境中，這類風險並非抽象問題。一旦 AI 生成內容涉及市場溝通、策略文件或專業建議，其法律與商業責任仍由企業承擔，而非模型本身。
因此，較為成熟的使用方式，是將 AI 視為創意的「啟發器」，而非最終來源。真正的價值仍來自人類對內容的取捨、重組與判斷。
誤用四：外包敏感內容與價值判斷
除了內容品質，生成式 AI 的另一個高風險區域，在於輸入本身。當使用者將機密、敏感或具價值判斷性的資訊輸入模型，風險不只涉及資料外洩，更可能牽動倫理與信任問題。
許多員工會在未經管理的情況下使用個人帳戶操作 AI 工具，將內部資料、策略構想甚至個人資訊輸入系統。即使平台聲稱不會用於訓練，仍可能因紀錄、誤用或權限設計不當，導致不可逆的外洩風險。
在政治、公共溝通或組織價值判斷上，問題更為敏感。當領導者將這類責任外包給 AI，不僅無法降低風險，反而會削弱組織的道德與信任基礎。
輸入與輸出，是生成式 AI 的真正風險閘門
綜合這些現象，愈來愈多分析指出，生成式 AI 的價值與風險，並不取決於模型本身，而是取決於「人類如何輸入」與「如何接住輸出」。
粗糙、偏誤或不當的輸入，會放大模型的缺陷；而缺乏審核與判斷的輸出，則會讓錯誤在組織中擴散。當輸入經過篩選、輸出經過檢視，生成式 AI 才可能真正加速洞察，而非製造混亂。
回顧這些錯誤可以發現，多數問題並非來自技術失靈，而是來自「便利性壓倒專業意識」。生成式 AI 能加速工作流程，卻無法替代責任、價值與判斷。
對企業領導者而言，真正的挑戰不是要不要用 AI，而是如何在使用時維持人類的存在感。當組織仍願意為輸入負責、為輸出把關，並清楚界定哪些判斷不可自動化，生成式 AI 才可能成為放大專業的工具，而不是侵蝕信任的來源。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：MinterEllison、《Forbes》，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）