企業不該盲目導入生成式AI，應先了解要解決什麼問題
9月4日，由美國哈佛大學商學院於1922年創辦的全球最權威管理雜誌《哈佛商業評論》（Harvard Business Review, HBR）繁體中文版，於台北舉辦2024年管理年會。一整個上午邀請來自美國的權威專家與台灣產、學代表，共同討論時下最夯的生成式AI科技，對企業經營、管理思維與人才培育的全面影響。
2006年起，遠見．天下文化事業群發行《哈佛商業評論》全球繁體中文版，18年來致力將全球最前瞻的管理知識，落地到台灣與華人世界，助力台灣與華人企業的經營管理邁向卓越。
今天論壇首先登場的講者是《哈佛商業評論》英文版總編輯殷阿笛（Adi Ignatius），他以「AI浪潮下的管理創新」為題，發表專題演說。
殷阿笛之前曾在《華爾街日報》、《時代雜誌》等重量級刊物服務，是全球管理趨勢的領航者，近幾年在《哈佛商業評論》開創「工作新世界」系列報導，親身專訪過無數國際級大企業家。自從2022年底生成式AI問世以後，《哈佛商業評論》就用許多篇幅探討AI的發展與影響。以下是他在管理年會上的演講精華重點：
AI就像剛發明的電力互聯網一樣，尚在發展初期
生成式AI出現得非常迅速，它就像是當初電力或互聯網問世之初一樣，人們仍在努力了解如何使用它。如果你是一個管理者，你需要能夠很自在地使用它，並且讓你的團隊試著使用，主動出擊、多加試驗，看看它如何能幫助你，不能坐等解決方案出現在你的面前。
以《哈佛商業評論》為例，內容就是我們的產品，因此適應生成式AI相對較慢，因為我們對內容非常重視，大家信任我們的內容，所以我們擔心生成式AI會產生的幻覺或錯誤。
ChatGPT讓寫作變容易了，HBR投稿量大增
但我們正在嘗試將它應用於不須署名的內容。比如標題，或者書籍封面的文案、文章摘要、翻譯，或是把內容分解成更短的形式，以及把一篇文章轉化為影音和各種短影音、音頻以及文章的短版本等等。我們創造內容，但把AI當成助手來轉化內容，將內容用於其他形式。
如果你問我是否能分辨文章到底是由AI創造的，還是由人寫的？我做不到，據說軟體也無法辨別。我們主要接受外部的大學、顧問公司或企業的投稿，這些文章很多是基於有趣的研究，以往有些人可能不擅長寫作，但ChatGPT使寫作變得容易，因此有了ChatGPT之後，很明顯的，我們的投稿量增加了不少。
我有位朋友是加州大學柏克萊分校哈斯商學院的教授，他指導三個博士生，其中一個非常優秀，可能將來會在哈佛商學院任教，另外兩個則不那麼出色。然而當他們提交論文時，三個人的論文都非常優秀，品質都達到了A+。這意味著過去學術界認為，能否寫出好論文是最重要、最有價值的能力，但在AI的時代可能就不同了。
圖／《哈佛商業評論》英文版總編輯殷阿笛（左方螢幕）與台灣活動現場越洋連線；張智傑攝。
數據是AI最重要的使用案例
我認為對企業來說，最重要的使用案例之一是數據。有些公司擅長處理數據，有些公司卻不知道如何處理，生成式AI正在幫助公司了解他們擁有什麼數據。比如有個大公司，好幾個部門都有數據，該如何將這些數據集中起來？如何從中發現價值？這些數據可能是關於公司營運、溝通、管理的內部數據，也可能是關於客戶的外部數據。AI最大的功用是使得以前無法使用的數據變得有意義。
現在很多企業把AI當成助理，用它來寫電子郵件，評估員工工作，或生成簡報檔等。如果我能把這些工作交給數位助手，讓我有更多時間做創造性的工作，是一件令人興奮的事。這些使用案例只是開始，將來會有更多。
防堵AI絕非好的政策，應該設立護欄
目前美國有些大公司禁止員工使用ChatGPT，其中有非常成熟的科技公司，像蘋果（Apple Inc.）就禁止員工使用，主要擔心的是不小心導致機密數據外洩。
但我認為生成式AI未來會像搜尋引擎一樣普遍，所以防堵絕非好的選擇。企業若擔心機密資訊外洩，可以設置一些「護欄」，同時教育員工在使用公司的資訊時，什麼可以做，什麼不該做。因為最終我們都會使用這些工具，如果我們自己不使用，而競爭對手使用，他們將會擁有競爭優勢。
現在外界也很好奇，AI技術對商業領袖的決策過程產生了哪些重大影響？事實上，生成式AI已經為企業領導者在制定策略時，提供了實質的幫助，愈來愈多創意人士和高階主管使用生成式AI作為一種創意生成器；更重要的是，AI有能力解鎖數據並使之有意義。
我們生活在一個管理變得非常複雜的時代，領導者經常會面臨到決策壓力，他們必須比以往更快速地做出更多決策，結果往往做出錯誤的決策。所以大家期望AI能幫助管理者理解數據的真正內涵，有效地分析數據，並幫助他們即時做出更好的決策，這項領域的未來發展更令人期待。
導入生成式AI前，先了解希望解決什麼問題？
生成式AI問世後，我看到一些公司非常興奮，但他們只是一味想應用生成式AI這項技術，我認為這是錯誤的。正確的作法是，你必須先考慮要解決什麼問題？希望改善什麼？企業的痛點是什麼？可能是針對內部流程，也可能是與客戶更有效地連接。先找出問題之後，再考慮是否有生成式AI的技術應用可以協助解決這些問題。
我認為在不知道具體如何使用之前，匆忙應用這項技術是沒有意義的。儘管如此，每個人都要去了解它是很重要的。對於企業高階主管、領導者如微軟的執行長納德拉（Satya Nadella）來說，他們的員工需要了解這項技術，並多方嘗試使用。至於領導階層則必須考慮，企業究竟在做什麼、想做什麼，這項技術能在多大程度上實際幫助企業。
生成式AI帶來了許多進步和便利，但也帶來一些前所未有的風險，外界也開始廣泛討論這項議題，我認為目前最大的風險是機密資料可能會外洩。有些企業會禁止使用大型語言模型，因為害怕內部機密可能會被用做訓練AI的素材。
生成式AI最大的風險不是洩密，而是不使用它
雖然生成式AI有內在風險，但更大的風險是不使用它。你需要熟悉它，看看它能為你做什麼。除此之外，更值得注意的是生成式AI會犯錯，會產生奇怪的幻覺，捏造事實和創造不存在的事情。
這是壞事，但也是好事，意味著人類的存在仍是不可或缺的。現在被強調的概念是人機協作，人類可以發揮更高的價值；更重要的是，生成式AI雖然會取代部分工作，更可能會在不同領域創造新的工作。
《哈佛商業評論》之前已經寫了很多關於生成式AI的文章，許多重要的人物像是前面提到的納德拉、OpenAI的營運長萊特凱普（Brad Lightcap），還有像哈佛商學院的教授拉哈尼（Karim Lakhani），以及賓州大學教授莫里克（Ethan Mollick）等人，都相信生成式AI未來會改變一切。
我們正處於一個重要時刻，許多企業還沒有看到對他們至關重要的使用案例，所以這就是《哈佛商業評論》正在努力做的事情。
生成式AI讓個人化產品成為可能，並大幅提升工作效率
接觸了許多AI相關的專家意見後，我對AI未來發展的看法是：它最終會為每一個個人產出客製化內容。舉例來說，我想要一首像披頭四那樣流行、但又有點像肯德里克．拉馬爾（Kendrick Lamar）風格的音樂，生成式AI就可以根據我個人喜好，產出這種音樂。或者我想看一部由喬治．克魯尼（George Clooney）主演的浪漫喜劇，背景設定在1950年的巴黎，我也能看得到這樣一部電影。
所以我們可能正在走向一個為單一觀眾創造內容的世界。我們需要弄清楚，如果你是像HBR這樣為數百萬觀眾創造內容的機構，如何在這樣的環境中生存？顧客對此有什麼看法？
還有另一個有趣的例子。幾個月前，我去參觀日本知名酒廠三得利，這家公司利用AI來加速黑麥釀造過程，過去15年的陳年釀酒過程可能在一年，甚至更短時間內完成；而且連專家都沒有辦法辨別與傳統釀製法的口味差異，大幅提升生產效率。
這樣的例子就顯現，做為一名管理者或領導者，需要對AI這項科技的使用感到自在，了解它的潛力，思考這項技術在多大程度上能幫助企業簡化流程、提升效率，對客戶服務更好。
總結，企業需要對這項科技必須有足夠的信任，願意花時間來熟悉它，並樹立行為榜樣，讓員工也這樣做，就可以找到AI對公司有價值的使用方式。
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