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理財

提供錯誤決策被告,代替真人回答被批不道德!這些應用生成式 AI 的企業犯了哪些錯?

經理人月刊

更新於 04月29日10:39 • 發布於 04月29日09:00 • 莊彙翌

ChatGPT 從 2022 年底問世以來,全球有關生成式 AI 的應用呈現爆炸性的增長,許多企業躍躍欲試、紛紛導入新技術,希望能藉此提升人員的工作效率,或是發展出新商機、在不增加巨額成本的情況下幫助公司擴大規模,為組織帶來新氣象。

然而,就跟所有商業掏金風潮一樣,這股風氣至今並未促成大量的企業成功案例,反而延伸出更多風險。美國商業媒體《Inc.》因此評論:「輸家比贏家多。」

提供錯誤決策或回答!企業撤銷 AI 應用,甚至遭提告

生成式 AI 的不穩定及不確定性,讓許多企業承受失敗的後果。

比方說,利用 AI 模型進行保險決策的聯合健康集團(UnitedHealth Group)被 2 名不幸過世的病患家屬控訴,公司故意使用一個錯誤率高達 9 成的 AI 模型,拒絕原本應該要按照醫療保險計畫提供給老年患者的相關照護,導致聯合健康自身商譽受損,在去年 10 月正式宣布停用產出決策的 AI 模型。

另一個例子是加拿大航空(Air Canada),因為聊天機器人提供錯誤的服務條款而被要求退款給一名消費者。雖然加拿大航空表示,該機器人是採用比較早期的技術,但這起事件也讓他們體會到直接讓AI提供客戶服務的風險,因此已將機器人從服務中撤出。

美國公關公司 Mind Meld PR 在工作上需廣發推廣信件給媒體記者,而曾試圖用生成式 AI 讓工作流程自動化,不過效果不如預期,因為整個過程,包含磨練輸出結果,所需時間和員工直接執行整個工作流程一樣長。Mind Meld 執行長喬納森.納維(Jonathon Narvey)表示,AI 在回答問題時,會提供自信的答案,但後來卻會承認這些回答實際上是錯的。「我們嘗試過,但完全失敗。」

取代真人給心理建議,被抨擊「不道德」

提供能讓用戶匿名討論心理健康問題、尋求建議的美國線上平台 Koko,其創辦人羅伯特.莫里斯(Robert Morris)在社群平台 X(前身為推特)上承認,部分的支援和建議並不是「人」給予的。許多用戶收到品質高又快的回覆,內容富有同情心,能讓對方感受到自己感同身受,部分來自於 Koko 官方使用 ChatGPT 製作,再由人類編輯、按下傳送鍵的結果。

當人們正處於需要心理健康支援的狀態時,在他們不知情或未經他們同意的情況下,隱瞞他們成為實驗對象,被視為一件不道德的應用。這起事件讓許多學者和同行指責他的行為,莫里斯之後在 X 上表示,「一旦人們知道到這些訊息是和機器共同協作的,就不起作用了。模擬的同理心令人感覺奇怪且空虛。」他也提到,在找到更好的應用方式以前,會停止導入生成式AI的技術。

入口網站用生成式 AI 寫新聞、做民調,引發眾人批判 AI 製作並發布新聞,被捲進一連串爭議風波當中。

他們在去年 8 月,於主頁上刊登一篇美國總統喬.拜登(Joe Biden)在夏威夷毛伊島野火導致百人喪命的默哀活動中睡著的假新聞;9 月美國前 NBA 球員布蘭登.亨特(Brandon Hunter)過世,MSN 發布一篇標題為「布蘭登.亨特於 42 歲無用」(Brandon Hunter useless at 42)的新聞,被嚴厲指責「AI不應該拿來寫訃聞」。

這些事件一波未平,一波又起。10 月時,MSN 被英國《衛報》(The Guardian)指控損害報譽,原因是網站轉載一篇有關澳大利亞校園霸凌致死的新聞,用生成式 AI 做了一項民意調查,放在新聞報導中,詢問讀者:「你認為這名女性死亡的原因為何?」還列出 3 種選項(包括謀殺、意外或自殺)讓讀者選擇,不道德的舉動引發眾人批評:「這是我見過最可悲、最令人厭惡的民意調查。」

這項使用生成式 AI 導致的荒謬意外,讓微軟迅速道歉,禁用 MSN 新聞文章的所有民意調查。

新技術風險仍多,部分企業禁止使用生成式 AI

看到如此多失敗的案例後,可以確定不是所有企業都會大力推動、投入生成式 AI。軟體開發公司思科系統(Cisco Systems)針對隱私和安全領域的專業人士進行一項調查,有超過 9 成的人認為,因為生成式 AI 本質上不同於其他技術,需要有新方法來管理資訊和相應風險,甚至已有超過 1/4 的人禁止使用這項技術。

顯然新技術並不是單純導入即可,其周邊問題才是需要花費大量時間討論並解決的課題,企業主還需要考慮到企業內部的資訊整合程度、制定 AI 相關使用政策和條款、人才培訓等面向,才有可能降低失敗風險,做好萬全準備。

美國第二大菸草公司雷諾茲菸草(Reynolds American)便是採取謹慎的態度,以有限度的方式測試生成式AI;資訊長亞倫.格溫納(Aaron Gwinner)表示,生成式 AI 仍存在著一些固有風險,因此他們目前僅會實驗用 AI 改善大數據分析,不會將它應用在高風險的金融用途,以及會和客戶打交道的工作裡。

即使生成式 AI 這 2 年迅速在全球擴散開來,但要讓這波趨勢普及化、真正落實到商業模式中,仍有很長一段路要走。

參考資料:The Wall Street JournalInc.CNNNBCX(Twitter)

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