大數據時代,機率思考讓你不犯錯
大數據時代,機率思考讓你不犯錯

本文摘自:《機率思考:大數據時代,不犯錯的決斷武器》,大牌出版

敢與上帝擲骰子的魄力

2004年4月一個週日下午,一名32歲的英國人,帶著他的所有家當,走進拉斯維加斯的廣場賭場飯店(Plaza Hotel & Casino)。所謂的「所有家當」,就是一套換洗衣物,加上一張支票。艾胥里・瑞威爾(Ashley Revell)變賣所有,換得一張135,300美元的支票;就連身上穿的無尾禮服,都是租來的。瑞威爾把支票換成一疊少得可憐的籌碼,走向輪盤賭桌,做了一件驚動四座的事:他把賭注全押在同一格,他賭小白球停下來時,會停在紅色格內。

瑞威爾選擇紅色可能是一時興之所至,但孤注一擲卻不是,而是已經籌畫了好幾個月。他跟朋友討論過這件事,朋友們認為這個點子很棒,不過家人可不這麼想。有些賭場也不歡迎,可能很怕自己淪為賭城傳說的主角:那間就是有人賭上全部家當、結果傾家蕩產的賭場。瑞威爾把籌碼放上賭桌,賭場飯店經理神色嚴肅,問他是否確定自己要這樣做,不過似乎沒有什麼能夠阻擋瑞威爾的決心。在一大群觀眾圍觀下,他緊張地等待荷官把球放進輪盤,一個快手把所有籌碼全都押在紅色。他看著球慢下來,以螺旋滾進輪盤,在各格子間跳進跳出,最後停了下來——落在7號紅色格內。

那一瞬間,瑞威爾的身價倍增為270,600美元。觀眾大聲歡呼,朋友給他擁抱,他老爸則是心有餘悸,直說他是個「頑皮小子」。對於瑞威爾當天的行徑,大多數人可能都會嚴詞批判,說他不明智算是客氣,說他魯莽也不為過,甚至可能說是瘋狂。即使不把135,300美元放在眼裡的億萬富翁,也一定不會這樣下注。任何有點理智的人,都會把賭注分成較小的幾把,最起碼先試試手氣,看看幸運女神今天到底有沒有在家,不是嗎?

不過,事實是:瑞威爾此舉完全是正確的決定。根據或然率定律,想在賭場把身價翻倍,沒有比在輪盤孤注一擲勝率更高的方法。沒錯,這個遊戲並不公平,輪盤的勝率刻意設計成不利於賭客,而且完全合法。沒錯,你有大於50%的機會輸掉賭注。然而,儘管看似詭異,這時的最佳策略,就是大膽地放手一搏;只要稍微膽怯,就會減低成功的機會。瑞威爾在下這把大注之前,自己親身驗證過這點:他前幾天在賭場裡下注幾千美元,卻落得虧損1,000美元。他想要把錢翻倍的最佳希望,就是摒棄分散下注的「常識」,投靠或然率定律。

人性對風險缺乏免疫力

那麼,我們應該遵照瑞威爾的腳步,把家當全部賣掉,前往最近的賭場,放手一搏嗎?當然不是。想要財富翻倍,有很多更好的方法,只是比較無趣而已。不過有一件事倒是可以確定:這些方法全都涉及或然率的某個形式,像是機率、不確定性、風險或是可信度。

我們都知道,除了死亡跟繳稅,人生沒幾件事情可以確定,但是很少人能對機率淡然處之。機率威脅我們對於事件的掌握感;機率暗示誰都可能變成莎士比亞筆下「受命運擺布的傻瓜」。機率讓許多人信仰反覆無常的眾神,有些人則否認機率的主宰力量:愛因斯坦就是其中出名的一個——他拒絕相信上帝會在管理宇宙時丟骰子。然而,「理解機率」就是個自相矛盾的詞:按照定義,隨機不就是超乎理解的意思嗎?這個邏輯正好說明人類智識史上最大謎團形成的原因:可靠的或然率理論顯然很實用,卻為什麼經過那麼長的時間才出現?5,500年前的古埃及,就有人在玩機率遊戲,卻一直到了17世紀,才有大膽的思想家,認真挑戰亞里斯多德的觀點,即「機率超越人類知識的理解範圍」。

機率違反直覺的情況實在太過頻繁,難以有助於於理論的形成。就以巧合來說,一場美式足球比賽裡,兩名球員的生日相差一日之內,機率大約多少?一年有365天,場上有22名球員,所以你可能會覺得機率低於10分之1。然而,根據或然率定律,真正的答案其實是約90%。不相信嗎?挑幾場美式足球比賽,查查球員的生日,你就知道了。即使如此,你也難免覺得事有蹊蹺,畢竟即使身處在人數差不多的群體裡,也很難真的找到有人跟你同一天生日。就連擲銅板和擲骰子這種簡單的問題,似乎也違反常識。抛擲一枚公平的銅板,連續出現幾次正面之後,接下來一定較可能擲出反面嗎?如果你很難理解為什麼答案是否定的,別擔心,有位啟蒙時代的偉大數學家,也從來就沒搞懂這點。

不懂機率,就等著當理盲的傻瓜

除了理解機率事件,或然率定律究竟有何能耐?對於需根據證據申述見解的人,或然率定律也是上好的利器。舉凡確認健康風險、找出可以對治的新藥,到增進我們對宇宙的認識,或然率定律在去蕪存菁的過程中,都能扮演關鍵角色。

有一場以或然率定律為焦點的革命,如今正方興未艾。我們清楚看到,對於知識的追尋,這些定律遠比原先設想的有力。然而,要運用這股力量,需要重新解讀或然率,也因此直到最近都還引發激烈論戰。這場持續數十年的爭議,在科學、科技與醫學因為所謂的「貝氏方法」(Bayesian methods)而改頭換面下,如今已逐漸消弭;然而,截至目前為止,這一切卻鮮為大眾所知。

然而,運用或然率定律的同時,也必須知道其限制為何,以及何時有濫用之虞。研究人員賴以解讀資料而行之有年的標準方法,應用時經常超出使用限制甚多,這已是清楚的事實。這麼做可能導致災難性的後果,學術圈內對此流傳的警告,也數十年未歇。然而,這項逐漸浮現的弊端,同樣鮮為普普大眾所知。

對於機率、風險和不確定性的理解,需求從未像現在這般迫切。面對政治動盪、金融脫序,以及接踵而至的各種風險、威脅跟災禍,我們都渴求確定性。確定性從來不曾存在,儘管這是事實,但我們不應因此接受宿命論,或拒絕接受現實。

雖然我們永遠無法擺脫機率、風險跟不確定性,但我們如今擁有掌握它們、最終勝出的工具。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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