學習用機器思維來思考,強化自己的邏輯與AI共生
學習用機器思維來思考,強化自己的邏輯與AI共生

本文摘自《AIQ:不管你願不願意,現在已是AIQ比IQ、EQ更重要的時代》,商業周刊出版

AI焦慮症? 找個方法跟人工智慧共存下去

前文已經提過,我們的學生對於人工智慧有多興奮、以及全球各大企業如何積極地投入AI的發展。但是,如果說所有人都對這些新技術如此看好,那可就言過其實了。事實上,很多人對於工作就業、數據隱私、財富集中、或是俄羅斯人擁有傳播假新聞的Twitter機器人等問題感到焦慮。還有一些人,其中最著名的是Tesla電動汽車公司和SpaceX太空探索技術公司幕後的企業家伊隆·馬斯克(Elon Musk),甚至描繪出更可怕的景象:機器人變得有自覺意識,發現自己不喜歡被人類統治,因此開始用矽拳來統治人類。

先來談談馬斯克的憂慮吧。他的觀點引起了許多人關注,或許是因為億萬富翁在談論AI時,大家都會特別注意吧。馬斯克聲稱,在開發人工智慧科技時,人類正在「召喚惡魔」,而智慧機器是「我們最大的生存威脅」。

讀完本書之後,你將可以自己決定這些擔憂是否合理。但我們想事先提醒你,人們很容易陷入認知科學家所謂的「經驗性直觀推論法」(availability heuristic)的陷阱,亦即依據個人經驗中最容易立刻聯想到的事例,來評估相關事件發生的可能性。就人工智慧而言,這些例子多半來自科幻小說,其中絕大多數都是邪惡的 ,諸如《魔鬼終結者》、《星艦迷航記》、或是《2001太空漫遊》。我們認為這些科幻作品的例子造成了強大的錨定效應(認知偏差),讓許多人接受了「邪惡AI」的說法,而不加以懷疑。

畢竟,我們有豐富的想像力能拍出這種電影,並不代表我們真的有實現的能力。至今,還沒有任何人有辦法打造具有一般智慧的機器人,像人類一樣聰明、或如「魔鬼終結者」一般。也許你的後代子孫會想辦法辦到,也許他們甚至能夠編寫程式機器人去威嚇伊隆·馬斯克的遙遠後代,但那將會是他們的選擇、也是他們的問題,至今檯面上都還看不到任何一點這種發展的可能性。現在以及可預見的未來,「智慧型」機器只擅長在其專門領域中表現聰明的一面:  

Alexa可以為你朗讀義大利肉醬麵的食譜,但是它不能替你切洋蔥丁,也肯定不會手持菜刀對你發脾氣。

無人自動駕駛汽車可以載你到足球場,卻不能做球賽的裁判,更不用說能夠自己決定要把你綁在球門柱上,踢球攻擊你的要害。

再說,現在就開始擔心機器人具備自我意識,就好比德哈維蘭飛機製造公司(De Havilland Aircraft Company)在1952年試飛第一架商用噴射客機時,就開始擔心超高速飛行至遠距星系的影響。現在擔心這些都還太早了,眼前還有更重要的事情需要擔心。比如,延續噴射客機的比喻,為現今所有「飛機」制定明智的政策。

制訂政策的問題連帶引出我們對AI更多合理、切身相關的疑慮。人工智慧會造成全民失業的世界嗎?未來的機器可以對你的生活做出重大決定,卻毋須承擔任何責任嗎?最聰明機器人的擁有者終會掌握未來的世界嗎?

這些問題非常重要,無論是在科技研討會議上、世界各大新聞媒體、以及大學同事午餐閒聊的話題中,我們聽到大家不斷在討論。我們必須事先聲明,你不會在這本書中找到這些問題的解答,因為我們也不知道答案。就像我們的學生一樣,我們對於人工智慧未來的發展十分樂觀,希望讀者看完這本書之後,也會認同這種樂觀的態度。然而,我們並不是勞工經濟學家、政策專家,也不是算命師。我們是數據科學家、也是學者,這意味著我們的本能就是堅守自己的學術路線,對自己的專業知識充滿信心。我們可以傳授人工智慧的知識,但我們無法告訴你未來世界的發展將會如何。

別被AI嚇到,生活上擁有它可是事半功倍

然而,我們可以肯定地告訴你,一些AI相關主題常見的論述觀點,都是不完整的。這些說法強調大型科技公司的財富和權力,卻忽略了AI不可思議的普及化和傳播發展。它們強調機器使用存有偏見的數據做出重大決定的危險,卻沒有意識到我們早已生活在人類決策偏見之下、或深受其害。最重要的是,這些論述十分關注機器可能剝奪人類的權益,卻忽略了我們將得到的回報,例如不同類型卻更好的工作、新的便利、免於苦差事且更安全的工作場所、更完善的醫療保健、更少的語言障礙、新的學習和決策工具,這些回報讓我們更聰明、更精進。

再來談談工作就業的問題。在美國,儘管人工智慧和自動化成為經濟發展的動力,從2010年到2017年,失業救濟人數仍持續創下新低。在中國,機器人自動化的步伐變得更加快速,工資卻連年飛漲。這並不代表AI沒有威脅到個人的工作機會。影響已然產生,也會繼續構成威脅,就像電動織布機威脅紡織工的工作、汽車取代馬車伕的工作一樣。

新技術總是會改變經濟所需的勞動力結構,造成某些領域的工資不斷下跌、某些領域則不斷飆升的壓力,人工智慧也不例外。我們強烈支持就業培訓和社會福利計劃,為那些被技術取代的人提供實質的幫助。或許正如許多矽谷老闆所想,全球化基本工資甚至可能成為解決之道。我們不敢妄下斷語,不過,AI未來將造成人類失業的這種論述,目前為止尚未完全得到實證的支持。

接著是市場獨占的問題。亞馬遜、Google、Facebook和Apple都是實力堅強的科技巨頭。最重要的是,面對那股強大力量,我們必須保持警惕,以免它被用來扼殺競爭或削弱民主規範。但也別忘了,這些公司之所以成功,是因為他們提供了人們喜愛的產品和服務;只有不斷創新,才會取得成功,這對大型機構來說,並不容易。此外,我們也看過許多預測,認為今天的科技巨頭將永遠保持主導地位,但其實這些預測通常無法印證過去,更不用說未來。

還記得戴爾(Dell)和微軟(Microsoft)曾經是電腦界龍頭嗎?還記得諾基亞(Nokia)和摩托羅拉(Motorola)獨佔手機市場的盛況,熱門的程度令人難以想像?還記得每位律師人手一支黑莓機(Blackberry)、每個樂團活躍於MySpace 社群網站、每台伺服器都來自昇陽電腦(Sun Microsystems)的年代?還記得美國在線(AOL)、百視達影業(Blockbuster)、雅虎(Yahoo)、柯達(Kodak)或是索尼隨身聽(Sony Walkman)?企業起起落落,時間不斷流逝,科技發明卻越來越酷炫。  

我們對於AI崛起有個實際的看法:AI時代己經到來,未來會更加速發展,不管我們喜歡與否,這些技術將帶來巨大的好處,也將不可避免地反映我們文明的弱點。因此,要加以提防,不管是在隱私權、平等權、現有的機構、甚至是還沒有人想到的東西,我們必須用明智的政策來應付這些危險。如果我們希望在「熱門話題」和140個字元的世界裡制定明智的政策,我們必須達到某種社會境界──在這個社會中我們可以平衡地討論這些問題、反思問題的重要性和複雜程度。本書不會進行這個討論,但如果你想在討論中充分掌握內容,本書會提供你所需的知識。

了解AI與數學運作,學習用機器思維思考,讓你開始有不同決定

在開始之前,我們認為有必要提醒讀者:在這本書中你會碰到一些數學問題。然而,就算你自認為對數學很沒天份,請不要擔心,人工智慧的數學其實是非常簡單的,我們保證你能夠掌握。同時,我們也向你保證,下一點功夫是值得的:如果你理解AI背後的一些數學運作,你會發現它不再那麼神秘難解。

我們本來可以寫一本關於人工智慧卻又不參雜數學的書,畢竟,若照我們一直以來所聽到的說法,你可以選擇數學或朋友,但不可能兩者兼得。編輯最初懇求我們採取這種方法,低聲嘀咕著:「每多一個數學符號就損失3千名讀者」、「每多一個希臘字母就損失5千名讀者」之類的。無論如何,我們的回應是:該死的不可能(no δαμυεδ way),根據經驗,我們對讀者的信心絕對不止如此。我們兩位已經教了40年的數據科學和機率,其中包括許多MBA碩士生和大學生;他們在來到課堂之前,滿腦子充斥著討厭數學這種可怕的病毒思想。

然而,當他們明白這些超酷的人工智慧應用程式,從Alexa語音助理到圖像識別究竟如何運作時,我們看到這些學生的眼睛興奮地發亮。說穿了,不過就是大數據的概率罷了。他們這才開始明白,數學方程式根本沒有那麼難以理解。最後,他們甚至感受到數學的力量,意識到在正確的環境下,學習用一點機器思維來思考,也就是運用數據和機率規則做出決定,甚至可以幫助他們成為更聰明的人。 

所以,在接下來的7個章節中,我們將為你介紹七位精彩可期的歷史人物,每一位都有重要的經驗可傳授,告訴你為什麼聰明的機器需要聰明的人,反之亦然。你將會得到更高的AIQ和全新的領悟、讚歎人類多麼聰明,能夠將自己的創意構想和科學技術完美融合在一起。

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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