《哈佛商業評論推薦必讀AI趨勢》讀後心得與四個收穫
善用 AI 轉型，將是新時代企業和個人的成功關鍵

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想在 AI 轉型的浪潮中站穩腳步嗎？或是在 ChatGPT 和機器學習成為新常態的時代，找
到一張藍圖來指引新的方向？我今天要跟大家分享的這本書，談的就是 AI 對於企業經營
和職場工作的各種影響，是幫助你全方位認識 AI 趨勢的首選！

這本書在說什麼？

《哈佛商業評論推薦必讀AI趨勢》是由全球最具指標性的管理雜誌《哈佛商業評論》精選
出來的文章集結成書。書中不僅解析了 AI 如何顛覆傳統的商業模式和工作方式，還涵蓋
了行銷、人力資源、產品定價等多角度的實用觀點。等於在一本書裡面，直接讀到最具權
威性的 AI 文章精選輯。

書中探討了很多主題，像是 AI 應用對企業的經營團隊和個別員工的影響，從如何正確應
用 AI 行銷，到如何避免 AI 產品帶來的道德風險，應有盡有。不只如此，書中的文章大
部分都提供了一系列實用的策略和方法，如果你是經理人、企業領導人或新創企業家，都
能迅速掌握 AI 趨勢，並順利導入企業轉型。

簡單來說，這本書涵蓋了關於 AI 各個方面的問題，讓我們從一種全局的觀念，去思考
AI 對於企業經營和職場工作所帶來的影響。以下分享我從書中得到的四個收穫。

１．AI 應用的適用領域

書中有一篇文章提到，AI 科技的「適用領域」是我們必須注重的事情。像是車子偶爾發
生事故是不能容忍的，但是 AI 藝術家創作出一些很棒的畫，也創作出一些糟糕的畫，則
是完全可以接受的。

例如，在像是交通或醫療這種高風險的領域，即使是微小的錯誤也可能導致嚴重的後果，
包括生命危險。因此，在這些領域中，AI 的錯誤是不能被容忍的。像是一個錯誤的 AI
醫療建議，可能會導致醫生做出錯誤的判斷，而耽誤了病人該接受的醫療。一個自動駕駛
車輛的失誤可能會造成交通事故，嚴重一點甚至威脅到人們的生命。

一方面來說，站在道德高點的角度，很多人主張不能單純地將 AI 的失敗視為「學習過程
」或「不可避免的錯誤」，因為一旦發生錯誤，影響和傷害的可能就是一個人的一輩子。
另一方面，站在比較工程學的角度，這種錯誤反而是科技發展的必經之路，就像是《反脆
弱》書中的觀念一樣，為了讓「整體」具備反脆弱性（AI 科技的發展帶來的好處），就
得接受「個體」的脆弱性（AI 發展的過程中一定會傷害到某些人）。以歷史的經驗看來
，後者比較有可能會持續發生。

相反地，相對於那些高風險的領域，「創造性」和「表達性」的任務，如藝術創作或行銷
文案撰寫，對 AI 的失敗就很寬容。因為在這些領域中，即使 AI 創作出不受歡迎或者品
質低劣的作品，後果就只是別人不滿意，或是市場接受度很低，不會影響到人們的安全或
健康。

因此這篇文章的建議是，可以將 AI 應用在創造性和表達性任務（例如撰寫行銷文案），
而不是危險和重複性的任務（例如駕駛堆高機）。然而，我自己的看法則是，引用剛剛提
到「反脆弱」的觀念，AI 終究會接手所有高風險和低風險的任務，只是時間的早晚問題
而已。

２．AI 可能會妨礙在職學習

很多企業導入 AI 的應用，大多都希望對企業帶來正面的幫助。可是書中有一篇文章提醒
了一件事情，那就是 AI 很可能會妨礙新進員工的在職學習。

這篇文章引用了廣泛的證據顯示，當一家公司部署 AI 應用的時候，經常會阻礙「在職學
習」這個重要的學習途徑。文章的作者和他的同事發現，當某個流程完全改用機器取代時
，原本的老手和專家不再需要積極參與，因為機器會搞定大部分的事情。對於他們來說，
這個新的方法就像一個「黑盒子」，反正它會動就好，老手可能會懶得解釋細節，因此剝
奪了新進人員的學習機會。

為了避免這種問題，文章提倡一種不同的學習方法，叫做「影子學習」。這個方法我覺得
很適合給主管或企業領導者參考。

首先是確保學習者有機會在「真實」的工作中，挑戰自己的極限，碰到困難，讓他們有機
會「犯錯」然後從錯誤當中振作起來。為了做到這點，必須由原本的專家設計真實情境的
挑戰。

其次是建立清楚的管道，讓最優秀的「第一線員工」來擔任導師和教練，重新設計角色和
激勵的誘因，協助學習者熟練與 AI 一起合作的新方法。

最後，是打造一個可以搜尋、標註、群眾外包的「技能庫」，也就是公司內部的維基百科
，裡面要包含工具和專家指引，讓學習者在必要時可以取用，還要讓專家和學習者都可以
在上面貢獻自己的心得。

所以，對於管理者和組織領導者來說，導入 AI 和自動化流程，可能對大局來說是一件好
事。可是在細節的地方，像是新進員工的在職學習，要避免 AI 把新手和專家隔開了，我
們必須要採取不同的策略去進行。

３．AI 缺乏主觀的意圖

在書中的一篇文章，提到了 AI 在行銷策略上的重點，我們必須留意，AI 本身不知道自
己要什麼，而是乖乖地接受我們人類給予的指令。因此，「問出一個好問題」就顯得非常
重要，因為好的問題才會引導出好的答案。

在文章作者研究的一家大型電信公司中，他們發現行銷團隊面臨著一個普遍的問題：「如
何有效地運用 AI 來減少顧客流失？」許多人誤以為，主管們應該聚焦於找出可能會流失
的顧客。

在企業管理和行銷策略中，「問題定位」是成功的關鍵。如果行銷人員對 AI 提出的問題
是「哪些顧客最可能會離開？」，那麼答案往往會聚焦在那些無論如何都會離開的顧客上
。這樣一來，就浪費了寶貴的行銷資源。相反地，如果問題是「哪些考慮離開的顧客『最
可能』對促銷方案有回應？」，就能更精確地對準目標，留住可能留下來的顧客，達到資
源的最大化利用。

這個概念就很像政治競選中的策略。政治人物通常會把資源和注意力集中在那些「心意搖
擺」的選民上，而不是那些「已經決定」支持或反對的選民。同樣地，企業也應該將行銷
資源和策略對準那些心意搖擺、最有可能被留住的顧客，而不是那些已經決定離開的顧客
。

因此，好的問題是解決問題的起點。AI 並不具備「問題意識」或「主觀意圖」，因此企
業需要更明確地表達自己的需求和目標。只有當我們人類清楚地知道自己要什麼，提出正
確的問題，AI 才能真正地發揮它應有的功能，讓企業在激烈的市場競爭中占得先機。所
以，我們要跟 AI 溝通的最大重點，就是需要講清楚自己的意圖和需求。

４．AI 的道德和倫理問題

隨著 AI 技術在各行各業的迅速應用，道德和倫理問題也越來越引人關注。

書中一篇文章建議，企業組織必須考慮成立專門的「AI 道德委員會」來解決這些問題。
這個委員會的主要任務是針對正在開發或購買的 AI 產品，有系統地找出和減少潛在的道
德風險。像是在美國給予醫療建議的 AI，會根據過去的資料，給予黑人比較少的資源；
給予法律判決建議的 AI，則會判斷黑人可能有更高的再犯率。

造成這種現象的背後原因，就是因為 AI 是一個基於數據和演算法的工具，它本身缺乏「
意圖」和「道德觀念」。當 AI 作出決策時，它依賴的是「過去」的數據和經驗，而不是
道德或倫理的判斷。這種依賴可能會導致判斷上的「偏誤」，也就是 AI 的決策只是針對
「過去」和「現在」現象的反映，而缺乏對「未來」或更崇高理想的追求。

有些人可能會反駁：「這就是現實世界啊？為什麼不完全按照現實世界的資料就好了？難
道連 AI 也要追求政治正確嗎？」

問題在於，如果人類社會永遠按照「現況」進行，那麼既有的不公不義、歧視和偏見的現
象，只會持續存在。回顧人類過去的歷史，許多偉大的社會變革都是由那些不滿足於現狀
、持有高尚理想的人推動的。我們之所以擁有現在這些公民的權利和人道的待遇，在很早
以前的社會都是被視為離經叛道的觀念。而人類的道德和倫理決策通常是基於對某種「理
想」的嚮往。這正是整個世界能夠一直進步和改善的重要動力。

所以我很贊同 AI 道德委員會的觀念，它不只能幫助組織有系統地識別和減少 AI 產品的
道德風險，還能夠確保了人類的道德和倫理價值在 AI 決策過程中能夠發揮作用。正因
為 AI 本身缺乏對於「理想」的追求，人類的參與才有機會將這些高尚的理念融入到 AI
的應用之中，推動世界朝著更好的方向發展。

後記：轉型和適應AI趨勢

如果你平時就像我一樣有在固定閱讀《哈佛商業評論》的文章，書中的文章你可能都會印
象。但是如果你平常沒讀過《哈佛商業評論》，那麼這本書就一次性地，把最值得你閱讀
的 AI 文章都收錄進來了。我也曾經寫過一篇文章是〈《哈佛商業評論》雜誌訂閱心得和
評價〉，如果你有興趣的話歡迎前往閱讀。

總結來說，《哈佛商業評論推薦必讀AI趨勢》這本書我認為對企業的主管和經營者特別有
幫助，因為這本書談的不只是 AI 的好處，而更多是聚焦在 AI 的風險以及導入 AI 的時
候會遇到的困難。當然，這本書除了告訴我們這些問題之外，最重要的是跟我們說要如何
制定策略，去降低這些風險和克服困難，達到一個更好的導入和轉型成果。

對於個人工作者來說，也可以透過這本書去理解現在 AI 的發展趨勢，以及未來可能會面
對的一些轉變。例如大家最擔心的「我會被 AI 取代嗎？」這種問題，讀完這本書之後，
你會發現「人的價值」開始轉變，我們要思考的是如何轉型和適應，甚至在必要的時候主
動介入、操作方向盤。我認為，在 AI 持續蓬勃發展的未來，會被 AI 取代的，是無法轉
型和適應新價值的人。

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