「中午吃什麼？」「你可以考慮吃炒飯或者三明治。還有很多其他的選擇，只要你喜歡什麼就吃什麼就好啦！」「說得好，你真聰明！」「謝謝你的讚賞！我是一個訓練有素的大型語言模型，歡迎隨時問我！」上述內容，如果不看最後一句話，你幾乎以為是兩個普通人在聊天，但其中一個其實是OpenAI最新發布的「ChatGPT」。這種幾乎以假亂真的聊天機器人AI，會給我們帶來什麼衝擊？
說到推行AI運用，許多公司的執行規模都太小，試探性質太強。據調查，在90％已經進行一些AI投資的公司中，三年來取得商業效益的不到40％，因為小規模運用的成效有限。那麼，那些大力投入AI運用並取得成功的公司，做對了什麼？
近年來，所謂的「尖牙股」（FAANG）公司在數據領域獨霸一方，這樣大規模的運用並非其他公司的能力所及。然而，人工智慧在商業世界的重要性已經愈發重要，而訓練人工智慧的重要一環，便是尖端的數據能力，非技術公司應該如何使用收集來的數據，來獲得競爭優勢？
AI能為企業帶來什麼？如果你認為AI的數據分析能力可以提供預測與見解，那只回答了一半；AI還能進一步改善決策，甚至改變整個產業的營運生態。問題是：該如何徹底發揮AI的能力？以及如何排除連帶引發的不確定性？
今日的銷售人員績效表現每況愈下，根據調查，能夠達成個人年度目標的比率已經降低到57％。部分關鍵在於買方採購人員正以更靈活的方式掌握資訊，導致銷售人員很難搶得先機。AI工具可以扮演絕佳的輔助角色，問題是：該怎麼運用？
若想提升AI的效能，我們直覺認為：那就餵它更多數據。只要這樣就好嗎？為了支持愈來愈龐大的AI模型，不但會超出現有硬體的能力，也會讓AI以不利於永續發展的方式增加碳足跡，更別說如果AI的演算法已經存在錯誤，再多數據都無法改善這個問題。也許AI需要的是來自人類其它面向的協助，用另一種方式來推動AI持續進化。
高速公路收費電子化，還可以導入智慧化的交通管理──這本是美好的願景，但遠通電收接手之初，卻經營不善負評如潮。總經理張永昌如何逆轉這局死棋，走出國際模範的活路？
想像一下，你透過在線客服反應問題，對方不但對答如流，還有會因為你的表達方式，回應「噢」或「啊」之類的語助詞，讓你相信系統的另一端是一位十分耐心且關懷你的客服人員，你心懷感謝甚至有點不好意思；若你之後才發現，對方只是訓練有素的AI，是否會有被欺騙的感覺？AI的服務愈來愈高級固然是好事，但人們都討厭被欺騙。如何在制定AI計畫時對所有利害關係人保持相應的透明性，是我們需要關注的議題。
