AI人工智慧與策略思考的相互為用，是經營者的必要考驗

隨著人工智慧AI (Artificial Intelligence)，越來越強大，如何運用它是一門重要課題。

AI的機器學習系統主要是在廣泛的資料搜尋與在商業知識領域中受到的訓練，並經由自然語言介面上所得到的資訊演算，迅速提供可行的參考方案。

Google Clound指出；機器學習是人工智慧的分支，不必特別編寫程式碼，就能讓系統自主學習並改善成效。機器學習演算法透過模式和資料辨識程序，在新資料輸入系統時進行預測。

如果你有用過chatGPT相信就會有一些共同的體驗，當詢問後產出第一次的解答，如果你不滿意，再次詢問，第三次詢問，訊息的提供可能就終結了。即便是如此，當AI變成繼半導體之後的重要產業資產後，他可能化身為機器人、超級電腦、交通工具介面、無人載具、升級型智慧型手機等等。他的學習能力與運算能力將日新月異，無與倫比。

大型語言模型解決問題的能力雖然已經超出多數人的預期，但是仍會犯下愚蠢的錯誤，目前仍缺乏開放式學習的能力：一旦接受了資料如書籍、網路文章、部落格和其他公開資訊資料的訓練後，知識庫就會凍結。

美國麻省理工學院的神經科學家坎維西爾（Nancy Kanwisher）表示：「我們不應該期望它們能夠思考，它們是語言處理器。能巧妙操控文字，但除了吸收的文本之外，它們無法接觸到現實。」

即便是如此，AI的數據分析資料，正在考驗企業領導人與高階主管面臨決策時的策略思考。前天我發表一篇『沒有值價判斷的科技，會帶來災難』，主要在敘述科技帶來便利，善用則可以創造價值，誤用則帶來災難。企業領導人或高階主管應該善用這工具，利用這些工具所提供的數據資料，做為決策時的策略思考之用，那麼就可以發揮人機相互為用的價值。

這些知識與趨勢，如果你已經離開職場，也許你會認為與你無關，如果你有這種想法那就錯了，因為未來AI所衍生的事務將無所不在，也許他是取代幫傭服俟你到老的機器人，也許是你工作上的好幫手，也許是你抒發情緒的好對象。也許也是引導人類探索外太空是否有生命跡象的領航者。諸如此類，不勝枚舉。

當我在撰寫這篇文章的時候，我也在學習。但是我就是不想輸入關鍵字或問題，讓chatGPT來幫忙，因為這是我們唯一能贏AI的本能”思考”。