人工智慧的自信陷阱，為什麼人類專業仍不可或缺

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在當今快速變化的世界中，人工智慧（AI）以其驚人的速度吸引了人們的注意，然而，這種速度是否真的能取代人類的智慧？根據專家的觀點，雖然 AI 在特定問題上能迅速給出答案，但在需要深入思考和專家合作的複雜問題上，人類的智慧仍然占有優勢。

隨著社會對即時結果的渴望加劇，AI的快速反應讓我們在時間壓力下過度高估了其推理能力。這種情況導致了對事實和知識的根本誤判，並可能改變我們在AI主導的世界中對人類專業知識的價值觀。研究顯示，依賴生成式AI的高層在預測上表現不如傳統的深思熟慮方法，這突顯了速度與準確性之間的矛盾。

在醫療、金融和人資等行業，AI系統的過度自信已成為一個危險的趨勢。這些系統在數據不足或有缺陷的情況下，依然做出自信的決策，這種現象被稱為「欺騙性專業知識」，指的是AI系統在缺乏足夠數據時仍然表現出過度的自信。與此不同的是，人類在面對不確定性時，會表達懷疑或尋求第二意見，這使得人類在複雜問題的處理上更具靈活性。

需理解在何種情況下各自的優勢能發揮最大效用
人類的推理能力源於其獨特的驗證機制。根據認知科學的雙過程理論，人類在思考時會同時運用快速的直覺反應和緩慢的分析過程。這種遞歸性思維使得人類在解決複雜問題時，能夠不斷循環處理信息，進而不斷完善理解。

儘管大型語言模型（LLMs）在數據驅動的分析上表現出色，但它們在後設認知能力上存在顯著的限制，例如難以辨識知識的空白和調整自信心。這些限制在商業環境中可能導致系統性風險，因為AI在需要判斷和道德推理的情況下表現不佳。

人類的自我意識和對自身知識邊界的認識，使得他們在高風險決策中更具可靠性。儘管人們對AI的信任日益增加，但這種信任可能會使他們忽視AI系統本身的偏見和局限性。

因此，選擇人類的深思熟慮與AI的快速反應並不是二元的，而是要理解在何種情況下各自的優勢能發揮最大效用。最新的實驗顯示，最有效的系統是將AI的快速數據處理與人類的監督相結合，以便在複雜的判斷中取得最佳結果。根據《Mary Meeker 2025年AI趨勢報告》，領先AI超級電腦的效能從2019至2025年保持每年增長約150%，顯示AI運算能力飛速提升。

錄自：科技新報