硅谷錯誤的自動化指標：AI不會取代所有工作，自動化表演必須終結
作者：Joel Hron
Joel Hron現任Thomson Reuters首席技術官，負責領導法律、稅務、審計、貿易、合規及風險領域的產品工程與AI研發。Joel於2022年隨公司收購ThoughtTrace加入Thomson Reuters，曾在倫敦、非洲及瑞士生活工作，現與家人定居新奧爾良。
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硅谷目前錯誤地將「完全自主」作為AI發展的主要目標。大多數專業人士現已明白，AI不會取代所有工作，但這背後有更嚴峻的現實：科技業一直在打造自主系統，卻忽略了「問責制」的必要。
追求完全自主的系統——那些無需人類監督便能計劃、推理和行動的代理人——導致了所謂的「自動化表演」，即展示時令人驚艷，但實際應用時卻未達預期。在法律、金融、稅務等高風險領域，錯誤不只是浪費時間，更會帶來真實且嚴重的後果。
真正的AI護城河不是純粹的能力，而是「信任」。能判斷何時行動、何時求助、何時解釋的系統，遠勝於孤立運行的AI。
錯誤的衡量標準
現今AI文化以系統能否獨立完成某項人類任務作為進步的指標，然而，真正有意義的進展，往往是在保留人類判斷的協作環境中發生。
根據Accenture的研究，優先推動人機協作的公司，員工參與度更高、學習更快、成果更佳；而追求完全自動化的企業，反而難以建立信任。自主性本身無法擴大信任，協作才能。
問責制架構的設計
自主型AI是真實存在的，但即使最強大的系統，也需要人類的監督、驗證與審查。真正的工程挑戰不是將人類排除出流程，而是設計出能有效且透明地與人類協作的AI。
Thomson Reuters的經驗顯示，能夠使推理過程透明、展現信心水平並邀請用戶驗證的AI系統，更值得信賴，因為它們讓「問責」變得可見。
例如，我們收購的Additive公司，專注於自動化K-1稅務表格處理。該系統的突破點不在於自動化本身，而在於精確性與可解釋性，這在必須追求零錯誤的領域至關重要。
自動化之後的未來
AI帶來巨大的效率提升，但效率並非終點。每項新能力不僅擴大專業人士的工作範圍，也提升了治理、驗證與透明度的標準。
現今頂尖工程師不再追求完美的自主，而是設計能判斷何時交由人類、何時尋求協助、以及如何讓邏輯可追溯的系統。這些系統不是替代人類，而是放大人類判斷力的協作工具。
信任才是真正的突破
在高風險工作中，「大致正確」絕非足夠。一個虛構的引用可能毀掉法律論點，一筆誤分類的紀錄可能引發監管調查。這些不是感知問題，而是設計問題。
信任不是靠行銷建立，而是靠工程打造。能夠解釋推理並展現不確定性的AI系統，將主導下一波採用浪潮。
未來是協作的未來
AI的未來衡量標準，不是機器能獨立完成多少工作，而是我們與機器協作後能變得多出色。下一代創新將屬於那些設計以協作優於替代、透明優於自主、問責優於表演的企業。
自動化表演的時代即將結束，未來屬於能協作、能解釋、且能贏得信任的AI。
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評論與啟發
Joel Hron的觀點深刻指出了當前AI發展的盲點：過度追求「自主」而忽略「問責」，在專業領域尤其危險。這提醒我們，AI技術不能脫離人類的監督和判斷，否則可能導致嚴重後果。
這種「自動化表演」不但虛假誇大了技術能力，也誤導了市場和用戶的期望。真正的突破在於建立信任，而信任來自於透明、可解釋和協作的系統設計。
對香港及全球的讀者而言，這文章提供了一個重要啟示：無論是金融、法律還是其他高風險行業，AI應該是輔助而非取代。企業和開發者應該聚焦如何讓AI成為人類判斷的強大助手，而不是孤軍奮戰的獨行俠。
此外，這也反映出AI倫理與安全的核心問題：技術本身不會自動解決風險，唯有結合人類智慧和監管，才能推動可持續且負責任的AI發展。
總結來說，硅谷和全球AI業界需要從「自動化表演」轉向「協作問責」的真正創新。這是AI從炫技走向實用、從噱頭走向信任的必經之路。香港作為國際金融和法律中心，更應該重視這一點，推動符合本地實際需求的AI應用，確保技術發展與社會責任並重。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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