星期五, 22 8 月

AI學習落差 問題癥結

麻省理工學院(MIT)所屬的NANDA計劃最新發表一份研究報告指出,多數希望以生成式人工智慧(AI)技術推動營收快速成長的計劃,成效不如預期,核心問題不在模型品質,而是工具和組織的「學習落差」,以及資源分配不當。

MIT這份題為「生成式AI落差:2025年企業AI狀態」的報告,訪談150位主管、調查350名員工,並分析300件公開AI專案,發現實際上只約5%的AI試行計劃能大幅推升營收,絕大多數企業營收最終依然停滯,對財務幾乎沒有可見影響。

這份研究發現,成功和失敗案例呈現明顯落差。報告主撰者、MIT媒體實驗室「Connected AI」小組負責人查拉帕利說:「有些大型企業的試點以及部分新創公司,確實在生成式AI表現出色。」不過,調查的公司中,95%導入生成式AI仍成效不彰,核心問題不在於模型品質,而是工具和組織的「學習落差」。

雖然企業高層常將責任歸咎於法規或模型效能,但MIT的研究顯示,癥結在於企業整合不良。

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