AI 在工作場所的應用：如何兼顧安全與技術優勢

在日益變遷的現代工作環境中，與 AI 的整合變得越來越普遍，甚至逐漸顛覆了企業的營運方式。雖然 AI 技術帶來了眾多優勢，但同時也引起資料安全方面的疑慮，與資安和道德面的爭議。企圖駕馭 AI 技術的企業，必須謹慎掌舵，仔細衡量它的利弊與風險。

AI 技術在工作場所中的應用

在商業環境中與 AI 技術整合，可開創一個高效、創新和高生產力的新時代，各項優勢包括：

提升生產力

以 AI 提升工作場所生產力，這個角色所涉及的層面，不僅僅只是將簡單且重複性的任務自動化而已。若能夠更高效處理規律性事務，讓 AI 把時間返還給人類，使人類有餘力深入探究需要創造力、思辨能力和解題力的任務，不只是能提升整體生產力，還能營造一個高效的工作環境，讓員工可以專注在公司策略、創新面和複雜的專案，並促使企業進步。有效運用 AI 技術，可讓企業將產出最大化，並將花費在日常任務上的時間降至最低。

資料分析和洞察

AI 技術在資料分析中的能力，有些言過其實。握有龐大資料量的企業，可將 AI 作為探勘、處理和詮釋資料的寶貴工具。透過先進的演算法和機器學習技術，AI 可對複雜的資料集做篩選，找出人類分析師不易察覺的模式、趨勢和資料相互關聯性。這種取得可用見解的能力，有助於做出更詳盡的決策，制定更完善的企業策略，並迅速適應市場變化，藉此在各行業中獲得競爭優勢。

改善客戶服務

以 AI 驅動的聊天機器人和虛擬助理正在改變客服的生態，這些智慧系統可即時回應客戶，提供專屬的個人化服務，全天候隨時為客戶待命，他們還可以處理各種疑難雜症，從每一次的互動中學習，隨著長時間的累積提升效率和準確度。由 AI 驅動的系統，可高效並即時的為客戶解決問題，進而提升客戶的整體體驗，讓人類客服人員不必再被重複性問題所綑綁，並能將精力與時間用於處理更複雜和敏感的事件。

預測性維護服務

AI 可提前預知問題的能力對營運效率有舉足輕重的影響。透過分析歷史資料、即時性能指標和其它相關資訊，AI 就可在設備維護需求和潛在故障事件發生前提前預知問題，這項功能讓企業能夠主動安排維護作業，或採取改正措施，進而降低停機時間並防止意外故障事件。預測性維護服務可提升營運效率，確保營運作業更加流暢、更長的設備使用壽命，並主動進行干預以節省成本。

將 AI 技術導入工作場所，不僅可簡化營運作業，還可讓員工更加強大、提升客戶滿意度，更改善了整體營運效率。若持續使用 AI 技術，企業便能因為將生產力最大化、善用寶貴的洞察資訊、提升客戶服務和主動管理營運基礎設施而獲得競爭優勢。

AI 帶來的挑戰與道德問題

儘管能帶來眾多優勢，但在辦公場所中使用 AI 也帶來了一些挑戰和道德問題。

隱私與資料安全

在辦公場所中使用 AI 技術最大的問題之一，是存取和使用機敏資訊。AI 演算法通常需要大量數據，才能有效運行。如此龐大的需求，不禁讓人思考數據從何得來，存放在何處又或是如何被使用。如果處理不當，可能會導致資料外流或讓未經授權的連線存取資料，進而使個人隱私和公司的機敏資訊遭到入侵。

此外，機構內各系統的相互關聯性，可能導致更高的資安漏洞風險。惡意的 AI App 或是因入侵 AI 系統漏洞而衍生的網路攻擊，可能會對組織的機敏資料構成安全威脅。

延伸閱讀：深入了解 AI 的潛在資安風險。

偏見與公正性

AI 另一個為人詬病的問題就是它可能存有偏見。歷史資料是 AI 學習的途徑，若這些數據帶有偏見，則 AI 模型就可能產出帶有偏見的結果，例如在招聘過程中，帶有偏見的 AI 演算法可能加深歷史資料中存有的歧視或偏見，致使某些群體受到不公平的待遇，這將引起道德方面的問題，嚴重一點甚至觸法，進而損害公司的聲譽。

若要化解 AI 的偏見，則需要做出更周全的努力，以識別、消除和減緩 AI 訓練資料中存有的偏見，也就是可採用更多元和具代表性的資料集，持續監控和介入，並在發現偏見時予以糾正。

取代既有勞動力

與 AI 技術整合往往會引起頂替某個職位的擔憂。由 AI 輔佐的自動化作業雖然可簡化流程，但從另一面來看，也代表它可能取代某些職位，導致勞動力銜接不順暢。AI 所取代的人力，意味著可能需要對員工重新進行培訓或提升他們的技能，使人員適應新的角色或職責，這不僅會影響全員的士氣，還需要對人力資源進行大量投資。

導入 AI 技術的組織必須考量這些勞動力變化在道德層面上的影響，並優先考慮透過培訓、再培訓計畫或將人員過渡到其他角色，以輔助受影響的員工。

缺乏透明度

AI 決策過程缺乏透明度仍是一項重大挑戰。AI 模型通常以黑箱的形式運行，這代表 AI 將基於複雜、極具挑戰性、難以詮釋的運算內容來做決策。黑箱的不透明度將引發無人問責的問題，以及對 AI 驅動決策背後基本原理的理解，尤其在醫療、金融和司法等關鍵領域更是如此。

組織需要投入精力創造更透明的 AI 模型，確保 AI 做出的決策得以被解釋和理解。這將涉及開發「可解釋的人工智慧」(XAI) 技術，對決策過程擁有更高程度的理解，或實施規範 AI 系統透明度的監管標準。

認識並減緩與 AI 相關的這些挑戰和道德問題，在組織獲得多重優勢，確保以負責任和合乎道德的方式使用 AI 方面十分重要。

規範

AI 相當強大——放任它不受約束可能會產生難以預料的後果。光是在 2023 年，美國至少就有 25 個州制定了與 AI 相關的法規，舉例來說：

• 康乃狄克州要求州立行政服務部清點所有使用 AI 的系統、或使用 AI 的任何州政府機構。從明年度開始，必須定期評估這些系統，以確保它們不會造成非法的歧視
• 路易斯安那州通過了一項決議，旨在研究 AI 在營運、採購和政策方面的影響
• 德克薩斯州和其它州一樣，成立了一個 AI 諮詢委員會，以研究和監控州立機構的 AI 系統
• 紐約州有一項未決法案，要求僱主和職業介紹所若有使用機器學習技術來做出招聘決策，則需通知申請候選人

總結

• AI 可以接管重複性任務，讓員工有時間完成其它更重要的任務
• AI 大大超出了人類處理大量數據的能力，並可為決策者提供深度見解
• 由於 AI 是由人類輸入的資料訓練而成，因此它也可能帶有人類的偏見
• 未監管的 AI 應用將導致隱私和安全性問題
• 各國政府正在制定有關 AI 的規範