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AI趨勢｜AI垃圾堆積 恐損企業資料庫
By 信報財經新聞 on June 23, 2026
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech」
最新一期《哈佛商業評論》刊登文章，提醒企業在導入生成式人工智能（GenAI）時，必須防止AI垃圾內容累積，甚至侵蝕組織的知識。
在傳統的辦公情景中，一份不完整的文件，通常也能在會議、審稿或主管回饋中被人發現，但在導入生成式AI後，低品質內容卻會更快速、更加大量地湧進系統，進而導致「流程的垃圾化」。
文章指出，生成式AI引發的這類問題，不限於某一產業或某類AI應用，商界、學界等皆無一幸免，各類組織都將面臨3項共同挑戰，即「驗證知識」（Knowledge Verification）、「確認知識」（Knowledge Validation）及應付「知識熵增」（Knowledge Entropy）。
文章兩位作者建議，領導者須制定明確策略，追蹤非結構化資料來源，以及其背後的「基礎真實」（Ground Truth），並且不能無限制地使用AI，應該定義好AI究竟能增加什麼價值，以及理解使用AI對整個工作流程的影響。
預料未來客製模型更受捧
以AI生成的績效評估為例，輸出結果要整合員工本身無法輕易取得的資訊，來源需要涵蓋主管、同事、客戶等各方，才能真正協助他理解和改善表現，否則便跟主管敷衍了事的報告一樣無價值。
另外，文章其中一段特別提到，「對於許多任務來說，使用公開的大型語言模型（LLM），往往幾乎沒有真正價值，因為它產生的是通用化文字，而且經常包含錯誤。」
兩位作者認為，未來將有更多的公司使用專有小型語言模型（SLM），或者是基於專有資料客製化的大模型，ChatGPT、Claude等主流產品只僅用來改變風格與格式。
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