AI讓人類享試錯自由（車品覺）
本文作者車品覺，為港交所獨立非執行董事、香港基因組中心董事、香港大學中國商業學院客座副教授，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」。
在智能時代，每個人都面臨着前所未有的挑戰。曾經只需要勤奮努力工作，夢想便能實現的時代已經過去了，依賴「人多好辦事」的日子也一去不復返。無論我們的能力多麼出眾，都會遇到相似的難題。這些問題正悄然改變我們的學習及工作方式，也讓我們不得不重新思考，如何在訊息與技術的洪流中屹立不倒。
首先，日常瑣事的煩擾讓深度思考變得斷斷續續，都在侵佔原本屬於學習和創造的時間。與此同時，訊息的爆炸式增長也讓我們疲於應對，難以有效篩選和處理、延誤決策，甚至可能錯失重要的機會。
最令人沮喪的是，重複性勞動讓我們耗費了大量寶貴的時間和精力，這些低效的工作佔據了真正屬於學習與創造的空間。
在這樣的環境下，我們需要全新的工具和方法，幫助我們突破這些障礙。一個有效的學習系統，不僅要提升效率，還要激發人們的求知慾，並提供一個自由試錯的安全空間。以下是筆者想分享的3個體會：
1. 即時反饋能力：傳統的數據分析流程通常需要耗費數小時甚至數天，從業務部提出需求到分析師提取數據、製作報表，整個過程極為緩慢。這延遲切斷了思考與驗證的閉環，而在人工智能（AI）支持下，未來這過程將可大幅縮短。一線員工可以像與數據「對話」一樣，提出一個假設，立刻看到結果，再根據結果提出新的假設。這種即時性讓反饋變成了一場流暢的探索。
2. 試錯成本近乎零：當驗證一個假設的成本過高時，人們往往會變得謹小慎微，不敢輕易嘗試。而AI一個重要價值在於，它將試錯的成本降至幾乎為零。業務人員再也不用擔心問錯問題會浪費金錢和時間，他們可以大膽地進行各種維度的組合、拆解和對比。即使90%嘗試都是錯誤的，也無關重要，因為那10%的正確發現往往蘊含着巨大的價值。一個真正有效的學習系統，必須成為對錯誤高度寬容的安全區。
3. 數據規模不設限：傳統工具往往因性能限制，只能處理抽樣數據或預設好的有限維度，這種局限性如同讓讀者只能閱讀書籍的摘要。而大模型從設計之初，就立足於處理海量甚至全量的數據。無論是洞察宏觀趨勢，還是深入分析某個商業問題，系統都能夠應付。這種能力讓探索的深度和廣度完全由業務人員決定，而不是被技術規模樽頸所限制。
在智能時代，借助這些工具，我們可以更高效地突破限制，激發潛能，在訊息的海洋找到真正的價值所在。這不僅是應對挑戰的關鍵，也是我們未來學習方式的根本轉變。
（編者按：車品覺著作《覺悟．大數據》現已發售）
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