AI 代理決策的錯誤假設

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更新于：2025-04-06 00:58:35

許多組織在實施 AI 代理時往往過於狹隘地關注單一決策模型，陷入了"一刀切"決策框架的誤區 —— 認為在任何情況下都遵循從輸入到研究分析、決策、執行、評估，最後總結經驗教訓的典型順序。

然而，這過度簡化了現實。

人類的決策遠非統一，而是更為複雜、動態且依賴於具體情境。正如最近一項 MIT 的研究表明，決策過程是流動的，受到約束、偏見、緊迫性、情境、互動、理性，以及最重要的非理性因素的影響。

如果要將 AI 代理整合到組織中，需要考慮多樣化的決策過程，以確保有效實施 —— 避免無意中設定了次優的決策標準。

沒有一種決策路徑是放之四海而皆準的，也不是天然單一的

認為所有決策都遵循結構化路徑的觀點是一種誤解。實際上，我們的決策依賴於多種決策模型，具體取決於情況：

1. 直覺決策

這種方法依賴於本能和過往經驗，而不是廣泛的研究或結構化分析。它在高風險、快速變化的環境中特別有用，因為在這種環境下速度至關重要，幾乎沒有時間進行詳細評估。這個過程通常遵循觸發識別、基於經驗的即時回應、行動和事後評估的順序。

例如，風險投資家可能僅憑直覺就決定投資一家創業公司，即使財務數據不完整或模糊。這種形式的決策往往是潛意識的，利用多年積累的知識做出瞬間判斷。從根本上說，這種模式植根於直覺推理，由基於經驗的本能引導快速、潛意識的決策。

2. 理性分析決策

相比之下，這種方法是數據驅動的、結構化的和系統化的。它涉及問題識別、數據收集、分析、方案比較、決策執行和績效評審的方法論過程。

這種模型經常用於企業戰略、風險評估和預測。例如，供應鏈管理團隊可能會在調整生產水準以優化效率和減少浪費之前分析歷史需求數據。這種形式的決策建立在演繹、歸納、因果和貝葉斯推理之上，為結構化選擇提供數據支持的路徑。

3. 規則和政策驅動的決策

某些決策不需要分析或直覺，而是遵循預定義的框架、規定或自動化規則。這些基於規則的決策模型在合規、風險管理和監管環境等領域至關重要，因為這些領域需要保持一致性並遵守政策。

這種決策序列始於特定情況，然後是識別適用的規則或政策，自動或手動執行，以及後續的合規監控。例如，銀行的欺詐檢測系統在交易超過某個金額閾值且來自高風險地理位置時會發出警報，觸發進一步調查。這種方法利用預定義規則來識別可疑模式並確保結果的一致性和可預測性。

4. 情感和社交決策

決策並不總是關於本能、過往經驗、邏輯或規則；它也可能受情商和社會動態的影響，同時受個人價值觀的影響。這種模型在領導力、人力資源和道德困境中發揮著至關重要的作用，在這些領域中，人際關係、價值觀和文化背景會影響結果。

它通常包括評估社會或道德背景、權衡情感和道德維度、形成決策、採取行動並從利益相關者獲得反饋。例如，即使常規績效指標表明應該另作處理，CEO 可能會因為某員工對公司文化的積極影響而決定留用表現不佳的員工。在這裡，決策源於道德/倫理和常識推理，人類價值觀和社會背景塑造了結果。

5. 啟發式決策

這種模型依賴於從過往經驗中發展出來的思維捷徑，而不是對所有可用選項進行全面分析。雖然這些捷徑在快節奏環境和面對不確定性時很有用，但它們也會引入可能導致次優決策的偏見。

這個序列通常遵循觸發識別、模式匹配、應用思維捷徑、決策制定、即時行動和偶爾的反饋。一個典型的例子是招聘經理偏好來自頂尖大學的候選人，而不全面審查所有申請者，認為院校聲譽與工作表現直接相關。從本質上講，這種方法採用啟發式和常識推理，利用過往經驗來應對當前挑戰。

6. 協作和共識決策

某些決策需要群體投入、協商和利益相關者之間的一致。這種方法在公司董事會、政府決策和高影響力的組織戰略中很常見，需要考慮多個觀點。

這個過程包括識別問題、進行群體討論、評估不同觀點、協商達成共識、執行集體決策和審查結果。例如，董事會可能會花費數周時間商議長期業務戰略，確保在做出最終決定前考慮所有觀點。這種集體方法通過反思性、道德/倫理和類比推理得到加強，使決策能夠平衡多個視角。

7. 危機和高風險決策

在高風險和危機情況下，決策者通常在嚴重的時間限制、不確定性和高風險條件下運作 —— 這些條件不允許長時間分析或審議。借鑒 Gary Klein 的識別啟動決策 (RPD) 模型，這種情況顯示了經驗豐富的專業人士如何通過依賴模式識別、心理類比和直覺推理來做出快速而有效的決策。

決策者不是評估多個選擇，而是識別熟悉的線索，將其與先前經驗匹配，並對首個可行的選項採取行動。例如，網路安全團隊可能會在發現入侵的第一個跡象時關閉整個系統以防止進一步損害 —— 而不是等待完整診斷。這種方法展示了壓力下的決策如何將演繹、因果推理、啟發式捷徑和直覺融合成一個簡化的、面向行動的過程。

這七種決策路徑 —— 既不是窮盡的也不是互斥的 —— 很少單獨運作。

相反，它們經常重疊、互動和累積 —— 反映了情境要求的認知靈活性。

這種互動可能以不同的速度發生，可以是連續的或同時的，動態的或更有結構的方式。例如，一位高管面對高風險決策時，可能最初依靠直覺，然後轉向理性分析方法用數據驗證他們的直覺，最後與關鍵利益相關者進行協作決策。

同樣，危機情況可能需要立即採取啟發式或基於規則的回應，隨後進行深入的分析回顧。這種現實挑戰了殭化、線性的決策觀點，強調了 AI 代理需要能夠根據情境、緊迫性和複雜性靈活地在不同模型之間轉換。

遵循模式不等於決策

AI 代理可以有效模仿幾種類型的推理，特別是那些依賴結構化邏輯、數據驅動模式和統計推理的推理。例如，它們擅長演繹推理，即應用預定義規則或理論得出具體結論，以及歸納推理，即從大型數據集中得出泛化結論 —— 這是機器學習模型的基礎。AI 在因果推理方面也表現出色，尤其是在訓練時間序列數據或觀察模式時，並且在貝葉斯推理方面非常capable，能夠根據新證據更新概率。

此外，AI 系統可以通過識別數據集之間的相似性並將已知模式應用到新情境來處理類比推理，它們還經常利用啟發式推理，使用經驗法則在複雜環境中提供快速、近似的解決方案。

然而，儘管有這些優勢，AI 代理仍然表現出一些持續的局限性，暴露了其推理能力的脆弱邊界。其中一個問題是它們依賴固定的學習路徑 —— 一種嚴重依賴預定模型的單路徑推理。

AI 代理被構建為遵循模式，但決策往往會打破模式。為理性分析決策訓練的模型可能在需要即時判斷的危機場景中失敗。當出現意外情況時，AI 經常無法識別需要替代思維模型或決策邏輯的情況，因此難以在不同決策路徑之間動態轉換或聚合。

這種殭化性因缺乏深入的情境理解而加劇。AI 代理往往無法區分何時應該靈活應用政策或框架 —— 比如在戰略決策中 —— 或何時應該嚴格遵守，比如在監管合規中。它們感知和回應細微情境變化的能力，雖然在改進，但仍然有限，通常需要大量人工干預。最近的研究強化了這種擔憂，顯示即使是先進的 AI 代理在風險和基於時間的決策場景中也表現出固定的偏好。

此外，偏見強化構成了一個關鍵挑戰。由於缺乏自我反思或獨立判斷的能力，AI 代理容易過度依賴啟發式方法，放大學習到的偏見，或忽視其輸出中的道德影響。如果沒有像人類那樣質疑自己的假設或糾正錯誤的能力，它們可能會使其行動與人類價值觀和預期的社會結果不一致。

當檢查 AI 仍在struggle的推理類型時，這些限制變得更加明顯。歸因推理，即從不完整或模糊的數據中推斷最合理解釋的能力，由於其所需的情境意識而仍然難以實現。常識推理，雖然在大語言模型中部分得到近似，但往往是脆弱的或過於字面的，無法捕捉人類本能依賴的隱性知識。同樣，道德和倫理推理才剛剛開始在 AI 設計中出現。雖然一些系統試圖整合基於價值的參數，但它們以機械的方式這樣做，距離捕捉道德判斷的深度和細微差別還很遠。

在 AI 當前能力的週邊是本質上屬於人類的推理模式。由gut feeling、生活經驗和情感共鳴塑造的直覺推理目前無法被 AI 複製。同樣，反思性推理，即評估和改進自己思維過程的能力，仍然極其有限 —— 需要機器不具備的元認知和自我意識形式。

雖然 AI 在模擬結構化、基於數據的推理方面取得了令人印象深刻的進展，但在需要靈活性、情境細微差別、道德敏感性和自我反思意識的領域仍然存在不足。

走向實現決策彈性

鑒於 AI 代理的當前成熟度，管理者必須首先評估 AI 系統中嵌入的決策模型，確保清楚瞭解其決策路徑，並驗證這條路徑對於被委託的決策是否足夠可靠。

如果無法確保完全充分的可靠性，組織必須為 AI 何時可以自主運作以及何時需要人類干預建立明確的閾值。此外，他們必須主動設計結構化方法來處理 AI 範圍之外的剩餘情況，確保人類監督和替代決策機制保持到位，以維持問責制和戰略一致性。

實現決策彈性需要一個範式轉變 —— 僅憑智慧無法確保適應性、情境意識或負責任的決策。

研究人員最近開發了情境感知神經架構，開始模仿高層認知靈活性，這是朝向 AI 中誠信驅動推理的基礎性步驟之一。

展望未來，解鎖 AI 決策的關鍵在於一個新的前沿：模仿誠信而不僅僅是智慧，使 AI 系統能夠：

評估每個情境的正確決策模型

這應該是理性分析嗎？快速危機回應？基於規則的合規檢查？前兩者的組合，后兩者的組合，還是其他什麼？對 AI 來說，這意味著具備真正提問的能力，作為一種自主道德反思的行為，由內部不安、矛盾或道德衝突驅動的詢問，挑戰有缺陷的邏輯和危險的假設。

在保持一致性的同時允許靈活性

AI 代理能否檢測到何時應該嚴格應用規則，何時需要考慮人類價值觀和社會規範的細微差別？對 AI 來說，這意味著發展解釋情境、評估道德維度和超越二元邏輯行使判斷的能力 —— 彌合殭化指令和以人為本理解之間的差距。