使用人工智慧進行策略培訓

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對於決策者而言,提升決策品質具有極為重要的意義。決策者可透過反思過去與相關利害關係人互動的經驗,包括:競爭者、同行和同事的交流,從中獲得寶貴的學習經驗。同時,也可以尋求培訓夥伴,模擬實際對手進行戰略互動,進一步提升自身的決策能力。這樣的實踐有助於拓展視野,增進洞察力,提高在複雜情境中的應變能力。

然而,這導致缺少足夠經驗的決策者陷入競爭劣勢,而合格的模擬培訓夥伴又十分稀缺,因此決策者的策略學習過程時常陷入瓶頸。這種情況凸顯了培養具備豐富實戰經驗的決策者的重要性,以及建立有效的模擬培訓機制的迫切性。

2023年5月,《策略管理期刊》刊登了一篇名為〈透過與AI進行訓練:西洋棋電腦的實證〉的文章。該文由西班牙龐貝法拉布大學助理教授法比安.蓋斯勒(Fabian Gaessler)與法國歐洲工商管理學院(INSEAD)副教授亨寧.皮翁卡(Henning Piezunka)合作,透過研究西洋棋電腦對職業棋手訓練的影響,探討如何將AI應用於決策培訓,以西洋棋作為決策過程的實證基礎。

研究顯示,AI可有效替代人工培訓,尤其對那些決策水準低於AI的決策者更具效益。

AI的優勢在於,它可以真實模擬人類反應。相較於過往透過分析大量數據並展示給決策者,不如讓AI作為人類培訓夥伴,讓決策者直接測試自己的戰略。雖然模擬與實際情況可能略有不同,決策者仍可從中受益。

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AI模擬培訓不僅適用於遊戲情境(如圍棋、撲克牌),還可應用於公司的多階段拍賣模擬,測試拍賣策略,或者在潛在生命損失的軍事情境中進行實際互動模擬。大型語言模型如ChatGPT的出現也為AI在交談技巧培訓(如辯論、談判)方面提供了更多機會。

然而,該研究也只指出,AI雖然可作為人工培訓的替代方案,卻伴隨一些限制。

首先,由於AI的回應具有一致性,缺乏人類犯錯的真實感,使得決策者在面對對手犯錯時的反應相對較弱,然而,正確辨識對手錯誤並有效回應仍然是決策中的關鍵技能。

其次,模擬培訓需確保AI強大且無偏見。使用缺陷數據或代碼可能導致系統性偏見,進而影響決策者。

最後,該研究指出,儘管強大的AI可能取代決策者,但受需求偏好或法律的限制。以診斷為例,儘管AI結果更準確,人們可能仍舊傾向由醫生診斷。在這種情況下,使用AI進行培訓顯得更加適切。

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黃揚博(政大企研碩士、識商創辦人)、羅凱揚(台科企管博士)

資料來源:Guesser, F., & Piezunka, H. (2023). Training with AI: Evidence from chess computers. Strategic Management Journal, 44(11), 2724–2750.

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