來源 : J博土 Linkedin post
最近深入研究 AI 應用，發現一個很有意思的邏輯現象。 我把這個觀察轉化成了一個百貨公司的營運故事，覺得挺有趣的，分享給大家挑戰看看！ 身為決策者的你，覺得這份報告哪裡有問題？
【場景：週五下午的營運會議室】
IT Manager正Demo最新的 「AI 排班系統」。 「老闆，這套系統能幫我們省下 40% 的不必要人力成本！」IT Manager指著完美的預測曲線，充滿信心地說：
1. 資深經驗傳承：AI 讀完了過去 20 年來 的所有進場人數，比任何資深店長都更懂百貨公司的歷史。
2. 資料精準過濾：系統自動跳過了去年 「颱風假」 停業的異常資料，改用最穩定的「一般週一」來推算今年週年慶首日的人潮。
3. 即時反應：雖然資料傳輸有 15 分鐘的小延遲，但對於調度保全和收銀員來說，已經比以前快太多了。
4.. 智慧排班建議：AI 運算後發現，週一並非尖峰日，建議當天只需配置平時 1.2 倍 的人力就綽綽有餘。
看著那張標榜「準確率 98%」的精美報表，老闆點頭簽核了。
但老闆沒想到，這竟成了百貨開業以來最慘烈的週年慶首日。
🕵️ 偵探，你發現其中的「邏輯怪（Root Cause）」了嗎？
📍 嫌疑點清單（誰才是真正的元兇？）：
A. 懷舊病：拿 20 年前的老資料當參考，忽略了電商對現代購物的衝擊。
B. 反應慢：15 分鐘的延遲，在百貨大門推開的那一刻，就像「斷了線的求救電話」。
C. 報復性消費：去年颱風假沒買到的人，今年可能加倍衝現場，AI 卻把它「自動跳過」了。
D. 邏輯大盲點：AI 學的是「日常規律」，但週年慶是人為製造的「非正常日子」。
💡 這4個選項，有一個是致命的異常，各位可以思考一下，也歡迎在底下分享您的看法或經驗！
答案在下方
正確答案是 (D)：AI 學會了「日常規律」，卻讀不懂「週年慶」。
這是我在設計這題時，最想捉出的怪物：AI 把「黑天鵝」當成了「白雜訊」。
這套系統最狡猾的陷阱在於那個「一般週一」。週年慶首日雖然名義上是週一，但對百貨業來說，那是全年最異常、最瘋狂的時刻。IT Manager為了追求資料穩定，設定讓 AI 自動過濾掉「異常資料」，結果系統真的聽話地把週年慶這種「極端數值」當成雜訊給剔除了，轉而參考平凡無奇的「一般週一」。
結果就是：拿平時 1.2 倍的人力，去擋一年一度 10 倍的人潮。這不是效率優化，這是慘劇。
這也給了我們一個啟發：20 年的歷史資料確實強大，但如果沒人教 AI 區分「特殊節慶」與「日常運作」，資料量越大，產生的偏誤反而越危險。
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