使用人工智慧進行策略培訓

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。

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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