在生成式 AI 高速發展的當下，「企業 AI 助理」成為眾多軟硬整合廠商的熱門賣點。無論是 ERP 系統、製造管理軟體，還是設備管理平台，AI 似乎無所不能：回答問題、總結報告、輔助決策。但問題是——AI 的著力點究竟應該放在哪裡？
是對人類已有經驗的自動總結？
還是從原始資料中洞察出人類從未發現的真相？一、經驗總結：AI 的「捷徑」，但也是「陷阱」
許多 AI 解決方案（如某些軟體系統推出的設備 AI 助理）強調透過 AI 理解非結構化資料，如維修紀錄、操作手冊、技術問答、郵件對話。這種做法的優勢顯而易見：
- 快速導入，無需複雜的感測器系統；
- 與既有 IT 系統對接容易；
- AI 能「模擬人類知識工作者」的回答，提升使用體驗。
但這也是一條危險的捷徑。
人類的經驗，本身就有限、不完整，甚至包含偏誤。
若 AI 只是學這些經驗，無異於讓它在一個「有缺陷的世界模型」中不斷自我重複。
從操作紀錄中學到的維修流程，可能是錯誤處理下的臨時方案；
從文件中提取的設定值，可能已被設備新版淘汰；
甚至不同人員留下的紀錄會互相衝突，讓 AI 無法判斷孰是孰非。
這種「經驗資料的無限強化循環」，只會讓 AI 變成一個更聰明但更「守舊」的搜尋引擎。
二、原始資料：AI 最應施展價值的所在
與經驗總結相對的，是感測器所產生的原始資料：溫度、壓力、電流、震動、聲音、影像、時序變動。這些資料擁有兩個極大優勢：
1. 沒有人工過濾與偏見
資料是即時採集的，未經過人為解釋或簡化，保留了最真實的物理狀態。
2. 隱含著人類看不到的模式
異常發生前數小時的微小電流波動、馬達震動頻率的偏移，或影像邊角亮度的改變，可能都是「事故前兆」，卻常被人類忽略。
AI 最有能力做的，不是照搬人類的判斷，而是發現人類忽略的因果與徵兆。
在製造業、電力系統、軌道交通、能源管理等場景中，真正的智慧，不是讓 AI 重述過去的維修手冊，而是讓它預測設備即將出現的問題，甚至提出從未寫進任何文件的最佳解法。
三、不是二選一，而是重塑 AI 的角色定位
這並不是說 AI 不能處理人類的經驗文件。真正強大的 AI 系統，應該具備以下能力：
- 以原始資料為第一信息源，識別、預測、建模；
- 以人類經驗為對照樣本，作為輔助解釋與驗證；
- 當兩者出現衝突，AI 應能指出經驗過時或有誤，而非盲目跟隨；
- 建立多模態融合能力：感測器資料、圖像、自然語言並行；
- 擁有版本感知與信任等級機制：知道哪些資訊來自哪一年、哪個來源、可信度多高。
四、結語：讓 AI 回歸「智慧」的初衷
AI 的真正價值，從來不在於「懂多少文件」或「複製多少經驗」。它的核心任務，是洞察我們尚未理解的資料價值，發掘人類思維的盲區，指出經驗中的錯誤，甚至幫助人類建立新的認知架構。
在工業場景中尤其如此：
真正讓設備更可靠的 AI，不是引用最多次的維修紀錄，
而是發現「從未被注意的第 17 秒震動異常」。
AI，不該被人類經驗所限制。
它應成為我們看不見之處的眼睛、想不到之處的大腦。
