AI學習落差 問題癥結

麻省理工學院（MIT）所屬的NANDA計畫最新發表一份研究報告指出，多數希望以生成式人工智慧（AI）技術推動營收快速成長的計畫，成效不如預期，核心問題不在模型品質，而是工具和組織的「學習落差」，以及資源分配不當。

MIT這份題為「生成式AI落差：2025年企業AI狀態」的報告，訪談150位主管、調查350名員工，並分析300件公開AI專案，發現實際上只約5%的AI試行計畫能大幅推升營收，絕大多數企業營收最終依然停滯，對財務幾乎沒有可見影響。

這份研究發現，成功和失敗案例呈現明顯落差。報告主撰者、MIT媒體實驗室「Connected AI」小組負責人查拉帕利說：「有些大型企業的試點以及部分新創公司，確實在生成式AI表現出色。」不過，調查的公司中，95%導入生成式AI仍成效不彰，核心問題不在於模型品質，而是工具和組織的「學習落差」。

雖然企業高層常將責任歸咎於法規或模型效能，但MIT的研究顯示，癥結在於企業整合不良。