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title: "為什麼網絡運營中的人工智能需要人類的判斷"
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description: "在 2026 年春季人工智能網絡峯會上，IBM 的 Jason Lovelace 強調了人類判斷在人工智能輔助網絡操作中的重要性。他提出了一個四步框架：觀察（收集遙測和上下文）、使用（應用人工智能工具）、證明（展示人工智能的可靠性）和行動（根據工程師的資歷實施人工智能）。Lovelace 警告不要給予人工智能過多的自主權，主張網絡專業人員應保持監督，以確保可靠性和有效性"
datetime: "2026-05-18T20:27:20.000Z"
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# 為什麼網絡運營中的人工智能需要人類的判斷

許多網絡專業人士對人工智能持懷疑態度。然而，人工智能並不是網絡專業人士的對立面，而是他們的助手，當用户與人工智能協同工作時，效果會更好，而不是對抗。

在本週由 ONUG 主辦的 2026 年春季人工智能網絡峯會上，IBM 外部產品管理負責人 Jason Lovelace 講述了這種合作關係的重要性。Lovelace 表示，人工智能正在各個工作領域中被使用，但網絡專業人士與該技術的互動方式與其他專業人士不同。即使人工智能的準確率達到 80%，對於網絡來説也不夠。

Lovelace 説：“要在網絡中實施人工智能，您需要考慮維持或改善三個九的標準。這裏的目標是通過人工智能作為合作伙伴來提升人類判斷力。”

為了實現這種高可用性，組織不應讓人工智能在網絡中自由發揮。相反，Lovelace 建議網絡專業人士保持自己的判斷，並 與人工智能作為合作伙伴 合作。他通過 IBM 的四步框架概述了這一過程：

1.  觀察：獲取時間洞察。
2.  使用：應用推理並使用工具。
3.  證明：評估建議並應用保護措施。
4.  行動：執行更改。

本文概述了網絡專業人士如何遵循 IBM 的模型來改善他們在網絡中使用人工智能的方式。

## 1\. 觀察

模型的第一步涉及人工智能如何觀察網絡並從環境中收集信息。根據 Lovelace 的説法，一個 代理人工智能系統 需要兩個關鍵要素來收集有關網絡的有用信息：

1.  遠程監測數據。
2.  上下文。

### 遠程監測數據

實時的遠程監測數據對於人工智能工具理解網絡中發生的事情至關重要。延遲幾分鐘可能會導致問題，因為系統將無法實時評估網絡。

Lovelace 建議使用 時間序列 監測——一種收集時間段內指標並利用過去行為來理解系統性能的方法——來評估遠程監測數據。時間序列工具還可以在網絡中發現問題，這些問題發生在警報閾值之前。

根據 Lovelace 的説法，將代理人工智能與時間序列監測結合起來，使人工智能能夠全面理解網絡，這是分析數據的下一個最重要部分。

### 上下文

當代理人工智能模型對網絡有深入的上下文理解時，團隊可以利用它更全面地分析網絡中發生的異常和其他問題，Lovelace 説。

例如，網絡團隊可以使用這些指標數據來確定一個問題是孤立的還是指向更廣泛的問題，例如區分警報是問題本身還是實際問題的症狀。

他説：“我們需要這兩者共同作用，以便工程師清楚地瞭解發生了什麼。”

然而，Lovelace 警告説，人工智能代理不應擁有過多的上下文，因為這可能導致其表現不準確，並 引發更多問題。

## 2\. 使用

接下來，網絡專業人士將人工智能工具應用於網絡。根據 Lovelace 的説法，認識到這一步中模型的重要性不如工具本身重要。

隨着模型的不斷演變，所使用的模型類型不如為網絡工程師創建和保護有用工具的能力重要。他補充説，生成代碼的人工智能工具 尤其可以幫助團隊構建所需的各種工具，為網絡工程師提供廣泛的工具以支持操作。

Lovelace 説：“工具的豐富性對於考慮網絡工程師日常工作至關重要。”

## 3\. 證明

這一步更不是為了證明人工智能有效，而是為了 展示人工智能的可靠性。與人工智能工具可能幫助解決的其他問題不同，網絡問題更可能需要在人工智能工具中進行更多提示。提交給人工智能工具的請求越多，其複雜性越高，準確性越低。

Lovelace 説：“如果您的上下文窗口正在填滿，那麼在第四或第五步的幻覺的複合效應將使第 17、18 和 19 步不可靠。”

由於網絡操作的複雜性，工程師必須防止人工智能工具在流程鏈中傳遞不準確的信息。此外，網絡團隊必須實施保護措施，以防止複合錯誤並 確保網絡的整體可靠性。

## 4\. 行動

模型的最後一步定義了網絡工程師如何將人工智能付諸實踐。Lovelace 表示，網絡工程師使用人工智能的方式取決於他們的資歷，而不是提供一種統一的方法。

初級網絡工程師可以利用人工智能來指導他們的決策。人工智能可以建議步驟，網絡工程師可以遵循並實施這些步驟，同時學習解釋。另一方面，資深網絡工程師應諮詢人工智能以獲取建議，然後決定是否實施其建議。

Lovelace 説：“他們希望能夠對模型提出質疑，並讓模型重新考慮其行動。”

## 人工智能框架在工程團隊之間建立信任

一個人工智能框架可以為網絡工程師和領導者提供一個他們感到舒適的人工智能使用方式。此外，它還可以幫助工程師直接在網絡運營中提升技能，並驗證他們的判斷力。

對於初級網絡工程師來説，人工智能框架可以幫助他們在分析、驗證和使用網絡數據時理解自己在網絡中所做的工作。這種理解可以幫助網絡工程師在網絡運營中從初級晉升到中級，再到高級。對於高級網絡工程師，人工智能框架可以幫助他們建立對人工智能模型的信任，並增強他們對網絡行為的判斷和理解。

最後，人工智能使用框架還可以確保領導者知道他們的工程師在安全地使用人工智能，符合 治理和可靠性要求。

"如果人工智能技術發生變化，框架允許組織在良好治理和清晰執行的標準不變的情況下，享受主動網絡運營的好處並適應這些變化，"洛夫萊斯説。

_德安娜·達拉是 Informa TechTarget 的 SearchNetworking 網站的編輯。_

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