<p><strong>INSEAD 的 Philip Parker 表示，企業有誤解人工智能的風險，超出了 ChatGPT 風格的系統。</strong></p>
<p>根據 INSEAD 市場營銷教授兼管理科學講席教授 Philip Parker 的説法，人工智能支持的平台可能會成為人們獲取信息的主導方式，但企業仍然有誤解人工智能實際運作方式的風險。</p>
<p>Parker 表示，許多公司錯誤地將人工智能僅與 ChatGPT 風格的系統聯繫在一起，這在企業加速人工智能在運營和決策中的應用時，造成了更廣泛的素養問題。</p>
<p>“公司內部的整體素養相當低，” Parker 説。</p>
<p>根據 Parker 的説法，人工智能的範圍比大型語言模型更廣，包括 “人工智能的四個分支”，即機器人技術、認知符號計算、深度學習和機器學習控制系統。</p>
<p>討論突顯了企業可能高估人工智能生成內容的擔憂，而不理解信息是如何產生或驗證的。</p>
<p>“你必須把這些程序視為數據減少，” Parker 説。“它們在減少大量數據並使其更易於接受，但數據來自某個地方，而那個地方仍然是人類。”</p>
<p>Parker 表示，像 ChatGPT 和 Claude 這樣的平台主要充當研究和聚合工具，而不是完全獨立的新信息創造者。</p>
<p>“我們獲取知識的途徑實際上可能來自人工智能支持的平台，” Parker 説。“我們獲取的信息來自人類。”</p>
<p>討論還集中在 Botipedia 上，Parker 表示該平台旨在減少幻覺風險並改善企業系統內部的數據可追溯性。</p>
<p>根據 Parker 的説法，Botipedia 依賴於自然語言生成（NLG），而不是大型語言模型架構。該系統結合了多種分析方法，包括圖論、計量經濟學和地理空間模型，而不是依賴單一的人工智能引擎。</p>
<p>該平台旨在幫助組織整理分散的內部信息，而不將敏感數據暴露給外部。</p>
<p>Parker 表示，如果企業過於依賴自動化系統而沒有人類監督，不準確的人工智能生成輸出可能會帶來運營和聲譽風險。</p>
<p>展望未來，Parker 表示，人工智能平台可能在五到十年內成為人們獲取信息的默認方式，但用户可能會越來越多地成為平台的創造者。</p>
<p>“你可以生成自己的聊天機器人。你可以生成自己的平台，” Parker 説。“現在，我們是平台的用户，而不是平台的生成者。”</p>

<p>INSEAD 的 Philip Parker 警告説，企業可能會誤解人工智能，僅將其與類似 ChatGPT 的系統聯繫在一起。他強調需要更廣泛的人工智能素養，因為公司可能會高估人工智能生成內容的價值，而不理解其來源。Parker 介紹了 Botipedia，這是一個旨在增強數據可追溯性並減少與人工智能輸出相關風險的平台。他預測，在 5 到 10 年內，人工智能平台將主導信息獲取，用户將從消費者轉變為自己人工智能工具的創造者</p>

<p><strong>INSEAD’s Philip Parker says businesses risk misunderstanding AI beyond ChatGPT-style systems.</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>INSEAD 的 Philip Parker 表示，企業有誤解人工智能的風險，超出了 ChatGPT 風格的系統。</strong></p>
</div><p>AI-supported platforms may become the dominant way people access information, but businesses still risk misunderstanding how artificial intelligence actually works, according to Philip Parker, Professor of Marketing and INSEAD Chaired Professor of Management Science.</p>
<div class="lb-trans"><p>根據 INSEAD 市場營銷教授兼管理科學講席教授 Philip Parker 的説法，人工智能支持的平台可能會成為人們獲取信息的主導方式，但企業仍然有誤解人工智能實際運作方式的風險。</p>
</div><p>Parker said many companies incorrectly associate AI only with ChatGPT-style systems, creating a wider literacy problem as businesses accelerate AI adoption across operations and decision-making.</p>
<div class="lb-trans"><p>Parker 表示，許多公司錯誤地將人工智能僅與 ChatGPT 風格的系統聯繫在一起，這在企業加速人工智能在運營和決策中的應用時，造成了更廣泛的素養問題。</p>
</div><p>“The general literacy is quite low across companies,” Parker said.</p>
<div class="lb-trans"><p>“公司內部的整體素養相當低，” Parker 説。</p>
</div><p>According to Parker, AI is broader than large language models and includes “four branches of AI,” including robotics, cognitive symbolic computing, deep learning, and machine learning control systems.</p>
<div class="lb-trans"><p>根據 Parker 的説法，人工智能的範圍比大型語言模型更廣，包括 “人工智能的四個分支”，即機器人技術、認知符號計算、深度學習和機器學習控制系統。</p>
</div><p>The discussion highlighted growing concern that businesses may overestimate AI-generated content without understanding how information is produced or validated.</p>
<div class="lb-trans"><p>討論突顯了企業可能高估人工智能生成內容的擔憂，而不理解信息是如何產生或驗證的。</p>
</div><p>“You have to think of these programs as data reduction,” Parker said. “They're reducing a lot of data and making it more palatable, but the data comes from somewhere, and that somewhere is still humanity.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“你必須把這些程序視為數據減少，” Parker 説。“它們在減少大量數據並使其更易於接受，但數據來自某個地方，而那個地方仍然是人類。”</p>
</div><p>Parker said platforms such as ChatGPT and Claude primarily act as research and aggregation tools rather than independent creators of entirely new information.</p>
<div class="lb-trans"><p>Parker 表示，像 ChatGPT 和 Claude 這樣的平台主要充當研究和聚合工具，而不是完全獨立的新信息創造者。</p>
</div><p>“Our access to knowledge may actually be coming from AI-supported platforms,” Parker said. “We're getting our information from humanity.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“我們獲取知識的途徑實際上可能來自人工智能支持的平台，” Parker 説。“我們獲取的信息來自人類。”</p>
</div><p>The discussion also focused on Botipedia, a platform Parker said was developed to reduce hallucination risks and improve data traceability inside enterprise systems.</p>
<div class="lb-trans"><p>討論還集中在 Botipedia 上，Parker 表示該平台旨在減少幻覺風險並改善企業系統內部的數據可追溯性。</p>
</div><p>According to Parker, Botipedia relies on natural language generation, or NLG, rather than large language model architecture. The system combines several analytical methods, including graph theory, econometrics, and geospatial models, instead of depending on a single AI engine.</p>
<div class="lb-trans"><p>根據 Parker 的説法，Botipedia 依賴於自然語言生成（NLG），而不是大型語言模型架構。該系統結合了多種分析方法，包括圖論、計量經濟學和地理空間模型，而不是依賴單一的人工智能引擎。</p>
</div><p>The platform is designed to help organisations organise dispersed internal information without exposing sensitive data externally.</p>
<div class="lb-trans"><p>該平台旨在幫助組織整理分散的內部信息，而不將敏感數據暴露給外部。</p>
</div><p>Parker said inaccurate AI-generated output could create operational and reputational risks if businesses rely too heavily on automated systems without human oversight.</p>
<div class="lb-trans"><p>Parker 表示，如果企業過於依賴自動化系統而沒有人類監督，不準確的人工智能生成輸出可能會帶來運營和聲譽風險。</p>
</div><p>Looking ahead, Parker said AI platforms could become the default way people access information within five to 10 years, but users may increasingly become platform creators themselves.</p>
<div class="lb-trans"><p>展望未來，Parker 表示，人工智能平台可能在五到十年內成為人們獲取信息的默認方式，但用户可能會越來越多地成為平台的創造者。</p>
</div><p>“You can generate your own chatbot. You can generate your own platform,” Parker said. “Right now, we're users of platforms, not generators of platforms.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“你可以生成自己的聊天機器人。你可以生成自己的平台，” Parker 説。“現在，我們是平台的用户，而不是平台的生成者。”</p>
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人工智能素養的差距使新加坡企業容易誤用工具