從智慧到影響力的轉變：擁抱通用人工決策（Artificial General Decision Making，AGD）
圍繞人工智慧的敘事正在發生劇烈轉變。多年來，業界的聖杯一直是通用人工智慧（Artificial General Intelligence，AGI）——追求一種能理解並學習任何人類能執行之智力任務的機器心智。然而，在 2026 年，一個更務實且可能更具深遠意義的範式正逐漸浮現：通用人工決策（Artificial General Decision Making，AGD）。
最近的討論中，業界思想領袖（包括 Chuck Brooks 在 Forbes 上的觀點）指出，AI 的真正價值不在於複製人類意識，而在於增強人類判斷力。在 Creati.ai，我們觀察到這種轉變：從「AI 能做什麼」移向「AI 如何幫助我們選擇」。這種以人為中心的方法優先考量 協作式智慧（Collaborative Intelligence），確保隨著演算法變得更複雜，仍牢牢與人類意圖和倫理監督相連。
定義通用人工決策
通用人工決策與追求自治超級智慧有根本不同。當通用人工智慧（AGI）旨在達成廣泛且自足的認知能力時，通用人工決策（AGD）聚焦於將 AI 應用於複雜且多變量的決策環境。它被設計用來處理龐大資料集並提出最佳行動方案，同時將最終仲裁留給人類。
這種區別至關重要。在 AGD 框架中，AI 並非船上的「船長」，而是最終的航行導航者。它預測風暴、計算燃料效率並繪製航線，但由人類船長決定航向。這與「人類在迴路中（Human-in-the-Loop，HITL）」和「人類在迴路之上（Human-on-the-Loop，HOTL）」的方法論一致，這些方法正成為醫療、金融與國防等高風險產業的標準。
AGD 的出現回應了對「黑盒」AI 模型日益增加的倦怠感。企業不再滿足於僅產生文字或影像；它們要求能經受監管審查與策略分析的可行見解。AGD 系統以可解釋性為核心設計，不僅提供建議，還提供導致該建議的「推理」痕跡。
共生關係：人類與機器
核心哲學在於 以人為本的 AI（Human-Centric AI） 應放大人類潛能，而非使其過時。被替代的恐懼正逐步被協同效應的認知所取代。在 AGD 模型中，人類認知的弱點—認知偏誤、疲勞和有限的資料處理能力—可由 AI 的優勢來彌補。相對地，AI 的弱點—缺乏直覺、道德推理與情境細微差別—則由人類監督來減輕。
主要合作領域
- 策略性企業規劃：AI 模型模擬數千種市場情境，讓管理層能夠對低機率、高影響事件進行壓力測試策略。
- 醫療診斷：AGD 系統分析病患病史、基因體資料與全球研究，提出鑑別診斷，醫師再根據臨床經驗與病患價值觀進行驗證。
- 創意產業：AI 工具不是生成完成的藝術品，而是建議構圖變化或情節轉折，作為人類創作者的腦力激盪夥伴。
這種協作動態促成一種新型工作流程，讓人與機器之間的「交接」變得無縫。這不再只是人類查詢資料庫，而是 AI 根據問題不斷演變的上下文主動提供見解的持續對話。
比較分析：通用人工智慧（AGI） vs. 通用人工決策（AGD）
為了更好理解為何 AGD 正成為企業 AI 的近期趨勢，比較它與 AGI 的理論目標有助於說明。下表概述這兩種範式的不同優先重點。
表 1：通用人工智慧（AGI）與通用人工決策（AGD）的策略重點
| 特徵 | 通用人工智慧（AGI） | 通用人工決策（AGD） |
|---|---|---|
| 主要目標 | 自主認知再現 | 增強人類的 決策支援（Decision Support） |
| 人類角色 | 理想上為最小化參與或觀察者 | 核心權威與最終仲裁者 |
| 成功指標 | 通過類似圖靈測試 | 提升結果的準確性與速度 |
| 倫理重點 | 機器意識的權利 | 問責與透明 |
| 實施方式 | 理論性／長期研發 | 實用性／當前企業部署 |
協作式智慧的商業論證
對於在 2026 年數位經濟中航行的組織來說，採用以人為本的 AI 策略不僅是倫理選擇——它也是競爭上的必需。部署 AGD 系統的公司報告指出，利益相關者之間的信任度更高。當一項決策能追溯到人類驗證的 AI 建議時，責任歸屬更清晰，監管合規也更容易示證。
此外，協作式智慧顯著降低了與大型語言模型（Large Language Models，LLMs）相關的「幻覺」風險。透過將 AI 輸出置於決策支援框架內，系統被特定參數與目標約束，降低產生不相關或事實錯誤內容的可能性。焦點也從「生成任何東西」收斂到「解決這個特定問題」。
我們正看到促成此類協作的工具激增。儀表板正從靜態資料顯示演進為互動式的「戰情室」，AI 代理呈現機率，人類即時調整變數。這種互動性是 AGD 時代的標誌。
倫理護欄與未來展望
在我們擁抱這一新範式的同時，迴路中「人」的責任也更沉重。若 AI 提供資料，人類便提供良知。AGD 的興起需要一支不僅具備技術能力，更經過深度訓練以培養批判性思維與倫理素養的勞動力。
危險在於「自動化偏誤（automation bias）」——人類傾向在未經審查下被動接受 AI 的建議。為了對抗這一點，以人為本的 AI 系統正設計「摩擦」點——刻意的暫停，迫使人類在執行高後果行動前進行審查。
展望未來，我們預期「使用者」與「開發者」之間的界線將逐漸模糊。在 AGD 環境中，人類所做的每一項決策都會教導模型，微調其參數以應對未來情境。這種連續的反饋迴路確保 AI 與組織價值及市場現實同步演進。
結論
通用人工決策的概念代表了一條成熟、務實且充滿希望的人工智慧前進道路。透過聚焦於 決策支援，我們從對有感知機器的存在恐懼中移開，邁向一個賦能人類的未來。
在 Creati.ai，我們相信最好的 AI 是能讓你更擅長做事的那一種。未來不是由 AI 替我們決定；而是 AI 幫助我們做出最佳決策。當我們將這些系統整合進工作流程時，必須保持警惕，確保技術服膺於人類利益，保留我們的自主性，同時擴展我們的能力。
