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智能 AI + 衍生 AI: 企業決策的下一個領域
September 11, 2025

簡介: 從內容到決策

在 2024 年和 2025 年, 衍生式 AI (GenAI) 可產生大量文字、圖片和代碼, 備受關注。步入 2026 年, 行政人員要提出一個更清晰的問題: 人工智能如何從創造內容髮展到推動業務決策?

答案就在智能人工智能 (Agentic AI), 將創 AI 的創意轉化成目標導向的自主決策系統。當Agentic AI 和GenAI 配合使用時, 企業可以擺脫消極的工具, 成為靈活的決策引擎。

為什麼 Agentic AI 與衍生式 AI 相輔相成

  • 生成式 AI = 創造。並產生文字、圖片和建議。
  • 智能 AI = 編排 + 操作。它規劃、分解目標, 並在不同工作流程中執行。
  • 它們共同構成決策管道: GeAI 提供多種選擇; Agentic AI 負責評估、選擇和執行工作。

這種功能的結合, 有助企業從消極的輸出轉向積極主動的策略。

多智能體系統中決策制定的運作方式

而Agentic AI 引入了GenAI 所欠缺的編排層:

  • 任務分解——將策略性目標分解為子目標。
  • 意見回饋:透過偏好資料、並排比較和一致標示來評估世代 AI 的成果。
  • 即時應變能力 - 在輸入或情境改變時調整路線。
  • 多客戶服務員協作 : 設有專門的客戶服務員進行推理、評估和執行。

你可以將 AI 視為產生「內容」的過程, 而智能人工智能 (Agentic AI) 則決定「方式」和「為什麼」。

人工智能決策的技術基礎

企業採用此架構時, 需要採用整合以下功能的堆疊式架構:

  • 用於內容生成的大型語言模型 (LLM)。
  • 運用人類意見強化學習 (RLHF) 以優化偏好設定。
  • 多模式資料 (文字、音訊、影片、感應器資料)。
  • 評估框架:並排審查、偏見偵測、一致意見標籤。
  • 負責整合穩健性和安全測試。

這種結合可確保決策不僅富於創意, 而且準確、可解釋和可靠。

智能助理 + 衍生式 AI 整合的投資回報率

  • 速度: 實時決策, 而無需手動分析數日。
  • 準確度: 客戶服務員會根據質素指標, 持續細化輸出內容。
  • 可擴展性: 多客戶服務員編排功能讓企業能夠同時處理數千個工作流程。
  • 信任: 透明的評估框架可減少錯覺和偏見。

Uber 人工智能解決方案: 推動 AI 決策未來

Uber AI 解決方案為企業提供所需的基礎設施、員工和管治模式, 將 GenAI 與

智能 AI:

  • 跨 200 多種語言和 30 多個領域 (金融、醫療、STEM) 的數據收集和註釋。
  • 大規模模型評估 - 並排比較、偏好排名、黃金數據集等等。
  • uLabel 和 u Task 等平台, 協助統籌、管理和管控 AI 工作流程。
  • 全球員工隊伍 (超過 880 萬員工):確保有多元化的意見交流渠道, 以減少系統性偏見。

2026 年企業必須做的事情

  1. 超越內容輸出: 詢問 AI 如何作出決定, 而不僅僅是草稿。
  2. 投資於編配層: 確保將 AI 世代與客戶服務監督配對使用。
  3. 採取持續評估: 偏好資料、偏好控制台和服務水平協議遵從性均不容協商。
  4. 與值得信賴的供應商合作: 部署成熟的平台和多元化的員工隊伍, 以擴大規模。

總結: 決策是新領域

2024 年將證明 AI 可以產生生產力。2025 年是要擴大這些輸出。2026 年將是大規模、可信賴的 AI 決策年。

結合 GenAI 的創意能力與 Agentic AI 的編排功能, 企業可以製定靈活、自主和可解釋的決策系統, 從而推動實際業務成果。

而 Uber AI 解決方案可提供數據、平台和全球規模, 讓企業可以滿懷信心地邁向這個下一個領域。