SAS 近日發布研究，深入探討人工智能（AI）的應用現況、影響力及可信度。研究顯示，生成式 AI（GenAI）如 ChatGPT 在 IT 及業務領袖中獲得的信任度顯著高於傳統 AI（如機器學習），儘管後者在可靠性與可解釋性上更為成熟。
生成式 AI 信任度領先，但挑戰並存
SAS 委託 IDC 進行的「IDC Data and AI Impact Report: The Trust Imperative」研究涵蓋北美、拉美、歐洲、中東、非洲及亞太地區 2,375 名 IT 與業務主管。調查顯示，48% 的受訪者對 GenAI 表示「完全信任」，遠高於傳統 AI 的18%。代理式 AI（Agentic AI）與量子 AI 也分別獲得 33% 與 26% 的「完全信任」評價。然而，62% 的受訪者擔憂 GenAI 的數據隱私問題，57% 質疑其透明度與可解釋性，56% 關注其道德應用。
可信 AI 投資回報倍增，管治卻普遍不足
研究發現，優先投入可信 AI（包括管治、可解釋性與道德保障）的企業，其 AI 項目投資回報率翻倍的機會高出 60%。然而，僅 40% 的受訪機構在這些領域投入資源，78% 的機構表示「完全信任」AI，卻未匹配相應的管治措施。僅 2% 的受訪者將「制定 AI 管治框架」列為首要任務，10% 正在制定「負責任 AI 政策」。
「可信 AI 領導者」在管治與技術上的投入顯著，他們獲得高回報的機率比「跟隨者」高 1.6 倍。研究強調，忽視可信 AI 措施可能限制企業釋放 AI 潛力。
數據基礎與管治成 AI 發展瓶頸
隨著 AI 日益融入關鍵業務流程，數據質素與管治的重要性愈發凸顯。49% 的受訪機構表示，缺乏整合的數據基礎或優化的雲端數據環境是主要障礙；44% 指出數據管治不足；41% 面臨 AI 技術人才短缺。58% 的受訪者表示，數據來源存取困難是首要問題，其次是數據隱私與法規遵循（49%）及數據質素問題（46%）。
