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微軟納德拉示警:企業用AI代價大 當心關鍵知識外流

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微軟執行長納德拉。(路透)
微軟執行長納德拉。(路透)

微軟執行長納德拉11日在X平台指出,公司使用AI時,支付了兩次費用,一次以金錢付款、另一次代價更為高昂,是企業知識。這篇貼文廣為流傳,至今觀看人數已突破610萬人次。

這是什麼意思?納德拉以1962年諾貝爾經濟學得主主艾羅(Kenneth J. Arrow),提出的「資訊悖論」(information paradox)來解釋。資訊賣家面臨難題,為了說服買方採購,必須把資訊內容透露給買方,但這麼做等於把資訊免費送給對方,這個問題促成專利權與智財權制度的誕生。

但AI翻轉了上述局面,如今問題落在買方身上。為了要讓模型有用,必須告訴模型業務如何運作,要讓模型運作愈好,就得透露愈多,納德拉稱之為「反向資訊悖論」(Reverse Information Paradox)。

科技網站GPU Solution報導,企業外流的資訊包括哪些?首先,提示詞:團隊的提問揭露工作內容。再來,修正:每次有人告訴模型,這個產業不是這樣運作,修正知識就會變成數據。第三,評估機制(evals):即用來衡量AI表現的內部測試,也就是企業對品質的定義。納德拉指出,模型能從這些數位軌跡中學習。

打個比方,這就像是聘請睿智的顧問,他不只以小時計費,同時還把從企業學到的一切寫在筆記本上。等聘僱期結束,筆記本也被顧問帶走,明天他又能跟任何人簽約。對此,納德拉說:「消費智慧之時,也在創造智慧,你創造的東西,應屬於你。」

數據分析軟體商Palantir執行長卡普(Alex Karp)也說,科技客戶想要控制運算內容、模型、資料棧等,他們想確有生產手段,不希望轉移給別人。

那麼該怎麼辦呢?納德拉認為需要「信任界線」(trust boundary),在界線之內,公司資料、修正、微調模型會累積,且未經同意不得外洩。合約條款是書面界線,在單一地區的資料中心內,以專用伺服器運作自家模型與權重,則是實際界線。

精華 FAQ

  • 一次是支付模型或服務的金錢費用,另一次則是更難估量的企業知識成本。因為為了讓AI更好用,企業往往必須把流程、經驗與判斷方式透露給模型。

  • 它是指AI不像傳統資訊賣方那樣先揭露才成交,而是買方為了讓模型有效,必須先分享更多內部知識。結果是使用越深入,越容易把企業智慧轉化成可被模型吸收的資料。

  • 納德拉建議建立「信任界線」,讓資料、修正與微調結果只在授權範圍內累積,不可任意外洩。做法包括明確合約條款,以及在單一地區資料中心內以專用伺服器運行模型。

微軟 諾貝爾

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