當 AI Agent 遇上隱性經驗

前言

你是否想過，工廠裡那些看似不起眼的細節，竟可能決定整條產線的成敗？當 AI 技術進入製造現場時，它能否理解一位老員工二十年的隱性經驗，或者只是冰冷地重複錯誤判斷？想像一下，一個智慧系統給出的建議，看似完美，卻可能忽略機器微小的異常聲響，或者誤判操作員一句簡單的口頭備註，這些微小偏差，足以讓決策失準。

現在，AI Agent 正逐步進入智慧製造的世界，承諾加速決策、降低成本、提升效率，但它真的能做到嗎？在狹窄型 AI 的局限下，系統可能對未知情境毫無準備，偏見與幻覺如影隨形。那麼，隱性經驗是否被放大、扭曲，還是被真正理解與延續？

本文將從工廠老員工、老闆，以及 AI Agent 開發者三個視角，揭露隱性經驗與 AI 的微妙關係。我們將帶你走進實際導入案例，探討偏見如何生成、幻覺如何出現，以及如何透過技術設計、分診機制和人機協作，真正讓 AI 成為工廠智慧決策的夥伴。這不是空泛的理論，而是每一個細節都可能影響生產效率與經驗延續的真實故事。

 

目錄

1. 把經驗變成資料容易嗎？

在工廠的世界裡，真正懂「製造現場」的，往往不是坐在辦公室的系統分析師，而是那些在現場摸索了二十年的老員工。這些人知道某台機器「聲音有點不對」時可能是軸承鬆動，知道哪一批材料「摸起來」就不對勁，也知道產線上的人員情緒與生產節奏之間的微妙關係。這些經驗無法被完整記錄成數據，卻常常決定了生產的穩定和效率。

當 AI 技術與智能系統導入工廠後，這些「隱性經驗（Tacit Knowledge）」面臨前所未有的挑戰。系統能夠統計、預測、分析，但它是否能理解「師傅那行為背後的意圖」？又或是，當我們將決策權交給 AI Agent，它真的能捕捉到現場那種細膩的、非語言的知識嗎？這正是製造業在數位轉型中最棘手的矛盾。一方面我們渴望效率與精準，另一方面又害怕失去經驗與直覺。

那些師傅常說：「機器會動，但人要懂它的脾氣。」 而 AI 只懂「規律」，不懂「脾氣」。這正是工廠智慧化過程中的第一個矛盾。

 

2. AI 的侷限與偏見

近幾年 AI 技術快速發展，但目前主流應用仍屬於「狹窄型 AI（Narrow AI）」，也就是為完成特定任務而建立的模型。它能精準地判斷瑕疵、優化產線排程、生成報表，卻不容易轉移到模型未曾遇過的新問題。

換句話說，AI 的「智慧」仍受限於它的訓練範圍，而更深層的挑戰是「偏見（bias）」。 AI 偏見不是惡意產生的，而是透過我們給予學習的資料與工程設計的侷限。

常見的 AI偏見有：

• 表示偏見（Representation Bias）
  訓練資料過於集中於某產業或地區，導致模型無法理解不同工廠文化或產線特性。
• 刻板印象偏見（Stereotype Bias）
  當 AI 學會「特定條件下總是這樣」時，它可能過度簡化現實，例如假設「資深員工的方式較不有效率」，而忽略了經驗的價值。
• 語言偏見（Language Bias）
  在中英文混用的工廠環境中，AI 對術語的理解可能產生誤判，例如「停機」與「暫停」在不同語境下含義不同。
• 演算法偏見（Algorithmic Bias）
  演算法本身的設計可能偏向「可量化」的結果，忽視「難以量化」的經驗性知識。

項目	說明	鼎華應對方式
表示偏見 (Representation Bias)	訓練資料過於集中於某產業或地區，導致模型無法理解不同工廠文化或產線特性。	跨市場、多案例驗證
刻板印象偏見 (Stereotype Bias)	當 AI 學會「特定條件下總是這樣」時，可能過度簡化現實，例如忽略資深員工經驗的價值。	人機協作的閉環機制
語言偏見 (Language Bias)	在中英文混用的工廠環境中，AI 對術語的理解可能誤判，例如「停機」與「暫停」在不同語境下含義不同。	行業專屬的 AI 設計
演算法偏見 (Algorithmic Bias)	演算法設計偏向可量化結果，忽視難以量化的經驗性知識與現場脈絡。	人機協作＋知識活化機制
AI 幻覺 (Hallucination)	模型在缺乏確定性時「推測合理答案」，產生看似合理但錯誤的資訊（如錯誤數據、錯誤引用）。	分診機制與專家審核流程

此外，AI 還面臨 「幻覺（Hallucination）」的問題。這種幻覺不只是「編造錯誤資訊」，而是源於模型在不確定情況下「推測合理答案」的行為。

例如：

• 事實性幻覺（Factual Hallucination）
  AI 引用不存在的數據或案例。
• 概念性幻覺（Conceptual Hallucination）
  AI 將兩個不相關的概念混為一談。
• 關聯性幻覺（Consistency Hallucination）
  AI 認為某些事件之間有因果關係，實際上只是巧合。
• 引用性幻覺（Citation Hallucination）
  AI 在生成報告或建議時引用了不存在的文獻或資料來源。

試著回想我們的目標，我們期待 AI Agent 與隱性經驗結合，是為了讓效率提升？還是讓決策變快？當這些偏見與幻覺潛移默化地影響決策品質，或是使用者過度信任 AI 的建議時，就可能忽略了「模型只是模擬，而非理解」。

項目	說明	鼎華應對方式
事實性幻覺(Factual Hallucination)	AI 引用不存在的數據或案例，導致錯誤結論或誤導性分析。	事實查核與多市場比對
概念性幻覺(Conceptual Hallucination)	AI 將兩個不相關的概念混為一談，造成邏輯錯置或誤判。	模型可解釋性與專家驗證
關聯性幻覺(Consistency Hallucination)	AI 認為某些事件之間有因果關係，實際上只是巧合。	分診（Triage）與信心分數判斷
引用性幻覺(Citation Hallucination)	AI 在生成報告或建議時引用了不存在的文獻或資料來源。	顧問審核與閉環回訓

 

3. 從兩個角色看問題的兩面

如果你是一位在工廠打拼二十年的老員工，你可能會覺得老闆在找你麻煩，導入一個新系統帶來的不是「協助」，而是「打擾」。系統不理解你的直覺、判定異常的標準太死板、報表反映不現實。你知道有些問題是「無法解釋」卻能「感受得到」，但 AI 卻要你「給我一個可以制式的輸入」。

相反地，作為一個老闆，尤其我們過去案例看到許多接班的二代，科技導入似乎是唯一的出路。AI 可以分析產能瓶頸、預測機台維護、甚至自動生成改善方案。它不倦怠、不抱怨、不需要培訓，只要輸入足夠的資料，就能幫助工廠節省時間與成本。
但這樣的效率是否真的代表「智慧」？如果老員工的經驗無法被轉譯成 AI 可以理解的資料，那麼這些知識最終會隨著人退休而流失。AI 再強，也只是在模仿「表層決策」，而非真正學會「做決策」。

因此，我們認為，要改善兩者間的矛盾，價值在於「讓人更容易將經驗轉化為資料，再回饋給系統」。而這正是隱性經驗與 AI 結合的最大挑戰，將個人的、模糊的、口語的知識轉化成能被系統理解並共享的資訊。

議題	員工的視角	老闆的視角
經驗與資料的矛盾	「AI 只懂數據、不懂脾氣。」現場經驗無法被模型理解，報表正確但結果錯誤。	投入大量成本導入 AI，卻發現系統無法反映現場真實情況。
知識轉譯的落差	很多現場知識是「手感」或「直覺」，難以填入系統欄位，覺得 AI 離現實太遠。	認為員工不配合導入流程，導致系統資料不完整、分析結果偏差。
決策信任的落差	AI 建議不符現場邏輯，卻被上層採納，導致「人不信 AI、AI 也學不到人」。	AI 建議看似客觀可靠，但無法理解「為什麼經驗判斷更準」。
經驗傳承機制	要退休了，二十年的手感與經驗沒地方留下，覺得 AI 學不會。	核心知識集中在少數資深員工身上，AI 無法繼承隱性經驗。
管理者的兩難	覺得 AI 像監控工具，不敢輸入真實資料，害怕被誤會或取代。	希望 AI 提升效率與透明度，卻因現場抗拒導致推動困難。

 

4. 加入隱性經驗，同時避免 AI 帶入偏見

我們假設，若 AI Agent 是我們的合作夥伴，那麼無可避免的就是「它也會犯錯」。錯誤不是問題，忽略錯誤才是。AI 偏見的核心並非技術問題，而是資料、情境與使用者之間的關係。

我們建立了一個焦點團隊，邀請了數個具備資深工程經驗的開發人員進行討論，從他們的視角來看這個問題，發現其實可以拆解成幾個層次。

首先是「資料的真實性（Authenticity）」。在建立模型前，我們發現許多系統商只導入「最乾淨的數據」，但我們反而是主動保留現場中那些「雜訊」，例如機器異常的記錄、操作員的備註、甚至語音筆記。因為我們認為，往往這些看似不規則資訊，卻是隱性經驗的載體。AI 若要理解現場，就必須先學會「容忍不完美」。這也是我們重新定義資料治理的關鍵，確保資料真實。

其次是「模型的可解釋性（Explainability）」，AI 發展初期，經常被批評為「黑箱」，決策理由難以理解。但現在，我們設計的 Agent 必須能回答：「為什麼你這麼想？」。我們使用注意力可視化（attention visualization）、決策路徑回溯（decision tracing）等技術，讓每個建議都能被檢視。當模型能「說出它的推理」，人類才能介入修正，避免誤導性的偏見在系統內擴散。

第三是「 人機共建機制（Human-in-the-loop）」，我們都知道，AI 導入並非一次性訓練完成，而是與現場共同成長。我們在系統中設計了一種迭代學習的方式，當顧問或員工對 AI 的建議提出修正時，這些回饋會成為下一輪訓練資料的一部分。這樣的「閉環學習」讓模型不斷貼近真實場景，而不是固守原本的偏見邏輯。

而最後，是「語意層理解（Semantic Understanding）」的突破。為了避免 AI 只懂「詞的統計關係」，現在我們讓 Agent 理解「詞的意圖」。舉例來說，當操作員輸入「這批料怪怪的」，AI 不會只將它視為異常標記，而是透過上下文比對、語氣分析與歷史紀錄，判斷這句話可能暗示哪種具體問題。這使 AI 更接近人類理解方式，也更能尊重經驗的語境。

感覺這一切都是為了讓 AI 「模仿人」，但從技術角度來說，我們是讓 AI 「理解人」。而這種理解，並非由演算法單獨完成，而是來自不斷與真實現場對話的過程。在這樣的架構下，AI 的偏見不再是隱藏的陷阱，而是被持續揭露、修正、再學習的機制。

 

5. 我們如何避免偏見?

有一次在協助客戶測試時，我們的 AI Agent 給出了一份生產優化報告，從報告可以看出印刷錫膏的產線建議縮減夜班人力。報告看起來完美無缺，數據合理、模型可信。但當下一位在現場二十五年的班組長突然皺著眉頭，並冒出一句：「這樣不可行。」

我們問他為什麼。他說：「那條線晚上溫度低，機器啟動時會卡，少一個人就來不及調整。」我們繼續挖掘背後的原因，才發現在那種溫度下，金屬膨脹速度變慢，而這種現場經驗，AI 往往容易忽略。

於是我們回去調整模型，讓系統在給出建議前，會主動提示操作員提供現場補充資料。我們稱這為「多樣化提示」，讓AI學會不只看數據，也聽人說話。同時，我們也讓 AI 的回覆呈現出多重觀點，不只一個「答案」，而是幾種不同策略的對比。顧問會再以批判性審查的方式，逐一檢視其可行性。很多客戶會認為這樣的過程很慢，但我們要確保成果更穩定且真實。

後來，我們也學會在 AI 的建議後面加上「理由與假設」。再當AI說「建議減少夜班人力」時，它會同時說明「假設機器在低溫環境下性能穩定」。這種情況下，所有人員看到反饋都能立即指出問題。這樣導入 AI ，才是真正實現「讓經驗更容易被說出來」。

 

6. 我們如何避免幻覺?

另一個案例來自中國的客戶，我們協助當地工廠導入 AI 系統時，引用了一個看似完美的成功案例，聲稱「製程設備的節能調整方案能省下15%電費」。現場主管聽了非常興奮，準備照做。但顧問卻發現，那份案例其實來自台灣的廠區，氣候、電壓、機型都不同。AI 產生了「引用性幻覺」，你可能認為它的反饋錯誤來自於技術出現問題，但我只能說，它只是太渴望給出答案了。

為此，我們建立了一個叫「分診（Triage）」的機制。AI 會先判斷自己對答案的信心水準，若低於一定門檻，就不會自信地回答，而是請使用者介入。這樣的過程讓AI學會「知道自己不知道」，而使用者則成為第二層驗證。

在導入後的幾個月裡，我們的顧問會實際陪同操作人員，觀察 AI 的判斷是否與現場一致。每次有矛盾或錯誤，我們就讓 AI 回訓學習。這過程像是在教一個新人，陪同它犯錯、道歉、學會、再試。而慢慢地，它變得更可靠，也更謙虛。

我們也透過事實查核與多市場比對來強化模型。當 AI 提出建議時，系統會自動對照不同區域的真實案例，若三個市場（鼎華深耕台灣、中國和東南亞市場）結果一致，AI 才提高信心分數；若差異過大，則交由顧問判斷。這樣的合作模式，讓 AI 與使用者像是團隊，一個根據資料做出初步診斷，一個根據經驗做出最終決策。

 

7. 讓經驗被看見，讓智慧更人性

總結以上，我們認為，當隱性經驗遇上 AI Agent，挑戰的不只是技術，更是理解的深度。AI 能協助我們看見資料之間的模式，但唯有人類能賦予資料以意義。未來的智慧工廠，不是取代經驗的場所，而是讓經驗能被數位化、被理解、被延續的地方。

在鼎華，我們有三個核心優勢，使這個願景能落地：

• 行業專屬的 AI 設計

我們的系統不追求「通用答案」，而是針對製造業不同產線、設備和工藝特性進行模型微調，確保建議與現場高度貼合。

• 人機協作的閉環機制

AI Agent 提供初步建議，專家進行驗證和微調，再回饋系統持續學習。這種「分診」與「人機共建」機制，使決策既快速又可靠。

• 跨市場、多案例驗證

我們整合台灣、中國及東南亞的真實案例，避免單一場景偏差，提供可行性高、可複製的策略。

選擇鼎華，不只是選擇一套智能系統，而是選擇一個能理解現場、尊重經驗、並能持續優化的合作夥伴。在我們的支持下，企業不僅能提升效率、降低成本，更能將經驗轉化為可持續的智慧資產。

讓智慧不僅是快速決策，而是懂得與人合作、讓經驗持續發光的能力。在這樣的工廠裡，AI 不再只是工具，而是陪伴決策的夥伴，讓知識能流動、經驗能再生，也讓智慧真正「人性化」。