在現實世界運用生成式AI：Aurimas Griciūnas 談 AI 團隊與可靠 AI 系統

TLDR¶

• 核心重點：協助專業人士轉型為 AI 角色，並與組織共同制定 AI 策略與系統開發。
• 主要內容：探討過去兩年因生成式 AI 興起所帶來的變化，以及代理人技術的未來發展方向。
• 關鍵觀點：實現可靠 AI 需結合團隊組織、流程治理與可解釋性的設計原則。
• 注意事項：需慎選工具與架構，避免過度依賴單一技術，確保風險與倫理考量納入設計。
• 建議行動：企業與專業人士應建立跨領域 AI 團隊、制定清晰的安全與合規框架，並以可驗證的指標衡量效能。

內容概述¶

本篇訪談聚焦 SwirlAI 創辦人 Aurimas Griciūnas 的觀察與見解，特別是在生成式 AI 興起的近年間，企業在組織與技術層面所面臨的挑戰與機會。Aurimas 長期協助科技專業人士轉型至 AI 專案角色，並參與協助組織建立 AI 策略、設計與實作可落地的 AI 系統。他與主持人 Ben 討論了生成式 AI、以及「代理人」（agents）在工作流程中的角色與影響。討論內容涵蓋實務層面的應用、系統化治理、以及如何在快速變化的技術景觀中保持系統的可得性與可控性。

在背景層面，生成式 AI 指的是能夠自行產出文本、影像、程式碼等內容的機器學習模型，這類模型的普及，使得企業在自動化、知識工作輔助、客製化服務等方面出現新的商業模式與運作方式。然而，隨著技術推進，單純的技術導入已不足以解決複雜的現實問題，系統安全、倫理風險、資料治理、可解釋性等議題變得越發重要。通過實務經驗，Aurimas 強調企業需要在組織結構、流程、風險管理與技術選型上同時下功夫，才能讓 AI 系統穩健地落地並具備長期的可持續性。

為中文讀者提供背景解釋：生成式 AI 的崛起，並非只是一種技術突破，而是促使企業重新審視工作分工與協作方式。所謂的「代理人」是指具備一定自主性與任務執行能力的 AI 系統，它能在更高層次的工作流中執行多步驟任務、協同人員與資料源。這類技術雖然帶來效率提升與創新機會，但同時也引發對於結果可靠性、可追溯性、使用風險與決策透明度的關注。因此，建立清晰的治理框架、嚴格的測試機制與可控的風險管理，成為企業推動生成式 AI 專案不可或缺的一環。

本文在客觀中性的基礎上，整理與整理上述觀點，並補充實務層面的分析與建議，力求讓讀者對生成式 AI 在實務世界中的應用有更為完整的理解與規劃方向。

深度分析¶

面對生成式 AI 的快速發展，Aurimas 提出了多角度的實務觀察與建議。首先，在人員與能力方面，他強調企業與個人都應重視「技能轉移與人才培育」。生成式 AI 的導入往往伴隨新任務與新流程的出現，這需要現有員工透過再訓練提升在資料蒐集、模型評估、結果驗證、以及跨部門協作中的能力。SwirlAI 的核心工作之一，就是幫助科技專業人士在 AI 團隊中定位角色、掌握專案管理、並提供系統性的方法論，使人力資源可以與技術發展互相呼應。

其次，策略層面的思考顯得尤為重要。Aurimas 提到，企業在導入 AI 之前，需建立清晰的策略框架，包含目標設定、成功衡量指標、風險容忍度、以及資料治理原則。這些都是讓 AI 系統長期可用且可控的基礎。當前的生成式 AI 並非萬能，對於高風險任務（例如關係到財務、法規合規、個人資料保護等）需要更嚴格的審核與多層次的驗證流程。代理人技術內涵，意味著 AI 可以在較長的工作流程中自動化執行多步驟任務，但這也放大了「錯誤成本」與「安全風險」，因此策略層必須強化可追溯性與可審核性。

在治理與工程實務方面，可靠 AI 系統的核心，不只是追求高效與創新，更要確保可控性、穩健性與可解釋性。Aurimas 與 Ben 討論了幾個關鍵的實務模式：首先是「模組化與組裝式設計」，也就是把系統拆分為可替換與可驗證的模組，降低單點故障風險；其次是「資料與模型治理」，涵蓋資料來源的審核、資料清洗、版本控制、以及模型版本的可追溯性；再者是「測試與驗證機制」，包括針對輸出結果的自動化審查、對話日誌的審核、以及對代理人行為的監控。這些方法論有助於在快速迭代的同時，維持系統的穩健性與符合預期的行為。

此外，企業在技術選型上也需謹慎。雖然雲端服務與開源框架提供了多元的工具與資源，但不同的應用情境需要不同的組合。例如，某些任務可能適合以廣義的語言模型作為核心，搭配專門的知識庫與檢索機制；而在高敏感度的任務中，則可能需要在內部環境部署、加強資料隔離與安全機制，並實施嚴格的存取控管。Aurimas 的觀點是強調「量化與可驗證」的設計原則，即每一個系統決策點都應有可驗證的證據與指標，讓團隊能在發生異常時快速定位與修正。

延伸至組織層面的變革，AI 團隊不應僅僅是技術部門的一部份，而應成為跨部門協作的核心。生成式 AI 的落地往往涉及業務、法務、風控、資料科學、IT 基礎設施等多方，必須建立跨功能的治理機制與工作流程。這樣的組織設計可以確保 AI 方案能與實際商業需求對齊，並降低因部門間衝突或認知差異引發的風險。Aurimas 亦指出，透明的溝通與設定現實預期，是推動 AI 專案成功的重要因素。過於龐大的期望或不切實際的承諾，往往會在技術落地與商業回報之間造成失衡。

最後，代理人技術的發展仍處於早期階段，但它的長期影響不容忽視。代理人系統能在多個任務間自動協作、整合資料來源與工具，形成更為連貫的工作流。這對效率提升、知識管理，以及個別專業領域的工具整合，具有潛在的巨大價值。然而，代理人行為的可預測性與透明度，是企業必須建立的信任基礎。必須有機制監控代理人的決策過程、輸出內容與相互作用，確保其行為符合組織規範與道德標準。

整體而言，Aurimas 的觀點強調實務導向的穩健建構：從技能培育、策略治理、工程方法到組織設計，各層面需協同推動，才能讓生成式 AI 帶來可預期且長期可維護的價值。他的工作重心在於幫助專業人士在 AI 生態中定位自我、建立可持續的能力組合，以及協助企業在快速變化的技術環境中建立清晰、可驗證的落地路徑。

*圖片來源：media_content*

觀點與影響¶

在近年全球 AI 生態的發展脈絡中，生成式 AI 與代理人技術不僅改變了工作方式，也影響了企業對「技術主導創新」與「人機協作」的認知。專家普遍認為，單靠單一技術或單一工具無法長期穩定地支撐商業需求，因此需要以系統性思考與治理來支撐整個生態系統。Aurimas 的觀點提供了一個實務的落地框架：透過建立跨功能團隊、明確的策略與風控機制、模組化的工程設計，以及可驗證的績效指標，使 AI 系統的效果在可控範圍內逐步放大。

此外，對於教育與勞動市場的影響，生成式 AI 的普及無疑將改變技能需求與就業結構。專業人員需要將「創新應用能力」與「風險與法規意識」結合，培養能與 AI 工具共事、同時掌握倫理與治理原則的專才。長遠看，這也意味著教育與在職培訓的內容需更頻繁地更新，以符合快速變動的技術與業務需求。

在企業層面，對於 AI 專案的投資邏輯也在演變。越來越多的組織認識到，投資 AI 不僅是購買模型或雲端服務，更是對組織能力、資料治理、風險管理與文化轉變的整體投入。因此，成功的 AI 專案往往具備以下特徵：清晰的商業價值主張、可驗證的風險控制、跨部門協作的治理框架、可持續的數據與模型管理，以及長期的能力建設規劃。

當前社會對「可靠 AI 系統」的需求日益提高。企業與開發者需要在提高效率與保護用戶利益之間尋找平衡點。這也促使產業界加速建立標準、指南與最佳實踐，例如模型評估指標、資料來源的可追溯性、以及對代理人行為的審核機制。未來，隨著技術的成熟與法規的穩定，預計會出現更為嚴格的安全與倫理規範，讓 AI 的應用更具可控性與可信度。

總體而言，Aurimas 的觀點強化了「從單一技術到整體系統的思考」的重要性。生成式 AI 提供了前所未有的工具與機會，但要讓其成為長期可用的商業價值，必須以結構化的治理與人機協作機制作為支撐。這對企業與個人都是一個挑戰，也是一次機遇。

重點整理¶

關鍵要點：
– 協助專業人士轉型並建立 AI 策略與實作能力。
– 生成式 AI 與代理人技術帶來工作流程自動化的機會，同時帶來風險與治理挑戰。
– 可靠 AI 系統需同時強調模組化設計、資料與模型治理、測試驗證與跨部門治理。

需要關注：
– 風險管理、倫理與法規遵循納入設計初期。
– 人力資源與能力建設需與技術發展同步。
– 對代理人行為的可追溯性與透明度要有明確機制。

總結與建議¶

在生成式 AI 快速演進的今天，企業與專業人士若想在現實世界中穩健地落地，需採取系統化的策略與治理思維。首先，建立跨部門、跨專長的 AI 團隊，讓業務需求、法規合規、風控與技術實作能同時被考量。其次，制定明確且可衡量的成功指標，配合資料治理與模型管理的流程，讓每一次迭代都能被審核與追溯。第三，推動技能再培訓與能力轉型，協助員工適應新工作型態，降低轉型中的風險與阻力。最後，對代理人技術的應用保持審慎的態度，設計可控的自動化工作流與監控機制，確保輸出結果的可靠性與合規性。

總結而言，生成式 AI 的價值在於提升效率與創新能力，但要讓它成為長期的商業資產，企業必須在組織架構、流程治理、技術選型與風險管理等層面建立全面的能力與框架。對於個人，建議聚焦於跨領域技能的培養、實務專案經驗的累積，以及對倫理、隱私與安全的持續關注。透過系統化的學習與實踐，才能在不確定且快速變動的 AI 生態中，穩健地走向下一個發展階段。