很多人看到 AI 出錯，第一個反應是：
「是不是模型不夠強？」
「是不是資料不夠多？」
但實務上，AI 最常錯的地方，往往不是技術，而是判斷。
一、AI 技術真的不強嗎？
● 其實不是
● 現代 AI 在運算、辨識、分析上都非常成熟
● 問題通常不出在「做不到」
● 而是出在「判斷方向錯了」
二、常見的 AI 判斷錯誤情境
1. 把簡訊當垃圾
● 資訊本身沒有錯
● 但判斷標準過於保守
● 導致正常訊息被擋下來
2. 把人影當成錯誤
● 感知到的畫面是對的
● 但情境判斷失準
● 結果做出錯誤反應
3. 把正常行為誤判為風險
● 系統試圖「避免錯誤」
● 卻因此阻擋了正確行為
● 這不是技術弱，而是判斷設計問題
4. 資訊沒錯，錯在判斷
● 資料正確
● 模型也正常
● 但決策邏輯一開始就偏了
三、為什麼「判斷」這麼重要？
● AI 不是自己決定要怎麼想
● 而是依照人類設定的判斷規則運作
● 如果規則錯
● 再強的 AI，也只是在「快速犯錯」
四、這也是學 AI 最容易忽略的地方
● 很多人專注在工具
● 卻忽略了「適不適合用 AI」
● 真正重要的不是
「會不會用」
● 而是
「該不該用、怎麼判斷」
結語：一句話總結
● AI 技術很強
● 但判斷，仍需要被正確引導