近期，蘭德公司 (RAND Corporation) 發布了一項引人注目的研究結果，揭露了新創 AI 專案的失敗率高達 80% 以上，遠遠高於其他非 AI 新創公司。這項研究透過對 65 名資料科學家和工程師進行訪談，深入探討了 AI 專案失敗背後的原因。
研究報告指出，領導階層對 AI 的理解和期望與現實有很大差距，是造成 AI 專案失敗的主要因素。領導階層可能抱持著電影式的幻想，對 AI 的能力過於樂觀，導致資源分配和目標設定失衡。
研究報告更進一步指出，工程師可能過度追求新技術，而忽略實際問題，導致「閃亮事物症候群」。這種現象是指工程師們想要使用新技術，只是因為它們「很新鮮」、「很新奇」，卻沒有考量過新技術是否能夠真正解決 AI 專案目前所面臨的問題。
除了領導階層的理解偏差和工程師的「閃亮事物症候群」外，其他導致 AI 專案失敗的原因還包括缺乏適當的訓練資料集、硬體基礎設施不足，以及 AI 本身不適合解決問題等。
值得注意的是，AI 專案失敗的現象不僅發生在私人公司，也發生在學術界。一些學者過於注重研究發表，而忽略實際應用，也導致 AI 專案的失敗。
蘭德公司研究報告指出：「超過 80% 的 AI 專案最終都會以失敗收場，這比例是非 AI 技術新創公司的 2 倍。」「AI 專案失敗的最大因素，在於「關鍵利益者們的目標不一致」，若用更加白話的方式說明，就是領導階層對於 AI 可以做到哪些事情，其主觀看法經常不夠現實。」
儘管 AI 產業目前發展迅速，但實際應用仍處於早期階段。多數公司在 AI 專案的開發過程中顯得魯莽，造成大量資源浪費。如果繼續放任 AI 專案失敗，可能導致整個產業泡沫化。
這項研究結果警示了我們，新創 AI 專案的失敗率居高不下，反映出 AI 產業發展仍然存在許多挑戰。領導階層對 AI 的理解偏差以及工程師的盲目追求新技術，都是造成失敗的主要原因。我們需要更加理性地看待 AI，避免盲目投入，才能避免產業泡沫化，促進 AI 的健康發展。
資料來源：《Tom’s Hardware》、《RAND》
【推薦閱讀】
☛ Nasdaq 推出比特幣指數選擇權：助機構規避波動風險，多元投資管道再添新選擇
☛ Apple Intelligence 登陸 iPhone！AI 強化 Siri，帶來智能升級！
☛ 未來讓 AI 更聰明的關鍵在於學會「 喊救命」？