即便 AI 仍是當今最火燙的話題，但是想要投入開發 AI 應用，根據調查成功率居然還不到 20%；超過 8 成 AI 的專案全都以失敗收場，若想要在 AI 上取得成就，最大關鍵竟然在於老闆與員工之間對於人工智慧的理解差異。
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根據美國智庫蘭德公司（RAND）的最新研究，超過 80% 的 AI 專案最終都會以失敗，這比例是非 AI 技術新創公司的 2 倍；蘭德公司在過去幾年間，跟在 AI 領域工作的 65 名資料科學家和工程師進行了溝痛，希望能夠確定了 AI 新創失敗率如此之高的背後原因。
蘭德公司的研究表明，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。
研究指出，AI 專案領導者對於有著從好萊塢帶來、如電影一般虛幻且先入為主的觀念，導致領導者對 AI 的期望和現實之間出現極大差距；這種差距更進一步造成了基層員工與領導者之間的理解差異，導致 AI 專案無法獲得達成目標所需的資源與時間。
AI 令工程師染上「閃亮事物症候群」
只不過，一個 AI 專案會失敗，其實也不能只怪領導人。蘭德公司的訪談顯示，資料科學家有時會被人工智慧的最新發展分散注意力，並且嘗試在進行中的專案內直接採用，甚至不曾考慮過新技術，究竟可以為現有任務帶來多少有效價值。
這種被稱為「閃亮事物症候群」（Shiny object syndrome）的「症狀」，意味著科學家和工程師們想要使用這些新技術，單純只是因為它們「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。
蘭德公司的研究中還指出了 AI 專案失敗的其他原因，包括團隊沒有準備好適當的訓練資料集、硬體基礎設施不足，以及 AI 其實根本不適合用來解決當下的問題等等。
AI 專案沒成果影響產業長期發展
調查團隊甚至表示，失敗的 AI 專案不僅常常發生在私人公司，學術界其實也有類似情況，比方說許多學者只專注於發佈人工智慧相關研究，但卻從不關注研究成果可以展開哪些實際應用。
綜觀蘭德公司所發表的研究，事實上也間接佐證了百度執行長李彥宏的先前說法，他曾指出中國雖然開發出一大堆 AI 模型，但實際上有用 AI 卻沒有幾個，甚至於在幕後浪費了大量資源。
為了在人工智慧競賽中取得領先，許多公司在創造 AI 專案時總顯得有些魯莽，即便多數的失敗案例不會對社會造成外部效益，但如果有越來越多的 AI 企劃應運而生，卻在經過長期努力後，依然無法取得足夠成功，那麼整個 AI 產業遲早有天會像泡沫一樣崩潰和破裂。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Tom’s Hardware》、《RAND》。首圖來源：Unsplash
