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商品描述
當AI越來越會自主做事，你還能確定，做決定的是自己嗎？
最有效率的選擇，不一定帶來最好的結果
AI越能自主，人越要保有判斷，並為結果負責。
- 導航系統算出最短路程，我們習慣相信指引，直到被導向一條狹窄難行的道路，才發現自己早已不再判斷方向。
- 公司導入AI客服，客戶的抱怨都按照SOP快速處理，服務指標達標，但因為沒有人再深入追問客戶真正不滿的原因，時間久了，許多老顧客卻逐漸流失。
- 生成式AI替我們整理資料、寫好答案，省下大量時間，久而久之，我們開始照單全收，錯誤也跟著一路被採用，直到發生了不可挽回的結果。
這些事情，AI都完成了任務，但這不代表我們做出了真正好的決定。
▍AI時代最大的盲點：高效地解決錯誤的問題
我們正進入「AI代理」（AI Agent）快速發展的時代。AI不再只是回答問題、提供建議，而是開始能夠能夠根據目標分析資訊、拆解任務、自動規劃，甚至直接採取行動。隨著AI越來越厲害，我們也越容易相信，只要資料更多、模型更強、預測更準，就能做出更好的決定。
但真正的危險是：如果一開始理解錯了需求、設定錯了目標，AI可能只是在用高效率來解決錯誤的問題。
▍交給AI做事，但我們必須保有「因果主權」
長年身處金融保險、風險管理與AI應用第一線的連子智，從實務經驗與具體決策情境出發，提出本書最重要的概念「因果主權」。這不是要大家拒絕AI，也不是凡事都要只由人親自決定，而是當AI介入分析、判斷與行動之後，依然要能掌握三件最重要的事：
（1）意圖不能被輕易替換。
（2）邊界由人劃定。
（3）必要時能重新接手。
為了讓「因果主權」不只停留在概念上，作者進一步從管理、行為決策與因果思維出發，提出四個可以實際運用的人機協作方法：
1.確認目的：釐清真正的需求，避免AI在錯的問題上給出解答。
2.了解限制：知道AI擅長什麼，又有哪些判斷不能外包給它。
3.劃清底線：從事情的複雜程度與出錯代價，找到適合的人機分工。
4.承擔接管：掌握決策的意圖、邊界與責任，當情境改變或系統偏航時，知道如何重新接管。
未來真正的競爭力，不是誰能擁有做最多事的AI，
而是在AI自主行動之後，你是否還有能力做主。
專文推薦
凌𣱣寶｜前台灣人壽保險公司董事長
夏仲璞｜零犀科技CEO
孫騰敏｜中華保險經營學會理事長
楊士進｜國際創新創業發展協會祕書長
（按姓氏筆劃排列）
好評推薦
王道南｜前新光金控策略長
馬君碩｜全球人壽總經理
梁家駒｜前中國平安人壽董事長
陳春山｜世界公民數位治理基金會董事長
陶韻智｜台大兼任教授
程世嘉｜ iKala共同創辦人暨董事長
愛瑞克｜《命定之書》作者、TMBA共同創辦人
楊瑞芬｜中華金融科技產業促進會創會理事長
鄭林經｜台北／越南富鑫金融集團副董事長
（按姓氏筆劃排列）
延伸閱讀
《全民版AI識讀》
《科學的能與不能》
《你的簡報就是比AI強》
《AI世代與我們的未來》
《信任複利》
《獨創現場力》
作者簡介
連子智
專業橫跨金融服務、數位轉型與科技新創領域，長期關注AI進入決策與行動流程後，人與組織如何重新界定判斷位置、責任邊界與治理方式。曾於中美聯泰大都會人壽、陽光保險、台灣南山人壽、保誠人壽等企業擔任領導職務。
長期投入多元通路行銷、數位營運、網路行銷與科技應用，現為零犀科技顧問合夥人、中華保險經營學會顧問。2017年取得「智慧保險理財系統」（Intelligent Insurance Financial Management System）相關專利；2018年入選e27台灣新創Top 100團隊。
2020年出版探索數位轉型的《解密新保險》一書。近年聚焦AI代理、因果AI、人機協作與AI治理，並持續於 Actuarial Post、The Actuary、Insurance Thought Leadership（ITL）、Digital Insurance 等國際專業平台發表文章。
與本書相關，發表於國際專業平台上的重要文章：
- 〈因果AI如何塑造精算科學的未來〉
- 〈重構需求探詢：人機協作的因果框架〉
- 〈AI答對了問題，為什麼仍然做錯了任務？〉
- 〈我為什麼不再相信漏斗定律〉
- 〈Agentic AI的定價革命與投資策略〉
- 〈為什麼真正重要的，不是「全自動」，而是「可退回的AI代理行動設計」？〉
- 〈制度終局：當AI開始替你花錢〉
- 〈構建信任：AI時代保險交易的變革之道〉
- 〈一份AI代理的「設計圖」是如何誕生的？〉
- 〈從創作者經濟到平台經濟：突圍的關鍵不是流量，而是決策影響力〉
閱讀更多文章：https://medium.com/@dc050204
目錄大綱
各界讚譽
推薦序一 在演算的迷霧中，守住「人」的因果主權／凌氤寶
推薦序二 當AI參與決策，商業本質的新起點／夏仲璞
推薦序三 認識保險經營的因果本質與人類主權／孫騰敏
推薦序四 AI時代的人類判斷與治理／楊士進
自序 從實務現場到AI代理，我所看見的改變
前言 當AI開始參與決策，人應該做什麼？
第一部分 做主的第一步，是看懂真正的需求
第1章 需求缺位：為什麼AI找不到核心問題？
第2章 責任的避風港：我們為什麼想把「理解」交出去？
第3章 理解的假象：AI答對了，不代表問題被理解
第4章 被制度吞噬的理解：指標正確，但卻偏離方向
第二部分 在AI自主前，先了解它的能力邊界
第5章 語義真空：一切都是AI的話術
第6章 因果缺位：「會預測」和「能承擔」是兩件事
第7章 探詢消失：當需求探詢交給AI，我們會失去什麼？
第8章 判斷位移：習慣依賴AI，還能自己做判斷嗎？
第三部分 人守住決策的位置，把事情交給AI
第9章 責任座標：AI參與決定，但誰來決定方向？
第10章 不對稱架構：哪些事交給AI，哪些一定要留給人？
第11章 決策防線：有些「麻煩」，是為了讓人來得及喊停
第12章 專業再生：AI不是取代專業，而是重新定義專業價值
第四部分 放手讓AI做事，也要知道如何接手
第13章 不可逆的代價：有些錯誤一旦發生，就很難回頭
第14章 三個關鍵臨界點：AI失控以前，該如何踩煞車？
第15章 把錯誤寫回制度：AI偏航之後，如何避免重蹈覆轍？
總結 回到只有人能承擔的位置，重新做主
參考資料
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