AI投資

AI 投資失靈？早午餐店的教訓告訴你！

Latte Pal

Mar 18, 2026 — 7 min read

```html

還記得上次跟朋友去那間新開的台式早午餐店嗎？店裡人潮滿滿，大家都在排隊搶著要吃到那間店的招牌菜色。我點了一份蛋餅，朋友點了一份三明治，結果發現蛋餅的起司味道明顯不夠，三明治的火腿卻過鹹。當時我就在想，這間店的廚師是不是沒有好好研究過台灣人的口味？後來我才知道，這其實跟現在很火紅的生成式AI（Generative AI）有點類似。

AI投資顧問的「口味」問題

最近，哈佛商學院的研究發現，當大型語言模型（LLM）被要求挑選股票時，它們的選擇結果其實反映出AI在不同市場上的局限性。就像那間早午餐店的廚師一樣，這些AI模型在它們的「家鄉」市場（也就是它們訓練數據的主要來源）表現還不錯，但當它們跑到其他市場時，就容易犯錯，甚至會誤導投資者。

「家鄉味」的困境

想像一下，你是一位在紐約長大的廚師，你對紐約的披薩、漢堡、熱狗這些經典美食瞭若指掌。但是，如果你突然被派到台北開披薩店，你可能會發現，台灣人喜歡的披薩口味跟紐約人完全不一樣。他們可能更喜歡珍珠奶茶口味的披薩，或者是有鳳梨的夏威夷披薩。如果你只堅持做紐約風格的披薩，那你的店肯定會倒閉。

大型語言模型也是一樣。它們的訓練數據通常來自於特定的地區或國家，例如美國、歐洲等。這些數據包含了大量的文本和程式碼，讓AI模型學習語言、知識和推理能力。但是，當這些模型被應用到其他市場時，它們可能會因為缺乏當地數據而犯錯。例如，它們可能無法理解當地的文化、習慣、法律法規等，導致它們的投資建議不符合當地市場的實際情況。

文化差異與AI的盲點

舉個例子，在美國，人們普遍認為科技股是高成長的代表。但是，在台灣，人們可能更看好傳統產業的發展潛力。如果一個AI模型只參考美國的數據，它可能會建議投資者大量買進科技股，但這可能不是在台灣市場上最好的選擇。這就像那位紐約廚師，他只知道紐約人喜歡的披薩口味，卻忽略了台灣人的喜好。

這種文化差異不僅僅體現在投資偏好上，也體現在語言、表達方式、價值觀等方面。例如，在美國，人們習慣用直白的語言表達自己的觀點。但是在台灣，人們更喜歡委婉含蓄，避免直接衝突。如果一個AI模型無法理解這種文化差異，它可能會產生誤解，甚至冒犯到他人。

數據的偏見與公平性

除了文化差異之外，數據的偏見也是一個重要的問題。AI模型的訓練數據通常是由人類收集和整理的，而這些數據可能存在著一些偏見。例如，如果數據中女性的比例低於男性，那麼AI模型可能會對女性產生歧視。這就像那位早午餐店的廚師，如果他只用男性顧客的口味來調整菜單，那他肯定會忽略到女性顧客的需求。

為了避免數據偏見，AI模型的開發者需要採取一些措施，例如收集更多元的數據、使用公平的演算法、定期審查模型的輸出結果等。這就像那位紐約廚師，他需要去了解台灣人的口味，並根據當地人的喜好來調整他的披薩配方。

AI的局限性與人類的智慧

總而言之，大型語言模型雖然功能強大，但它們並非萬能的。它們的選擇結果可能會受到數據偏見、文化差異等因素的影響。因此，在投資決策時，我們不能完全依賴AI模型，而是應該結合人類的智慧和經驗。就像那位早午餐店的廚師一樣，他需要不斷地學習和調整，才能做出讓顧客滿意的菜色。

生成式AI的未來發展

儘管存在一些局限性，生成式AI的發展前景仍然十分廣闊。未來，我們可以期待看到更多更智能、更可靠的AI模型，它們能夠更好地理解不同市場的文化和習慣，並為投資者提供更準確的建議。這就像那位紐約廚師，他將會不斷地學習和成長，成為一位真正的國際級廚師。

從早午餐到投資策略：AI的教訓

這次的哈佛商學院的研究，就像是提醒我們，AI並不是完美的，它有它的優點，也有它的缺點。就像那間早午餐店一樣，即使它有再多新奇的菜色，如果沒有好好研究顧客的口味，最終還是會被市場淘汰。因此，在利用AI技術的同時，我們也需要保持批判性思維，並結合人類的智慧和經驗，才能做出更明智的決策。

多元文化的AI訓練

為了讓AI模型更好地適應不同市場，我們可以採取一些措施，例如：

增加多元數據：收集來自不同國家和地區的數據，以提高模型的泛化能力。
文化敏感性訓練：讓AI模型學習不同文化的價值觀和表達方式。
本地化專家參與：邀請當地專家參與模型的開發和測試，以確保模型的準確性和可靠性。
持續監控與調整：定期監控模型的輸出結果，並根據實際情況進行調整。

就像那位紐約廚師，他需要去了解台灣的文化，並根據當地人的喜好來調整他的披薩配方，才能在台灣市場上取得成功。

AI與人類的協同合作

最終，AI的發展目標並不是取代人類，而是與人類協同合作，共同創造更美好的未來。就像那位早午餐店的廚師一樣，他需要與廚房團隊合作，才能做出美味的菜色。同樣地，我們也需要將AI視為一種工具，利用它來提高我們的效率和準確性，而不是將它視為一個萬能的解決方案。

結論：AI的進化之路

生成式AI的發展還處於起步階段，它仍然有很多需要改進的地方。就像那位早午餐店的廚師一樣，他需要不斷地學習和調整，才能做出讓顧客滿意的菜色。同樣地，我們也需要持續地研究和探索，才能讓AI模型更好地服務於人類社會。

```

原文

標題：Competing LLMs Were Asked to Pick Stocks. Their Choices Revealed AI’s Limitations.
網址：https://hbr.org/2026/03/competing-llms-were-asked-to-pick-stocks-their-choices-revealed-ais-limitations

AI 客服不夠心？解鎖公司隱藏的「在地智慧」！

最近公司導入了 AI 客服系統，本來覺得是個大新聞，但實際操作起來，卻發現事情沒那麼簡單。有個高資產客戶想更新受益人指定，這在金融業是常態性的小事。AI 客服系統把請求分類、後台作業人員處理、確認完成時發送標準模板訊息…每個環節都按照設計的流程執行，看起來一切完美無缺。但客戶卻打了電話來抱怨，說她覺得整個過程既冷冰冰又缺乏人情味。這讓公司高層開始反思：AI 系統雖然效率高，但它是否忽略了組織內部那些隱藏在非正式程序和未記錄流程中的智慧？「阿嬤的秘食」與隱藏的組織智慧我外婆家裡有一間老店，專賣一種獨特的肉燥麵。這麵的味道，不是寫在菜單上的配方可以複製的。它包含了阿嬤幾十年來的經驗：火候的掌握、食材的挑選、甚至連加鹽的時機都得靠直覺判斷。這些知識沒有被記錄下來，而是透過觀察、模仿和不斷的試錯傳承下去。年輕的廚房人員雖然學了配方，但要做出跟阿嬤一樣美味的麵，還差了那麼一點點。公司的 AI 客服系統就像那些學了配方的廚房人員，它能按照既定的流程完成任務，但卻缺乏像阿嬤那種「靈魂」。組織內的許多重要智慧並非存在於正式的文件和程序中，而是隱藏在員工之間的默契、經驗的累積以及那些未

漲價？先別急！這樣經營才長久～

還記得上次去鼎泰豐排隊的時候嗎？那時候已經是下午三點多了，前面大概還有五十幾個人在等著呢。我心想：「這也太誇張了吧！只是要吃個小籠包而已。」但身邊的朋友卻興奮地說：「沒關係啊，好吃的東西就是要多花點時間排隊！」當時我就開始思考，為什麼顧客願意為了「好吃」這個價值，忍受長時間的等待？這不就是一種價格策略嗎？他們在為鼎泰豐的小籠包付出的，不只是金錢，還有時間和耐心。而鼎泰豐也知道這一點，所以他們一直維持著高品質，甚至不斷提升服務水平，讓顧客覺得「花這麼多時間排隊，真的是值得的！」價格戰爭的警訊：就像過期的麵包我跟朋友抱怨說：「現在物價都漲好兇啊！上次買菜的時候，一斤高麗菜就要三十幾塊了！這樣下去，我們怎麼辦？」朋友笑著說：「這就是經濟學嘛！供不應求的時候，價格自然就會上漲。」但我還是覺得很困擾。畢竟，現在的消費者越來越精明，他們會比價、研究評價，甚至願意花時間尋找更划算的選擇。如果我們繼續不斷地提高價格，只會讓他們轉向競爭對手，就像超市裡那些過期的麵包，再怎麼降價也不會有人買一樣。「價值」才是王道：就像手工餅乾的溫度我記得有一次，

訂位排爆！從早午餐學資料一致性超簡單

週末早午餐的困境：關於資料一致性的故事週末的陽光灑進廚房，空氣中瀰漫著咖啡香氣。我和朋友約好在老地方享用早午餐，那間店以獨特的酪梨吐司聞名。然而，當我興致勃勃地打開手機上的訂位App時，卻發現所有時間都被搶購一空！這讓我頓時感到沮喪，彷彿整個週末的計畫都泡湯了。後來我才知道，原來是店家最近推出了一款期間限定的抹茶紅豆酪梨吐司，造成轟動，導致訂位系統不堪負荷。訂位系統的崩盤：資料不一致的警鐘這件事讓我聯想到資料庫中的一個重要概念：「資料一致性」。想像一下，訂位系統就像一個大型的資料庫，記錄著所有桌子的狀態：是否空閒、已經預訂的時間等等。當抹茶紅豆酪梨吐司一推出，大量的顧客湧入訂位系統，每個人的操作都可能影響到資料庫中的資訊。如果訂位系統沒有妥善的機制來確保資料一致性，就會出現問題。例如，兩個客人同時嘗試預訂同一張桌子，但系統卻只允許其中一人成功。這時，後來的客人可能會收到錯誤的訊息，以為自己已經成功預訂了座位，結果到了店家才發現根本沒有。 ACID原則：早午餐的黃金法則為了避免這種情況發生，資料庫系統通常會遵循一套稱為「ACID」的原則。這四個字母分別代

資料一致性？從早午餐學資料庫保證！

週末早午餐的困境：關於資料一致性的故事這週六的早午餐，本來是個充滿期待的美好時光。我和朋友約在一家新開的Brunch店，店裡裝潢得很有特色，陽光灑進來，讓人心情大好。點了酪梨吐司、班尼迪克蛋和一杯拿鐵，準備享受這難得的悠閒。但就在我咬下第一口吐司時，朋友突然皺起眉頭：「妳說這個酪梨是昨天做的嗎？顏色有點深…」我試著吃了一口，她說的是。雖然還能入口，但那種新鮮感和口感已經差了許多。這時候，服務生過來詢問我們的用餐體驗，我們禮貌地告知這個狀況。他立刻道歉，並表示會向廚房反映。短短一個酪梨吐司的事件，卻讓我聯想到資料一致性的問題。資料庫的世界：就像一間大型餐廳想像一下，資料庫就像一間大型餐廳，裡面有廚師、服務生、食材供應商等等。每個部門負責不同的工作，但他們都需要協同合作才能提供美味的餐點給客人。廚師負責烹飪，服務生負責送餐，食材供應商則負責提供新鮮的食材。如果廚師拿到不新鮮的酪梨，做出來的吐司自然不好吃。同樣地，在資料庫的世界裡，不同的應用程式或使用者可能會存取和修改同一份資料。如果這些應用程式沒有遵循一致的規則，就可能導致資料出現錯誤或不一致。