人多真的好辦事？最新研究點破「AI 分工合作」的迷思

人工智慧快速滲透企業核心流程後，「多個 AI 分工合作」幾乎成為企業數位轉型的標準配備。許多企業直覺認為，只要像組織人力一樣，把工作拆分給不同AI同時處理，就能換來更高效率與更精準的決策品質。

然而，來自Google與MIT的最新研究卻提醒，這樣的想法可能過於樂觀。研究指出，AI並不完全遵循人類團隊合作的邏輯，當任務結構不適合拆解，或協作規則設計不良時，多個AI同時上陣，反而可能拉長推理時間、降低結果準確率，甚至快速推高運算成本。這也讓企業開始意識到，AI時代真正拉開差距的，不是用了多少AI，而是是否有能力設計出「適合AI運作的工作架構」。

為什麼企業會迷信「AI分工合作」？

企業之所以容易對AI分工合作抱持高度期待，關鍵在於過去數十年來的管理經驗。從製造業到服務業，分工與專業化始終被視為提升效率的核心方法，於是當AI逐漸能執行分析、判斷甚至決策任務時，管理者自然會將既有的人力管理思維套用在AI身上，期待透過「多個AI同時工作」來複製人類團隊的成功模式。

然而，研究發現，AI並不像人類那樣能在模糊情境中自行協調與補位。研究團隊進行180組實驗，涵蓋不同模型與任務類型，結果顯示，只有在任務本身能被清楚切割、子任務之間彼此獨立時，AI分工合作才會帶來明顯效益。反之，若任務需要高度整合與一致推理，多個AI反而會因為重複思考與方向分歧，讓整體表現變得更不穩定。

當AI已經夠好，為什麼加入越多個AI反而變差？

這項研究中特別值得企業深思的一點是，當單一AI已經能穩定完成任務時，繼續堆疊更多AI，往往不是加分，而是扣分。實驗結果顯示，當單一AI的準確率已達到一定水準後，多個AI同時參與，會因為各自生成推理路徑與中間結論，快速消耗運算資源，卻無法帶來等比例的品質提升。

對企業而言，這不僅是技術效率問題，更直接反映在成本結構與管理複雜度上。多一個AI，就代表多一層流程設計、多一筆雲端運算費用，也多一個潛在的錯誤來源。一旦決策結果出現偏差，企業將更難追溯問題根源，責任歸屬也會變得模糊，進而提高營運與法規遵循風險。

需要一步一步思考的工作，真的適合AI分工嗎？

研究同時點出一個經常被忽略的盲點：不是所有工作都適合分工處理。對於需要連續推理、前後高度相依的任務，例如策略規劃、流程判斷或複雜情境分析，多個AI同時插手，反而可能讓決策變慢、變亂。

原因在於，這類任務需要維持一致的思考脈絡與上下文理解，而多個AI各自推理，容易產生方向不一致的中間結果，最後還得再花額外資源進行整合與取捨。從企業角度來看，這不只降低效率，也可能錯失決策時機。

因此，在導入AI之前，企業更應該先盤點自身流程，清楚區分哪些工作適合交由單一AI深度處理，哪些工作才真正需要多個AI協作，而不是一味追求技術上的「看起來很先進」。

企業導入AI前，該先問的三個「實務問題」

在技術之外，這項研究更提醒企業回到企業營運現場，重新檢視導入AI的決策流程。

第一，這個工作是否真的需要被拆分？若任務目標本身清楚、流程線性，單一AI往往更穩定，也更容易校正與監督。
第二，企業是否具備管理AI協作的能力？多個AI同時運作，意味著需要更清楚的角色定義、成果整合機制，以及錯誤發生時的回溯與修正流程，否則只會把問題從「人管人」變成「人管AI」。
第三，企業是否評估過長期成本？AI分工合作不只是一次性的技術導入，而是持續消耗算力、資料與管理資源的系統工程。

若缺乏完整規劃，短期看似提升效率，長期卻可能拖累整體營運。換句話說，AI策略不該只是IT部門的技術選擇，而應上升為經營層級的管理決策，唯有如此，AI才能真正成為企業的助力，而不是另一個被高估的流行工具。