【23 Daily 綜合報導】據 entrepreneur.com 報導，美國一位創立 AI 實施公司的創業者分享了他在導入生成式 AI 工具時的發現：許多企業主購買 AI 技術是為了加速工作流程，但隨之而來的審核成本卻往往被忽略。儘管 AI 產出在表面上速度快速、語言清晰，實際上要核對其內容真實性，仍需耗費大量專業人力及時間，導致整體成本並沒有降低，而是從產出環節移轉到了審核環節。該觀察提醒創業者，生成式 AI 的價值關鍵在於真正能有效且低成本地驗證 AI 輸出結果。
生成式 AI 的真實成本並非在產出速度，而是在審核過程
該創業者指出，他過去常見企業高估生成式 AI 的效益，忽略了審核環節的重要性。美國人口普查局數據顯示，截至 2025 年末至 2026 年初，約有 17% 到 20% 的企業開始運用 AI 技術，且更多公司規劃加入行列。然而未來增長受限的最大瓶頸不在 AI 模型本身，而是在審核流程仍然緩慢、不透明或社會成本過高。
他強調「便宜的 AI 產出如果搭配昂貴的審核，整體工作依然高成本」。例如，一家餐廳業主可能讓 AI 工具草擬員工排班表，但仍需懂勞工法規及實地管理的經理人來審核；診所業主可能讓 AI 摘要就診紀錄，卻仍要臨床醫師檢視原始病歷，確保摘要正確。若最困難案例的審核時間超過一天，代表自動化未準備就緒。
審核需要結合獨立事實來源，才能有效判斷 AI 輸出
他提醒，一旦審核者只能透過 AI 產出的摘要來理解案情，審核的效果大打折扣。因為若無法獨立驗證輸出的依據和事實，產生歧異時必須花費大量時間重建資料，通常審核人在時間壓力下只能選擇形式審核。建立審核流程時，需要有一條獨立通路可以取得原始資料或關鍵證據，是使審核能夠獨立且真實發揮判斷力的關鍵。
在高風險作業中，應以抽樣的方式保留原始輸入資料，並讓審核者先標示關鍵證據與不確定性，再比對 AI 推薦理由，才能有效評估並做出改變。簡單說，光是雙方同意輸出內容並不保證無誤，要看是否能在紀錄中留下異議並改變決策。
編輯觀點：審核機制才能讓生成式 AI 真正創造經濟價值
該創業者建議，導入生成式 AI 時應先明確規劃誰負責審核、審核時間及失敗時的應對措施，然後再推廣使用。他還提出一個可行的驗證方法：挑選一個 AI 輔助的工作流程，估算生成與審核所需時間，並進行拒絕 AI 輸出的實務演練，看團隊是否能堅持合理且具書面依據的否決而非簡單通過。這些步驟可驗證組織是否已準備好承接自動化帶來的複雜決策。
對創業者來說，理解並建立有效的 AI 審核體系，才是讓 AI 投資產生實質回報的關鍵。忽略這點，雖可能提升短期工作速度，但長期因審核拖延、責任增加，將導致成本居高不下，反而抵銷 AI 帶來的效率優勢。