Page 201 - 創新與創意

point），而每個資料點都會改善對未來搜尋的預測。人工智慧也會產生自動搜尋結果，
這些結果是取自網路上先前匯集的索引，並根據之前對於搜尋結果所做的點擊來進行優
化。那個字詞的輸入，同時也針對與使用者搜尋項目最相關的廣告，啟動自動競標，結
果取決於其他實驗和學習迴路（learning loop）。點擊進入或離開搜尋問題或搜尋結果頁

面，任何一次點擊都可提供有用的資料。搜尋次數愈多，預測愈正確；而預測愈正確，
搜尋引擎被使用得愈多。

規模、範疇、學習不受限

以數位為核心的公司打垮傳統組織

至少從工業革命以來，規模一直是企業營運的核心概念。傑出的阿爾弗雷德．錢德勒
（Alfred Chandler）曾描述現代的工業公司，如何以低得多的單位成本，達到前所未有的

生產水準，因而為大企業帶來優於較小型對手的一個重要優勢。他還強調，企業若有能
力擴大生產範疇或品項，就能從中獲益。推動改善和創新，增加了對企業的第三項要
求：學習。規模、範疇、學習，已開始被視為企業營運績效的必要驅動力。長期以來，
促成這三者的是精心界定的營運流程，這些流程是由員工和主管提供產品與服務給顧
客，而傳統的資訊科技系統強化了這些流程。

這種工業模式歷經數百年的逐步改善之後，現在，數位公司正在徹底改變規模、範疇、

學習的典範。人工智慧驅動的流程，能夠比傳統流程更加快速地擴大規模、擴展更大得
多的範疇，因為它們輕易就能和其他數位企業連結，並創造難以置信的強大機會以進行
學習和改善，例如，有能力產生比過去更加準確和精密的顧客行為模型，然後據以為顧
客量身打造服務。

在傳統營運模式中，規模免不了會達到報酬開始遞減的時刻。但在人工智慧驅動的模式
中，我們不一定會看到這種情況，規模報酬（return on scale）可持續攀升到未曾聽聞的
程度（見表：「人工智慧驅動的公司如何勝過傳統公司」）。試想，如果一家人工智慧

驅動的公司和一家傳統公司競爭，為相同的顧客，提供相似（或更好）的價值主張，以
及一個可大幅擴大規模的營運模式，會發生什麼事？

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