讓AI做事，你做主：用因果主權，建立可 交代、可接管的決策治理防線

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2026年10月金石堂強力推薦

第48次中小學生讀物選介

人們為什麼願意掏錢？池上彰的行為經濟學入門

內容簡介

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。

名人推薦

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）

作者

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

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

序／導讀

當AI開始參與決策，人應該做什麼？
　　AI的進步，常被描繪成一條由運算能力、模型規模與數據量堆疊而成的上
升曲線。然而，這樣的論述往往忽略一個核心問題：當AI真正落實應用時，它
介入的究竟是哪個層面？是單純的資訊處理，還是核心的判斷與決策？
　　近年來，討論AI技術的文章、科普讀物與工具書已經非常多。相較之下，
從產業應用現場出發，探討AI為何在實際應用時經常失焦，為何在組織中難以
承擔需求理解、責任分配與決策後果的討論，仍然明顯不足。我希望彌補這種
失衡，不只討論AI能做什麼，更要討論當AI進入產業決策之後，人應該如何重
新安放理解、責任與邊界。
　　在多數組織中，AI被定位是最佳化效率的輔助工具。它被嵌入現有流程，
被允許看見資料，但不被允許自主行動。這種架構看似穩妥，卻無形中設定了
能力的上限。不過，如果說傳統的AI只是等待被使用的工具，那麼隨著具備長
期記憶、自主規劃與多步驟反思能力的AI代理出現，現在我們就正式迎來了一
個認知的臨界點。
　　AI代理與過往技術最大的不同，在於它不再僅僅是回答問題，而是開始接
管任務。它能生成具有邏輯的敘事，並自主規劃達成路徑。這種高度的自主性
與流暢感，創造了一個極其危險的誘惑：它讓組織與個人產生一種錯覺，以為
我們可以將最核心的「理解與探詢」責任，連同任務本身一起外包給這台自動
執行的聰明機器。
　　然而，當AI演進為AI代理，技術與行為的邊界就不再清晰。尤其當AI的自
主性影響人類的選擇時，我們更不得不思考：面對日益強大的AI，在技術躍進
與倫理邊界之間，我們該如何取捨？
　　為了剖析這個問題，本書將從「需求」談起，因為需求是所有決策與AI應
用的起點。如果對需求的理解從一開始就發生錯位，後續無論技術再強大、數
據再多，都無法解決真正的問題。
　　當需求被簡化為數據標籤，且AI只能在被設定好的目標與規則內協助時，
產出的永遠只是歷史軌跡的預測，而不是解決問題的方案。今天，許多跨產業
的失敗案例，無論在金融、保險、醫療或服務業，根源往往不在技術的評估與
選擇，而是一個隱而未察的錯誤假設：我們以為，在決策之前，需求已經存在
（其實是被錯誤地定義）；在行動之前，問題已經被定義（其實是被過度地簡
化）。
　　本書嘗試鬆動這些假設。不以單一產業為中心，而是以「決策如何生成」
為主線，檢視AI在組織、制度與人類行動之間的角色。書中會反覆提及保險業
，並不只是因為我長期服務於這個產業，而是因為保險做為一個高度結構化、
風險密集且仰賴人類判斷的產業，是AI衝擊的最前線。
　　接下來，我想邀請你完成這四個部分的「理解轉折」：
　　第一部分：做主的第一步，是看懂真正的需求。在現代，幾乎沒有企業不
借助AI技術來輔助決策。然而，當運算能力與數據呈指數級成長，為什麼企業
與個人仍頻繁做出錯誤決策？我們常誤以為決策失誤源於數據不足，其實問題
在於我們過早地假設需求可以從數據中觀察、計算並直接獲取，卻忽略了需求
往往處於未成形、被防衛或被情境分割的狀態。如果起點的理解發生錯位，後
續的分析與最佳化，只會放大誤差。因此，我們需要一個認知上的轉向—從「
需求是AI現成就能給出的答案」，轉向「需求來自探詢與推論」。　　
　　第二部分：在AI自主前，先了解它的能力邊界。語言流暢與預測準確，並
不等同於理解世界。AI擅長壓縮與重組過去的經驗，卻無法處理因果（Causal）
關係，也無法對「如果當初不是這樣，會發生什麼」的反事實假設負責。當AI
演進為能自主規劃的AI代理，開始主動參與決策，人類的角色究竟是操作者、
監督者，還是共同思考者？理解這個限制，是人機協作的必要前提。因此，在
這裡我們需要從「AI很強大」轉向「釐清AI的能力邊界」。
　　第三部分：人守住決策的位置，把事情交給AI。當我們接受AI無法真正理
解世界，核心問題便浮現了：哪些判斷必須由人承擔？哪些工作可以交由AI輔
助？今天，為什麼多數企業的AI專案會失敗？不是因為AI的能力不足，而是因
為組織不知道自己在解決什麼問題。AI代理改變的不只是流程自動化，而是決
策權的重新分配。所以，我們與AI的合作方式，應該要從「讓AI做更多事」，
轉向「重新分配人與AI各自承擔的角色」。
　　第四部分：放手讓AI做事，也要知道如何接手。這一部分不討論抽象的道
德焦慮，而是聚焦於具體的現實問題：在AI代理深度介入決策之後，我們如何
守住那些應當專屬於人的底層條件？如何確保人機合作不傾向「機器取代人
」？如何讓決策仍然可被說明、可被檢視、可被追溯，從而避免不可逆的錯誤
？以及，當錯誤已然發生，我們又該如何即時止損、加以修正？
　　本書不是一套AI治理的全景框架，而是試圖回到更根本的問題：當AI進入
決策與行動之後，人是否仍能說清意圖、守住約束、回顧路徑。若這三件事失
守，再完整的治理語言，也可能只是在替已經偏航的系統補上事後說明。
　　如果這本書能帶來任何價值，我希望它能幫助讀者重新校準看待需求、決
策與AI合作的方式。尤其在AI代理深度參與決策的時代，真正需要被守住的不
是某種技術優勢，而是做為人更根本的責任與權利，因為一旦失守，再強的系
統也只會把錯誤推得更快、更深。
　　最後，本書選擇在原則與治理架構形成之處停下。至於這些原則如何轉化
為持續演進的任務設計、執行機制與實務方法，仍將在未來的研究與寫作中繼
續探索。

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• • 語言
  • 中文繁體
  • 裝訂
  • 紙本平裝
• • ISBN
  • 9789570882100
  • 分級
  • 普通級
• • 頁數
  • 248
  • 商品規格
  • 25開15*21cm
• • 出版地
  • 台灣
  • 適讀年齡
  • 全齡適讀
• • 注音
  • 級別

中文書＞財經企管＞職場工作術＞思考/創新

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