小心AI副作用：新創企業面臨的三大風險與代價

生成式AI（Generative AI）無疑是新創企業最火熱的工具之一，它能自動寫文案、做客服、分析資料，還能節省大量人力與時間。但越多企業開始導入AI，也越多隱憂開始浮現。

根據《生成式人工智慧於成長駭客策略之應用》（Generative AI for Growth Hacking）這篇論文的實證研究，AI帶來的風險不只是技術問題，更關乎企業的組織、競爭與社會責任三大面向。

資料來源：Rezazadeh, A., Kohns, M., Bohnsack, R., António, N., & Rita, P. (2025). Generative AI for growth hacking: How startups use generative AI in their growth strategies. Journal of Business Research, 192, 115320.

一、組織風險：AI不是「用就好」，還要「用得對」

生成式AI的本質是一種「黑箱」（black-box）技術，也就是說，使用者常常不知道自己輸入的資料被怎麼處理，也無法確認產出的資訊是否正確。這種不透明性帶來四大組織風險：

1.資料隱私與安全

AI工具可能會將我們輸入的資料儲存在雲端，甚至被其他模型學習、重用。這對於涉及客戶資料、商業機密的新創公司來說，是非常危險的行為。因此，該研究建議，只能輸入匿名、去識別化或加密的資訊。

2.偏誤與決策錯誤

AI模型的訓練資料多來自歐美語境，如果企業的市場在亞洲、非英語國家，就可能出現不適用的內容或文化錯判，導致錯誤決策。

3.失去人味的溝通

AI雖然能寫出漂亮的句子，但內容有時千篇一律、缺乏情感與故事性，過度依賴會讓品牌溝通失去人味。

4.過度依賴LLM平台

很多新創把產品功能「綁死」在特定平台（例如OpenAI），若平台改版或價格變動，就可能造成服務中斷或成本失控。

二、競爭風險：AI變快，但企業跟得上嗎？

技術升級得快，並不代表組織學得快。研究指出，AI技術發展的速度，遠遠超過員工與組織的適應速度，這會造成幾種競爭壓力：

1.人才競爭與技能落差

企業必須投入更多資源訓練員工會用AI，例如：prompt設計、AI驗證技巧等。這對資源有限的新創來說，是不小的挑戰。

2.「領先導入者」的迷思

雖然越早導入AI越可能搶下市場紅利，但若沒有做好風險控管，過早實驗可能導致策略錯判或資源錯配。

3.內部策略需要常態化調整

該研究發現，有公司會透過定期召開跨部門會議，追蹤AI工具的使用情況與應用場景，這樣的制度能避免部門之間出現「資訊落差」，也有利於持續優化成長策略。

三、社會風險：AI的副作用，會讓企業背負責任

AI不只改變企業，也改變整個社會。該研究指出生成式AI的社會影響包括：

1.員工焦慮與職位消失

一些員工可能會擔心AI搶走自己的工作、削弱專業價值。面對這種「AI恐慌」，企業需要明確傳達AI是輔助而非取代，並提供轉型訓練機會。

2.詐騙與垃圾內容暴增

AI能自動生成看起來像「真人寫的」詐騙郵件或垃圾廣告，讓使用者難以辨識，增加品牌被誤解、平台被濫用的風險。

3.法律與合規模糊地帶

例如：用AI生成的內容出問題誰該負責？這類問題目前多未有明確規範。

4.環境負擔

每次使用像ChatGPT這樣的大型模型，其實都會消耗大量電力。比起一次 Google搜尋，AI問答所耗能量可能高達10倍，長期來看會對環境造成壓力。

最後，AI可以幫助新創快速成長，但不代表可以忽視它的副作用。企業若不處理好隱私、偏誤、法規與員工焦慮等議題，不只會錯失商機，更可能賠上品牌聲譽與社會信任。

AI不只是技術問題，而是一場關於組織文化、競爭策略與社會責任的全面挑戰。懂得風險管理的人，才能用好AI。

作者：羅凱揚（台科大企管系博士）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人）

資料來源：Rezazadeh, A., Kohns, M., Bohnsack, R., António, N., & Rita, P. (2025). Generative AI for growth hacking: How startups use generative AI in their growth strategies. Journal of Business Research, 192, 115320.