來稿作者：鐘國晉

在街頭的扭蛋機裏，偶爾會看到一種充滿戲謔感的塑膠玩具：玩具測謊機。投下400日圓，轉動旋鈕，就會掉出一個附有按鈕與紅綠燈號的小盒子。按下按鈕，機器會發出一陣嗶嗶聲，然後隨機亮起紅燈（說謊）或綠燈（誠實）。

大家都心知肚明，這只不過是簡單的隨機電路設計，與真正的測謊技術（依據生理指標進行推論）毫無關聯。有趣的是，在派對或聚會上，人們依然樂於將手指按上去，屏氣凝神地等待燈號揭曉。

為何明知是隨機的，我們還是忍不住按下去？因為在燈號亮起的瞬間，原本模糊、曖昧、難以判讀的情境，被壓縮成一個簡單明確的二元訊號：紅或綠？真或假？。此刻我們得到的不是真相，而是一種「非黑即白」的確定幻覺。

從塑膠玩具到儀表板

如果把視角從街頭扭蛋機，拉回到各類決策現場，你會發現，類似的心理機制正以更昂貴也更精緻的形式反覆上演。在AI逐漸滲透金融市場、政策制定與組織管理的今天，這種傾向尤其明顯。

面對高度變動的環境、龐雜的資訊與難以預測的後果，心理認知會本能地感到焦慮。為了降低壓力，人類開始發展出各種量化指標、預測模型，乃至當紅的AI演算法，逐步形成一套模型與演算法系統。

我們凝視著精美的儀表板（Dashboard），某種程度上，就像盯着那台塑膠測謊機。我們渴望系統給出明確的訊號：綠燈代表安全或可控，紅燈則意味着風險或警示。即便許多人心裏清楚，任何模型都有其假設，甚至忽略了難以量化的脈絡與變數。但在講求效率、高度問責與績效導向的制度環境下，依循系統行事，往往比承認不確定性來得安全。

機器負責吸收「決策焦慮」

為什麼企業與組織會如此依賴這些系統？從認知風險（Epistemic risk）的角度來看，機器的首要功能並非提供真相，而是吸收焦慮與轉移責任。

在未知環境下做決策，必須獨自承擔失敗的風險。這種心理壓力是巨大的。但如果今天是由「演算法」給出建議，決策的重擔就被巧妙地「外包」（Outsourcing）出去。一旦結果不如預期，決策者便有了一個完美的免責聲明：「我是根據AI做出的合理判斷。」

這正是最危險的認知盲區，我們誤以為導入了AI演算法，就能消除不確定性；但實際上，紅綠燈訊號無法消除真實世界的複雜度，它只是幫我們消化了做決定的焦慮。

勿把訊號當成「免責聲明」

當我們過度迷信系統給的答案，而放棄對脈絡的主動判斷時，無異於把命運交給一台昂貴的扭蛋機。真正的風險，不在模型是否精準，而在於我們開始讓它取代思考。

成熟的決策，不是盯着綠燈前進，也不是看到紅燈就退卻，而是在訊號出現之後，仍保留質疑與修正的空間。真正值得警惕的，不是模型本身，而是我們誤以為不確定性已經被消化，因而過早鬆懈。

作者鐘國晉長期關注科技政策、產業結構與決策風險，研究與寫作背景橫跨科技與知識產權相關領域。近年着重探討高度不確定環境中，組織如何形塑敘事、處理資訊，以及這些過程對判斷品質的影響。

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