美國汽車生產商 Ford 過去 3 年悄悄召回 350 名被內部暱稱為 gray beard 的資深工程師，背後是一場代價高昂的教訓，公司一度全力押注人工智能與自動化系統來把關質素，結果不單未能達到預期水平，更累積了數以十億美元計的成本以及一連串汽車召回。
這批白髮老將如今重新負責設計審查，一邊指導年輕同事，一邊替判斷力不足的 AI 工具重寫邏輯，在零件送上生產線前就把缺陷揪出來。憑著這套策略，Ford 在本周公布的 J.D. Power Initial Quality Survey 中登上主流品牌汽車質素榜首，是 16 年來首次。行政總裁 Jim Farley 估計，單是今年相關質素改善就能為公司省下約 10 億美元（約港幣 78 億元）。一家全力擁抱 AI 的老牌車廠最終要靠重新起用人手才解決問題，這條彎路為所有急於用機器取代人力的企業敲響了警鐘。
一場押注 AI 的豪賭如何觸礁
Ford 近年在生產線與質素檢測上大舉投入自動化，管理層原本的盤算非常直接，期望能用 AI 精簡流程及壓低人手開支，同時把質素管控做得更快更穩。營運總監 Kumar Galhotra 向媒體坦言，公司一步步把更多檢測工作交給自動化系統，換來的卻是一次又一次令人失望的結果。最終高層決定回頭找尋人手，重新請回技術專家，由他們在零件進入廠房前主動找出潛在缺陷。
負責車輛硬件工程的副總裁 Charles Poon 講得更直白，他形容公司當初犯了一個天真的錯誤，以為只要連接 AI 並將手上的設計需求全數輸入到系統之中，高質素的產品就會自動生產出來。現實卻無情打破了這個假設。Poon 點出問題的關鍵癥結：Ford 不少最資深且經驗豐富的員工，早在公司將其腦中的經驗轉移至系統前就已經離職，導致 AI 工具只拿到一份殘缺的教材來學習，自然無法做出可靠的判斷。車廠的質素因而一路下滑，更跌至全美召回次數最多的位置，不過管理層強調這完全歸咎於過往的自動化失誤，與重新聘用老將無關。
外界相當關注這段插曲，部分原因在於 Farley 本人去年的高調發言，當時他預言 AI 將會消滅一半白領職位，語氣十分篤定。一年過去，同一位行政總裁卻要回頭召回數百名老工程師，以補救自動化留下的爛攤子，前後對照之下，這番轉向顯得格外諷刺。Ford 自 2020 年以來已削減超過 5,000 個職位，如今再花氣力將部分專才請回來，等同宣告當初那套「機器全面取代人」的計劃大打折扣。
隱性知識才是真正寶貴的資產
對所有正在推行 AI 轉型的企業來說，Ford 事件帶來了極具價值的教訓，就是切忌把自動化單純視作裁員捷徑。AI 模型再聰明，其能力上限始終取決於訓練數據的質素；如果企業在將核心員工的判斷力輸入系統前就先行裁員，等同將不完整的經驗交給機器，再要求它扛起整條生產線的質素，結果可想而知。Poon 的一句話點破了關鍵：人工智能是很好用的工具，但它的表現完全取決於背後輸入甚麼數據。
Ford 的應對方式有不少值得借鏡的做法，最直接的一步是在裁員前先確保關鍵的技術知識已被記錄及轉移，而非任由其隨著員工離職而流失。同時，管理層應將資深員工重新定位為 AI 的訓練者與把關人，而非等待被淘汰的一群。Ford 正是讓 gray beard 工程師重新主導設計審查並指導新人，同時緊盯 AI 工具的訓練過程，將人類經驗重新注入自動化流程中。對於依賴精密製造、容不下半點質素差池的行業而言，這種人機並行的模式能同時兼顧效率與判斷力，遠比孤注一擲穩妥。
Ford 並沒有因為碰壁而與 AI 徹底決裂，反而進一步加碼，新增超過 100,000 項由 AI 驅動的測試項目。不過，AI 的角色已悄悄轉變，從「直接取代人手」退居到「配合人手監督」。換言之，這筆 AI 投資之所以開始看到回報，並非因為機器接管了更多工序，而是由於人機之間的分工終於配搭得宜。對企業的財務主管而言，這個轉變往往關乎每年數以億計的保養與召回開支。
務實派抬頭 AI 應用走向人機共治
Ford 的經歷預告了企業 AI 應用即將進入更冷靜、更講求實效的階段，過去兩年市場充斥著各種「AI 將大規模取代白領」的論調，企業估值與裁員消息齊飛；如今愈來愈多公司開始認清自動化的界線，重新評估人力不可替代的價值。往後能拉開差距的，多半並非將 AI 鋪得最廣的企業，而是最懂得先將人類經驗系統化，再利用 AI 放大其效能的業者。
話雖如此，Ford 面對的難題遠未完全解決，它至今依然是全美召回次數最多的車廠，而 AI 主導期間究竟在路面上留下了多少潛在隱患，外界根本無從掌握精確數據。更尖銳的問題是：這 350 名老將能否趕在他們的技術隨着退休與流失而再次消失前，將足夠的知識牢牢寫入系統？否則，Ford 隨時會重蹈覆轍。
雖然 J.D. Power 的理想成績是一個明確的訊號，但它證明的並非 AI 有多神奇，而是一個經常被忽略的淺顯道理：再精密的演算法，也無法彌補多年累積的人類判斷。那筆 10 億美元（約港幣 78 億元）的節省固然矚目，但 Ford 這次最寶貴的收穫，其實是學會了何時該讓機器退居幕後，由人類重新掌舵。
來源：TechCrunch
