Appier 提出 AI 風險感知決策框架，提升企業級代理式 AI 可靠性

企業導入代理式 AI 時，大型語言模型的幻覺、過度自信與策略失衡，可能造成錯誤決策；在高風險商業情境中，「答錯」甚至比不回答更具破壞性。Appier 因此研究如何量化模型面對不同風險時的行為，提升企業級 AI 的可靠性與可控性。

Appier 研究團隊最新提出「風險感知決策」框架，並以「技能拆解」方法分析模型能力，相關研究已獲 OpenAI 論文引用。Appier 計畫把這套方法整合至旗下自動化產品線，但目前公開資訊尚未揭露確切導入日期、投資金額及首批適用產品。