當AI越來越會回答、越來越能執行，企業真正擔心的，早已不只是「AI能不能用」，而是「AI可不可以被信任」。許多AI系統即使不知道答案，仍會給出看似自信的回覆；但進入商業場景後，這不只是體驗問題，更可能釀成營運危機。
作為AI原生的Agentic AI即服務（AaaS）公司，Appier今日首度揭露其專責國際頂尖AI研究團隊，如何透過前瞻研究與技術創新賦能「自我覺察力」，讓AI學會在關鍵時刻精準提問、進行風險評估、掌握自身能力邊界，並將相關能力注入廣告雲、個人化雲與數據雲產品線，推動AI從能用走向可信任，成為企業可靠的決策參考。
AI風險不只是潛在隱憂，某些企業已在付出真實的代價。從客服錯答到內容虛構，企業面對的共通問題是：AI不知道自己「行不行」，卻「硬是回答」。Appier執行長暨共同創辦人游直翰表示，未來AI Agent將加速串聯人、工具與軟體，形成更複雜的Agent society。企業能否搶佔Agentic AI先機，關鍵就在AI是否具備可被信任的決策力。台灣在全球AI產業鏈中，不只有硬體優勢，也有能解決世界級問題的軟體實力。Appier憑藉數據壁壘、領域知識、產業模型與前瞻研究能力，正持續把可信任的Agentic AI帶進真實商業場景，讓企業能敢於和AI一起做決策。
Appier長期投入AI產學合作與前瞻研究，於國際頂尖學術期刊與研討會累計發表超過400篇論文；近年聚焦於可信任的Agentic AI研究，更接連獲得AI界的世界盃NeurIPS、NLP領域最高殿堂ACL、強調實證研究的EMNLP等國際權威頂會肯定，成績斐然。
Appier鎖定四大阻礙企業導入AI的關鍵挑戰：第一，模型在微調後雖能強化特定任務表現，卻可能因此「忘記」原有的邏輯能力，出現持續學習中的災難性失憶；第二，AI遇到模糊指令時會盲目猜測，但過度追問又會造成使用者負擔；第三，AI缺乏風險感知，難以依據情境判斷何時該答、拒答或上報；第四，傳統信心校準只看單次回答對不對，卻無法真正衡量模型「是否具備解題能力」。為協助企業因應上述挑戰，Appier提出四項核心解法，讓AI懂得精準提問、評估風險，並有效掌握自身能力邊界，且能防止失憶。
針對精準提問，Appier發現，若AI只靠主觀判斷，往往難以準確決定何時該提問；透過導入可驗證的外部回饋，並在回答前由其他LLM進行交叉驗證，能讓AI問得更準、問得更有必要，讓任務精準度與使用者體驗之間的平衡效益提升超過三成。
針對風險評估，Appier採用「技能拆解」方法，將解題、信心評估與期望值決策分開處理，讓AI能依據風險高低採取更理性的回答策略，將高風險預期虧損降低六至七成（以AI期望報酬數值計算）。至於能力掌握，Appier則提出全新的能力校準機制，讓AI不只評估單次回答是否正確，而是在回答前先預估答對機率，更準確界定能力邊界；其推論成本甚至低於1 Token。