AI 模型更新風險：為什麼你訓練好的 AI 過幾週就「失效」了？
很多企業剛開始導入 AI 時，都遇過這樣的情況：一開始表現很棒的模型，過了幾週後回覆品質下降、無法處理新的情境，甚至回答錯誤資訊，讓團隊對 AI 的信任大打折扣。
這不是 AI 不聰明，而是你遇上了「模型漂移」（Model Drift）與「知識過時」（Knowledge Decay）這兩個常見陷阱。
什麼是模型漂移（Model Drift）？
模型漂移指的是，隨著時間推移，模型的輸入資料特性與當初訓練時不同，導致預測結果不準確。
- 使用者問法改變（用語、流程、新產品）
- 文件更新但模型無法即時學習
- 語言趨勢、法規、政策等外部因素改變
什麼是知識過時（Knowledge Decay）？
即便模型本身沒壞，內建的知識可能已不符合現況：
- 產品規格改版、合約條文異動
- 舊資料仍被引用導致錯誤回覆
- AI 回答內容依賴固定語料而無法更新
AI 服務升級也可能讓系統「失效」
若你的系統連接外部 API（如 GPT-4、Claude），每次升級可能會改變：
- 回答風格（變得更保守或更簡略）
- 回覆邏輯（原本 OK 的 Prompt 失效）
- 資料限制（某些資料無法再存取）
API 升級是進步，但沒有版本控管與回測，企業會陷入未知風險。
如何避免模型漂移與 AI 失效？
- 導入版本管理機制（Prompt / 模型 / 參數）
- 定期回測問答品質（用真實案例）
- 設計資料同步與知識更新流程
- 建立「輸入 → 處理 → 輸出」可觀測的監控儀表板
- 使用 RAG 架構減少對模型內建知識的依賴
恩梯科技如何協助你解決這些風險？
恩梯科技 的 AI 專案設計，即以「可持續維運」、「可觀測性」為首要目標：
- 提供模型版本控管與變更記錄模組
- 協助設計 Prompt 回測系統，持續追蹤精準率
- 建立知識更新流程與文件同步機制
- RAG 架構整合，讓知識外掛更新更彈性
- 導入儀表板追蹤回應時間、資料命中率、使用趨勢
別只看 AI 上線那天的表現，更要關注它一個月後是否還「聰明」。
