【NGO】什麼是AI？為何非牟利機構需要認識AI？

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March 11, 2025

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為什麼NGO需要認識 AI？

近年來，人工智能（AI）技術發展迅速，不但改變了很多行業、崗位的工作模式，也為非牟利機構（NGO）帶來新機遇。NGO同樣可以透過 AI 改善行政管理、資金籌募、義工管理，以及支援服務受眾等多個範疇。

例如，OpenAI for Nonprofits 計劃讓巴西的一個致力於終止針對婦女和女童暴力行為的非牟利組織－Serenas 能夠透過ChatGPT：
・撰寫更有效的資金申請書；
・按捐款人的背景調整內容；
・英語和葡萄牙語製作素材。

這些應用都有助Serenas獲取更多元化的國際資金來源。

雖然不少機構員工，尤其是「一打十」的社工和項目經理早已嘗試運用AI協助日常工作，但由於NGO的行政架構較為複雜，許多決策仍需要層層審核，依賴傳統的人手管理方式。但敢說，正確運用AI是有助機構提高效率、釋放更多人力資源專注於核心服務、改善決策流程，甚至拓展服務對象的範圍。

（1）AI 在NGO的潛在應用（2）AI 是什麼？人工智能的基本概念（3）AI 的三大應用類型（4）AI的核心技術（5）RAG（檢索增強生成）：提升AI準確度的重要技術（6）AI 微調（Fine-tuning）：讓AI更適合NGO的需求（7）AI 幻覺（Hallucination）：AI可能犯的錯誤（8）NGO 如何開始使用 AI？（實踐建議）

（1）AI 在NGO的潛在應用

（1.1）行政工作自動化

AI能處理大量重複性工作，例如回應常見問題、處理電郵、數據輸入等，讓員工專注於更具價值的核心項目和人性化服務。

（1.2）數據分析

利用AI追蹤和分析數據趨勢（例如捐款、義工報名和出席紀錄、服務使用情況、服務受眾的分布等），幫助NGO制定更有效的義工招募、服務發展和籌款等策略，提高項目效率和籌款成功率。

美國癌症協會（American Cancer Society）透過機器學習（Machine Learning）識別最有效的捐助者溝通渠道和訊息，提高捐款轉化率。

（1.3）AI Agent 專業支援

NGO少不免要接觸數碼營銷、撰寫內容、草擬招標書、整圖、度橋等非同事專長的工作。但在有限資源之下，機構卻難以全職聘請上述的專業人士協助。這時候，AI Agent就可以協助NGO處理這些專業任務，尤其是內容生成，以減輕同事「一打十」的工作情況。

（1.4）AI 聊天機器人（AI Chatbot）：

透過24/7 AI ChatBot自動回覆或篩選市民、服務使用者、義工、捐款人的查詢，既提高即時支援的效率，也減輕負責客戶服務的人手壓力。

另一種應用是「互動例子」，例如國際救援委員會（International Rescue Committe）創造了一個AI-drivedn Chatbot－aprendIA，目標是在急性危機期間提供校外學習來源，並在長期危機期間補充校內學習。

可是，AI應用也存在一些技術門檻、挑戰和風險，常見有數據偏見、內容幻覺、私隱與道德問題。了解AI的不同類型與應用方式，將幫助NGO應用AI，並避免潛在風險。

（2）AI 是什麼？人工智能的基本概念

AI 的定義與類型

人工智能（Artificial Intelligence，AI）屬於是指讓機器具備模仿人類智能的能力，能夠學習、推理、決策並執行任務。AI的中文全名為「人工智能」，它代表了計算機科學（Computer Science）中一個重要的研究領域。對於非牟利機構來說，AI就像有一位同事，能夠快速分析大量數據，發現趨勢，將部份日常工作自動化，並協助機構對項目和營運作出更明智的決策。

AI 主要分為三種類型

弱 AI（Narrow AI）

目前唯一存在的AI形式，專用於執行特定任務，通常比人類更高效率，但無法超出其預設範圍或自主學習其他技能。常見例子：Siri、Amazon Alexa、IBM Watson 和 ChatGPT 都屬於Narrow AI，因為它們只能執行特定功能，如語音助理、內容文本生成。

強 AI（General AI）

通用人工智慧（AGI），也稱為強 AI，目前仍是理論概念。AGI 能夠像人類一樣學習和適應新環境，並能在不同領域自主應用知識，而無需額外訓練。若實現，AGI 將能執行任何人類可完成的智能任務，但目前仍無技術可達成此目標。General AI可見於科幻故事或電影，最廣為人知是The Terminator（未來戰士）。

超級 AI（Super AI）

超人工智慧（ASI）是一種假設中的 AI 形態，理論上其智能將超越人類，具備自我意識、推理能力，甚至情感理解。目前ASI仍屬於科幻概念，沒有任何技術能夠實現。

（3）AI 的三大應用類型

人工智慧（AI）根據其處理數據的方式與應用範圍，可分為以下三大類型：

（3.1）預測型 AI（Predictive AI）

Predictive AI透過分析歷史數據來預測未來趨勢，幫助機構做出更明智的決策。

例如：
・NGO可利用AI預測捐款模式，確保籌款活動的最佳時機和策略；
・預測服務受眾和義工的需求變化，讓NGO可提前準備對應的資源、構思對應的義工服務。

（3.2）生成式 AI（Generative AI）

生成式AI（Generative AI）能學習大量文本、圖像或音頻來生成新內容。這是NGO目前最常接觸的AI類型，例如ChatGPT、Anthropic、Perplexity、Gemini、POE、Midjourney等。

應用包括：
・自動撰寫計劃書、籌款、義工招募和數碼營銷等內容；
・生成個人化的感謝信，提高捐款人和義工的參與度；
・透過AI聊天機器人（AI Chatbot）與服務使用者互動，提高即時支援的效率。

（3.3）指導型 AI（Prescriptive AI）

Prescriptive AI 在 Predictive AI 的基礎上，提供最佳解決方案與建議。

例如：
‍・AI分析NGO的資金來源分配模式，提供最佳的籌款策略，以提升影響力；
・透過AI計算義工日程表，提供最佳的「編更」，以確保準備地分配適當的人力資源。

（4）AI的核心技術

上述三種類型的AI依賴不同的技術來處理數據、學習模式並執行特定任務，主要包括以下幾種：

（4.1）機器學習（Machine Learning, ML）

AI透過分析大量數據來學習模式，並據此作出預測或決策。

（4.2）深度學習（Deep Learning）

一種模仿人類大腦神經網絡的機器學習技術，能夠處理更複雜的數據，例如影像辨識和語言理解。Generative AI 依賴深度學習技術來生成新內容，例如ChatGPT的文本生成功能。

（4.3）自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）

自然語言處理（NLP）讓AI理解並生成語言。例如，Generative AI透過NLP技術讓AI Chatbot回應使用者問題、自動生成籌款信件。NLP是AI應用中不可或缺的技術，尤其在NGO撰寫內容和處理文件方面發揮重要作用。

（4.4）電腦視覺（Computer Vision）

讓AI透過影像或影片進行分析，例如失明人士可以借用Computer Vision技術來識別物件。

延伸閱讀：

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人工智能、機器學習和自動化的區別

大家可以將這些概念想像成：
・自動化是外層：使用技術執行重複性任務（如發送定時電子郵件）
・人工智能位於中間：基於資訊作出決策和適應的技術
・機器學習是核心：使AI透過經驗改進的特定方法

（5）RAG（檢索增強生成）：提升AI準確度的重要技術

RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一種結合「資訊檢索（Information Retrieval）」與「AI生成」的技術，使AI在回答問題時參考最新的數據來源，而不只是依賴訓練時的舊數據。如AWS所說，RAG將原本強大的 LLM（Large Language Models）功能擴展至特定的內部知識庫，而無需重新訓練模型；因此，這種RAG技術大大提升了AI應用的準確性和實用性。

RAG 如何幫助 NGO？

・提高資訊準確性：NGO可以建立內部數據庫，讓AI透過RAG技術查找內部文件，提高回答的準確性；
・即時更新資訊：利用RAG技術，NGO可即時獲取最新的研究報告或新聞，以提升決策能力；
・改善知識管理：根據RAG提取機構內部的最佳實踐方法，幫助新上任的同事迅速掌握機構的營運流程。

RAG的主要限制

・需要建立並維護高質素的數據庫，以確保AI所參考的資訊是可靠和精準；
・需要額外的技術支援，確保RAG與NGO現有系統是互相兼容。

（6）AI 微調（Fine-tuning）：讓AI更適合NGO的需求

Fine-tuning（微調） 是對AI進行額外訓練，使其更適合特定領域或機構需求。Fine-tuning過程涉及使用特定領域的數據來調整和訓練LLM，從而提高AI在特定任務上的表現，使其更好地適應NGO的獨特需求。

Fine-tuning如何幫助 NGO？

・理解NGO特定術語：讓AI學習機構內部語言、寫作和措辭風格，從而提供更貼合NGO需要的回答；
・提高AI生成內容的準確性：Fine-tuning後的AI可生成更符合NGO所需的文件，例如個人化的籌款文案、義工培訓資源、員工迎新手冊等；
・應用場景：Fine-tuning後的AI可以提供更準確的服務建議、分析NGO內部報告。