馬克·佐克伯公布影片，我們終於知道「賈維斯」是誰配音了！|數位時代 BusinessNext

「賈維斯」的聲音是誰的？答案就在佐克伯影片中

在昨天佐克伯的網誌中，說明了他花費大約一百小時打造了一套人工智慧管家「賈維斯」，並說明背後所運用的技術，及可以透過手機、聲音及電腦與賈維斯溝通。而就在今年十月，佐克伯曾Facebook上發文詢問網友這套工智慧管家的聲音該找誰來配音，在電影《鋼鐵人》中飾演賈維斯主人的小羅勃·道尼（Robert Downey Jr.）還在貼文下方留言自告奮勇要為賈維斯配音，因此佐克伯在昨天賣了個關子，表示今天會公佈「賈維斯」的聲音。

在今（21）日，佐克伯在他的個人Facebook上發佈了一段「賈維斯」的示範影片，展示賈維斯大致運作的樣子，至於賈維斯的聲音你猜到了嗎？佐克伯找來經常在電影中飾演上帝的摩根·費里曼（Morgan Freeman）來為賈維斯的聲音！事實上，在佐克伯在Facebook上詢問賈維斯的聲音該由誰提供時，就親自致電給摩根費里曼，向他說明整個計畫的來龍去脈，並詢問他是否願意為賈維斯獻聲，當時摩根費里曼就當場爽快的答應了佐克伯。

娛樂效果十足的「賈維斯」

在這支影片中，從佐克伯在家中一早醒來拉開序幕，賈維斯向佐克伯報告當天的天氣狀況，接著面向鏡頭跟觀眾簡單的解釋他如何運用AI人工智慧與賈維斯互動。話才說完賈維斯就提醒佐克伯的女兒Max睡醒了，走進女兒房間後賈維斯正在播放中文課程，還會用中文對佐克伯說：「謝謝。」

佐克伯走到衣櫃前，賈維斯從塑膠管中射出了一件衣服給佐克伯，另外還加入了不少有趣的梗，像是在家中客廳播放電影《2001太空漫遊》音樂，還有佐克伯在床上跟女兒玩時，問賈維斯「我們現在應該要騷誰的癢？」賈維斯回答：「Max」，娛樂效果十足！除了這些，影片中還能看到賈維斯能烤吐司、播放音樂、辨識門口的訪客是誰以及利用文字簡訊來關閉家中電燈，整部影片看起來就像是「花俏版本的Amazon Echo」。

除了「上帝之聲」，還有Priscilla版本的賈維斯

除了佐克伯自己的版本，她的太太Priscilla Chan也上傳了自己的版本。影片中Priscilla覺得室內溫度有點冷，接著說出：「賈維斯，可以調高室內溫度嗎？」，沒想到佐克伯說：「賈維斯只會聽我的指令。」當然，他立即受到Priscilla的白眼，佐克伯也承諾「我會搞定。（讓Priscilla也能下指令）」在這個版本中佐克伯惡搞賈維斯讓他變的有點失控。而且，如果大家有注意到，其實賈維斯的聲音還有另外一個版本，這個就讓大家自己看影片發現啦！

佐克伯當然也不是鋼鐵人東尼·史塔克（Tony Stark），外媒fastcompany也評論，賈維斯的功能實際上可能還無法像影片那樣順暢，但欣賞佐克伯做出的人工智慧助理仍然相當有趣！當然，歲末年終佐克伯除了公佈了自己的年度挑戰，大概是想透過這兩支影片用一種輕鬆詼諧的方式迎接新的一年。為了怕網友誤會，佐克伯在影片上傳後在下方留言：「我必須要說的清楚一點，這支影片只是為了呈現有趣的一面，並不是賈維斯真實的狀況」，最後請想更了解他2016挑戰計畫的民眾，可以閱讀他昨天公佈的網誌內容。

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。