【書摘】會拍馬屁的電腦,照樣奉承到你
【書摘】會拍馬屁的電腦,照樣奉承到你
2011.09.23 | 科技

 

對於逢迎拍馬的研究,是我第一次利用電腦,來探索那些引導人類和電腦適當行動的社交法則。我設計一套叫做「20個問題」(Twenty Questions)的電腦遊戲程式。

這個遊戲是這樣玩的:由電腦來「想像」一隻動物,而受測者必須猜測出電腦想的是什麼動物。受測者要向電腦提出一些「是」或「否」的問題,慢慢排除一些錯誤的可能。在提出十個問題之後,受測者就要提供猜測答案。在受測者回答後,電腦並不會揭示答案正確與否,僅會告訴受測者,他們剛剛提出的問題對於猜測答案是否有用。之後,電腦會再想像另一隻動物,再由受測者來提問和猜測。我們如此設計遊戲基於幾點理由:雙方的互動受到控制且專注(不必用到人工智能的技術);遊戲規則簡單且容易理解;這樣的遊戲由人和電腦來玩,顯得很平常。

設定好基本情節後,我們現在可以開始來研究逢迎拍馬到底有沒有用。當受測者進入實驗室裡,我們會安排他們坐在一台電腦前面,然後解釋遊戲的進行方式。

針對第一組受測者,我們會說電腦對於他們的提問將提出非常精確的回饋,因為這套系統是根據多年「探究科學」(science of inquiry)的研究發展出來的。對第二組受測者,我們會說電腦將針對他們的提問效果做出評價,但這套系統還未完善,因此他們可能會收到跟提問無關的隨機評論;換句話說,電腦可能會提供基本上毫無意義的評論,在這種狀況下,第二組受測者完全有理由不理會電腦會說出什麼話。第三組受測者則不會接收到電腦的任何回饋,只會被要求再提出十個問題,來猜測下一隻是什麼動物。

電腦給予第一組及第二組的評論,內容完全一樣,就是在實驗中給予熱情地讚揚。電腦會說受測者的答案「非常精巧」、「極富見解」、「聰明極了」等,每一回合都能得到一些正面的回饋。

這兩組的差別在於,第一組受測者以為自己得到「精確的」讚揚,第二組受測者則認為自己得到的讚揚只是奉承之語,跟他們的實際表現毫無關聯。等到遊戲做完之後,我們會詢問受測者,他們有多喜歡這台電腦?他們認為自己的表現如何?他們認為電腦的表現如何?以及他們是否喜歡這個遊戲?

假如阿諛奉承拍馬屁是不好的策略,受測者對於拍馬屁的電腦應該會感到強烈的厭惡,而且對於他們的自我評價應該不會有任何影響。不過,假如阿諛奉承有用的話,那些被拍馬屁的受測者在這個過程中必定會感到陶陶然,覺得做這個遊戲相當愉快,而且對那台拍馬屁的電腦也會有良好的觀感。

 

 結果及其意義

結果,馬屁組說他們喜歡那台會拍馬屁的電腦(儘管那些阿諛奉承之詞都是隨機亂給的),其程度就跟精確組一樣。為什麼人們會喜歡阿諛奉承的人,即使知道他只是在拍馬屁呢?

我們知道受測者高興地接受馬屁電腦的讚揚,因為之後的問卷調查顯示,那些正面回饋提高了受測者對於自我表現的評價,不管那些回饋是「精確的」或者只是隨機亂給。第二組受測者甚至認為,那台馬屁電腦跟「精確的」電腦一樣聰明,儘管我們之前就對受測者說那套系統裡根本沒有評價功能!

難道是因為馬屁組的受測者忘了電腦回饋是隨機亂給的嗎?

當我們詢問受測者是否會注意或關心馬屁電腦給予什麼評語時,他們的回答都是「不會」。有些受測者甚至在回答「不會」之後,仍意猶未盡地在旁邊寫道:「這種跟實際表現無關的評語,只有白痴才會受到影響吧!」奇怪的是,這群受到影響的「白痴」全是電算科學的研究生呢!儘管他們都知道那些阿諛奉承毫無意義,但潛意識仍然自動地接受了,而且還反過來誇獎那台馬屁電腦。

這個實驗結果告訴我們這條社交法則:就算你不知道是否合宜,也要毫不遲疑地給予讚揚!接收者不但會對此感到樂陶陶,還會因為你注意到他們的不凡之處──不管有沒有──而覺得你這個人認真細心、聰明睿智。

 

書名:你會對你的電腦說謊嗎?:從人和電腦的互動,了解如何成功經營人際關係

出版社:財信出版社

 

作者:克里佛.納斯(Clifford Nass)

史丹福大學講座教授,主持人際溝通與互動媒介實驗室,人類與科技互動的相關主題研究專家,媒體經常引用他關於心智多工運作的研究成果。

 

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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