多了這項祕密武器，Google Assistant聽起來更有人味|數位時代 BusinessNext

1000倍的速度生成聲音，Google Assistant少了機械味

DeepMind的「WaveNet」系統，是去年Google推出了新的聲音生成工具，它並非靠著龐大的詞彙庫生成機械式聲音，而是使用深層神經網絡去建造聲音模型，模擬出來的聲音少了機械味更加自然，目前也導入最新版本的Google Assistant中。

目前建造語音助理聲音的主流做法，是由單個配音員錄製數個小時的語音檔案作為基底，再將這些錄音分割成小塊，依據需要組合成一個句子，因此聽起來會比較不那麼自然、連貫，過去WaveNet剛推出的時候，需要花上整整一秒才能產生0.02秒的聲音，所以一句兩秒鐘的「在仁愛路左轉」就需要花上快兩分鐘生成相當不實用；改良版的WaveNet可以在一秒鐘生成20秒的音檔，比原始方法快上1000倍，甚至還能以更高的採樣頻率建構聲音，每秒可以做出高達24,000個聲音樣本。

百度「Deep Voice 2」也能模仿人聲、口音

WaveNet使用卷積神經網絡去觀察語句中的結構，再去生成出新的樣本，特別的是生成出的新樣本都會考慮前一個樣本的屬性，因此產生出來的聲音、語調聽起來就連貫許多，也能大大減少機械感。因此未來如果想要語音助理講台灣口音不必辛苦的錄製檔案，只需要給WaveNet幾個小時台灣口音的樣本，它就能揣摩當中的細微之處，但目前新版本的Google Assistant僅支援美式英語與日語。

過去中國搜尋巨頭百度也曾研發一套能模仿人聲、口音的語音系統「Deep Voice 2」，能學習一個人聲音細微的差別，駕馭上百種不同口音，最厲害的是，Deep Voice 2只需要半小時的音檔資料就能完成學習。

目前百度的「Deep Voice 2」跟DeepMind的「WaveNet」都已經可以做到用深度學習的方式，讓傳統認為死板的機器語音增添個性，甚至形成一套風格，而一般較為熟悉的蘋果語音助理Siri，雖已可以做到模仿區域性口音，但是透過較傳統的方式，耗時上千小時的真人音檔錄製，且工程師還需花費較長時間做調校。

智慧語音助理除了要夠聰明，口音、語調能夠因地制宜也成為趨勢，除了用戶聽起來舒服外，透過不同的聲音來朗誦電子書、新聞，或許也是未來內容製作的新趨勢。

隨著代理式AI（Agentic AI）快速發展，人工智慧的角色也從被動問答的對話工具，轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面；兩者根本的差異在於，前者仍須仰賴使用者逐步下達指令，後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務，品牌競爭的對象便不再限於消費者，也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此，「Business to Agent」（B2A）成為當代企業必須面對的新命題，為了擁抱嶄新的思路，跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇，以「數據領航：AI時代的真實價值」為題，邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖，一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端，搶佔AI先機。

不只SEO，還要GEO！企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期，新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說，若AI是一場棒球賽，目前僅走到第三局。這意味著，只要企業採用率持續攀升，尚且毋需擔憂AI泡沫化；反之，AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過，程世嘉也提出「智慧通膨」的現象，他表示：「各大廠不斷推出新模型，資本支出也不斷提升，但使用成本並沒有因此下降，因為算力供不應求；不過長期來看，成本曲線一定會往下走，未來AI智慧會像水龍頭一樣，打開就有。」

隨著AI逐步普及，使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調，搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO，更需布局GEO（生成式引擎優化），提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異，及早掌握規則者，才能在新流量分配中卡位。

迎戰Business-to-Agent，如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利，關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症，大家都很急著導入AI工具，但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為，AI專案應如培訓新進員工，結合商業策略與數據資產雙向評估，才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎，企業的AI就會是空中樓閣。」他強調，雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud，看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本；而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus，定位為策略中樞與營運大腦，即立基於此。

然而，架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出，全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型，關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此，企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace，構成Google所主張的「代理型工作轉型」（Agentic Workplace Transformation，AWT）主軸，讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理，並恪守數據主權歸屬企業的原則，讓企業級AI能真正發揮效益。

當企業打穩內部地基，外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次，近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出，「B2A」（Business to Agent）的時代來臨，當AI代理主導決策時，看重的是API串接流暢度與數據結構化程度，企業必須從爭取「被看見」的SEO排名，走向爭取「被推薦」的AI清單，並進一步走向「被選擇」。其中，信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

從洞察到執行，iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地，關鍵在於底層數據是否可信。對此，iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構，正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境，品牌需要建立的，是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢，代表品牌對人的理解；Kuroma則從AI搜尋視角，分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現，代表對AI的理解；兩者合力，讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台，將洞察轉化為具體行銷執行，使每一次決策都能以數據驅動、持續優化，協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

最後，在論壇壓軸的高峰對談中，程世嘉強調，當前正是典範轉移的關鍵時機，如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利；他認為，這同樣是企業重生的契機，提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其，AI轉型已非單機運作所能達成，企業應優先建立基礎建設與治理架構；當自身能力有限，也須慎選合作夥伴、借助外部資源，並在安全可信任的前提下，實現共同成長。