本身就是一場災難?蘋果前員工曝Siri不夠聰明的真相
本身就是一場災難?蘋果前員工曝Siri不夠聰明的真相
2018.03.15 | 蘋果

蘋果旗下的語音助理Siri不比Google Assistant、 Alexa聰明不是秘密,蘋果這幾年也積極改善Siri功能,但隨著音質受到好評的HomePod在今年2月上市後,也再次暴露了Siri功能有限的缺失。

Siri推出至今已經邁入第七年,最近許多參與Siri開發的研究人員接受外媒《The Information》訪問,分享Siri為什麼會在這場智慧語音助理大戰中落敗。

從產品本質到團隊管理,Siri一步步走向衰敗

Siri並不是蘋果原創開發的產品,而是在2010年以2億美元收購而來,根據《The Information》報導,蘋果在性能尚未完備的情況下,隔年就將Siri導入 iPhone 4S中,除了問問天氣、撥打電話,許多iPhone用戶很快發現Siri能做的事情不多,即便在2016年蘋果開放供第三方開發使用的SiriKit,因為功能和靈活性有限,表現仍不及Google。

而這一切都要從2011年賈伯斯(Steve Jobs)過世說起。

當時蘋果內部對於Siri未來的走向、定位沒有明確願景,甚至團隊內部領導也出現問題,當時Siri團隊是由前iOS軟體高階副總裁史考特·福斯托(Scott Forstall)負責帶領,但當時他因為即將推出的蘋果地圖(Apple Maps)分身乏術,因此史考特·福斯托將負責管理蘋果地圖專案的理察·威廉森(Richard Williamson)調來帶領Siri團隊。

理察·威廉森做出了許多跟團隊期待不同的決策,他認為Siri只需要跟iOS一樣每年升級一次就好,但智慧助理不是這樣養成的,亞馬遜(Amazon)、Google都是無時無刻在更新自家產品,才能夠確保資訊、功能隨時跟上用戶需求。

Scott Forstall
SIri團隊原本是由前iOS軟體高階副總裁史考特·福斯托(Scott Forstall)負責帶領,但當時他因為即將推出的蘋果地圖(Apple Maps)分身乏術。
圖/ Twitter

不過理察·威廉森卻認為Siri的不靈光與他無關, 「Siri成了一場災難,運作的時候反應很緩慢、軟體充斥各種缺失,這問題是出在Siri本來的團隊身上,不是我的問題。」 他表示,一年更新一次軟體的決定也不是他做的,他主要是負責讓整個團隊的運作上正軌。

隨後理察·威廉森跟史考特·福斯托都在2012年蘋果推出iOS 6系統後離開了蘋果。

另外,後來收購的項目執行上也有問題,像是2013年收購能夠分析社群數據的公司Topsy,以及2015年收購的自然語言處理工具VocalIQ,都因為Siri的架構混亂,在串接功能時都碰上許多困難。

接著是內部管理的問題,大約2012年時蘋果就啟動智慧音響項目,有Siri團隊成員就透露,他們直到2015年才知道這件事,甚至有蘋果內部人士曾說,一開始蘋果是沒有打算在HomePod上導入Siri的,這或許就能解釋為什麼上市後的HomePod音質得到了一致讚揚,但卻被批評「不夠聰明」。

解決內部管理問題、擘劃未來都是當務之急

有「Siri 之父」稱號的諾曼·威納爾斯基(Norman Winarsky)過去曾說,2010年被蘋果收購前,Siri 原本只是一個主攻旅遊、娛樂規劃的虛擬小助手,可以幫用戶規劃行程、路線、票券,在他們最初的規劃裡,是想先把這塊基礎打穩,接著再拓展到其他功能領域。

諾曼·威納爾斯基認為蘋果接手後操之過急,一開始就想要Siri十項全能 ,「這本就是很難解決的問題(指Siri性能),尤其是一家擁有數十億用戶的企業,這些問題就會難上加難。」

Norman Winarsky
「Siri 之父」諾曼·威納爾斯基(Norman Winarsky)認為蘋果接手Siri後操之過急。
圖/ Twitter

蘋果比亞馬遜、Google都還要早進入智慧助理領域,而如今Alexa、Google Assistant、Cortana,甚至是後起之秀三星的Bixby也都來勢洶洶,一次次的在智慧助理的大浪中被推得越來越後面。

目前在iPhone、iPad、Apple Watch、Apple TV、AirPods、HomePod都可以看到Siri的身影。2017年Siri團隊改由軟體工程高級副總裁克雷格·費德里吉(Craig Federighi)接手,今年二月還找來曾參與微軟Azure雲端平台的工程師邁克爾·阿伯特(Michael Abbott)加入團隊,當時外界就推測他極有可能是要來主導Siri產品的開發。

蘋果如果想要急起直追,讓Siri競爭力更加厚實,解決內部管理問題,並清楚擘劃Siri的未來都是當務之急,當然對廣大的果粉來說,更聰明的Siri無非也是離不開蘋果的理由。

資料來源:VenturebeatMacrumorsMashableThe Information

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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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