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

本身就是一場災難？蘋果前員工曝Siri不夠聰明的真相

蘋果(Apple)旗下語音助理Siri推出至今已經邁入第七年，但跟Alexa、Google Assistant產品相比「不夠聰明」始終為人詬病，而究竟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。

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。」

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。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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