Evernote創辦人:模仿人類預約餐廳的AI,很危險
Evernote創辦人:模仿人類預約餐廳的AI,很危險

號稱最美機器人的蘇菲亞上週來台,外型以已故女星奧黛麗赫本為雛形所設計,表情多達200種、皮膚上還看得出斑點和細紋,說起話來妙語如珠,彷彿在和真人對談。然而,這樣的人形機器人會是未來AI(人工智慧)的發展方向嗎?Evernote共同創辦人暨前執行長菲爾.利賓(Phil Libin)認為,好的AI產品,不是要模仿人,而是讓用戶和機器互動時,覺得自己更像人、讓人願意去使用它。

從工程問題變設計問題,AI時代已然來臨

利賓上週來台參加2018數位創新論壇(DIF),其創辦的雲端筆記軟體Evernote,搭著智慧型手機普及下隨之而來的跨平台筆記風潮,在2012年成為獨角獸俱樂部的一員。隨著行動網路高速成長的時代過去,利賓認為,接下來就是AI的時代。

Evernote創辦人菲爾.利賓(Phil Libin)
Evernote共同創辦人暨前執行長菲爾.利賓(Phil Libin)上週來台參加2018數位創新論壇(DIF),以「機器大進擊:工作的未來與未來的工作」為題發表演說。
圖/ 賀大新攝影

觀察過去網際網路和智慧型手機的發展,利賓認為,一個科技要起飛的時機,就是「當工程問題變成設計問題」。

他舉例,iPhone尚未推出的十幾年前,手機螢幕還很小,當時應用程式開發者想的是,如何在小螢幕中提供應用服務;但到2008年,大家的注意力已經從規格、工程上的限制,轉向使用者體驗和設計上。同樣的,過去談到AI就會想到資料、演算法,但利賓認為,現在AI已經進入「注重設計而非技術問題」的階段,很快的就會變成產品和生活的一部分。

Evernote共同創辦人菲爾.利賓(Phil Libin)
「AI的重點並非特定的演算法、技術、自然語言、電腦視覺等。我們關心的是設計,如何感受、有什麼感覺。」

對他而言,一個好的AI,最基本的就是要能和用戶互動、回應速度和反應要能超乎預期,且能隨著和人的互動增加而不斷改進。其中,讓AI和一般電腦最不一樣的地方,還是在於是否有同理心。「過去人類必須試圖了解新技術,但到AI時代是反過來,AI要有能力去瞭解人類。」利賓說。

C-3PO更像人、但大家比較喜歡R2D2

但擁有同理心,並不意味著AI要越像人類越好。「我們為什麼要一個科技去模仿或是假裝人?」利賓認為,好的AI產品不是要模仿人,而是讓用戶覺得自己更像人、更願意去使用它 。

他舉例,新創Spot用AI處理職場性騷擾案件,由於AI不會像人類一樣會帶有特殊評價或評判,可以更客觀地評斷性騷擾案件,「讓用戶覺得自己更像人」。

而這一點,或許科幻電影《星際大戰》粉絲早有體悟。利賓舉例,《星際大戰》中最受歡迎的機器人R2D2,只會發出嗶嗶機械聲、並沒有試圖模仿人類,而是有自己的個性、很擅長自己的工作,但擁有人類外觀、也會說人類語言的機械人C-3PO,儘管忠心耿耿,卻沒這麼受歡迎。

星際大戰
電影《星際大戰》中的機器人R2D2(左)和C-3PO(右)。

這樣的看法和其他AI專家的看法不謀而合。創新工場董事長李開復曾表示,要打造AI機器人,目前流行的情感機器人並非正確的發展方向,而是應以實用為主,幫助賺錢、省錢、提高生產力或娛樂。台灣AI實驗室創辦人杜奕瑾出席2018數位創新論壇(DIF)論壇時也指出,AI無法取代人性,但能協助加快決策過程和取代繁複與重複的工作,就像雖然保姆會幫忙餵寶寶吃飯,但並不會取代成為媽媽。

有道德的AI:誠實、決策可逆轉、不能是零和遊戲

不過,當AI滲透我們生活、擁有近乎人類的認知,若在道德設計上不夠嚴謹,帶來的副作用可能超乎想像。何謂有道德的AI?利賓給出三大原則,首先,AI必須誠實、不能假裝是人類,最近Google Assistant新增的「Duplex」技術,可以模仿人類聲音打電話預約餐廳、髮廊等,假裝自己是人類,「我認為這很危險」。

其次,利賓認為所有決策都要是可逆轉的,也就是人類可以取消AI的決策。最後一點,他認為好的AI不能是「零和系統」,也就是不能為了部分人的利益、犧牲掉另一群人的利益。「我們有責任讓AI替所有人帶來福祉,」他提醒,AI不應成為軍備競賽或國家化,而是全球共享的技術。

而提到AI,許多人不免擔心是否工作會被AI搶走。利賓指出,有些工作會消失、但也會出現新的工作機會,關鍵在於,工作對我們的意義是什麼?甚至,在所有事情自動化後,我們未來還需不需要工作?

「我沒有最好的答案,」利賓說,但他認為,要賦予生活意義,很大的關鍵在於讓他人生活有意義,例如醫療、藝術、服務、慈善單位這類的工作,「如果能透過工作實現,或許就是未來我們看待工作的方式。」

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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