和女朋友會不會分手?AI可能比你更清楚
和女朋友會不會分手?AI可能比你更清楚

確認過眼神,遇見對的人。

說起來有哪一對情侶沒有確認過眼神呢?可現實是,很多人最後才發現這些「確認過眼神」的人並不是對的人。

一段感情還能走多遠?有人從社群上的情感系帳號找答案,有人求助專業的情感諮詢師,但這些人的判斷可能都不如人工智慧準確。

2017年美國幾所大學的科研機構進行了一次有趣的實驗,研究人員找來134對出現婚姻問題的夫婦,透過演算法分析他們兩年後仍然在一起的可能性。作為對比,專業的婚姻治療師也將對這批夫婦進行評估。

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圖/ 電影《後來的我們》劇照

先說結論,對於這些「問題夫婦」是否還會在一起的預測,演算法的準確率達到79.3%,略高於婚姻治療師的75.6%。

人工智慧是怎麼做到的?據研究人員介紹,團隊讓這些夫婦挑選一個關於他們關係的話題,並進行兩次10分鐘的談話,AI將以這些談話錄音為素材作出判斷。

研究人員為此開發了一套分析這些錄音的演算法,根據每對夫婦談話的語調、語速、時長和先後順序等,來推算夫婦的親密程度。

Siri
圖/ Twitter

這套演算法最特別的地方在於,能對人類感官難以感知的語音數據進行分析,比如頻譜傾斜 (spectral tilt) 以及一系列關於語音的複雜函數。參與這項研究的南加州大學的工程師Shri Narayanan表示

透過對大量數據的分析,我們可以發現人類眼睛和耳朵都難以捉摸的模型。

不過研究人員也提到人類婚姻治療師也有不可替代的優勢,比如可能夠結合夫婦的肢體語言進行評估,但預測這些夫婦是否會分手並不是這項研究的根本目的。

研究團隊希望解碼隱藏在我們談話中和身體內的信息,用來改善人與人之間的關係,「人類擅長解碼很多信息,但我們無法處理所有信息。」Narayanan認為人工智慧能夠解讀這些隱藏的信息。

無獨有偶,德克薩斯A&M大學的電腦工程師Theodora Chaspari也在開發一套AI程式,用以預測情侶可能會在什時候產生摩擦,主要透過一個類似智慧手環的裝置來蒐集情侶的數據。

據Chaspari介紹,裝置上的傳感器能監測心率、語音和汗液等數據,演算法則進一步計算出用戶與伴侶產生摩擦的可能性。Chaspari認為這套程式能透過提前預判讓伴侶間以更積極的態度面對這些問題。

這些AI與傳統的心理諮詢師相比,優勢在於可以24小時隨時隨地為用戶服務,而且成本更低。不過如果類似的AI技術足夠成熟,並更加廣泛地應用,也會存在隱私數據洩露的風險,畢竟上述這些研究中都需要用戶將大量私密信息都授權給這些AI城市。

Hang the DJ.jpg
圖/ 黑鏡第四季《Hang the DJ》劇照

在《黑鏡》第四季的第四集《絞死DJ》中也出現了類似的AI技術,男女主人公透過一款相親軟體OkCupid 進行配對,系統為兩人模擬了1,000次戀愛情景,最後得出了99.8%的匹配率。

這樣的未來似乎距離我們越來越近了,但《絞死DJ》中編劇借主角之口表達了這種AI技術的反思,同樣值得我們思考。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #人工智慧
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

立即下載 ➤《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》
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