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。

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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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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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