一天標記上千則Alexa錄音,亞馬遜員工都聽到什麼?
一天標記上千則Alexa錄音,亞馬遜員工都聽到什麼?
2019.04.11 | Amazon

「Alexa,今天天氣如何?」透過語音助理輔助日常,已是許多人生活中不可或缺的一部分。亞馬遜Alexa可說是其中最具代表性者。不過,未來和Alexa互動時,內容可能得考慮三分,因為所有對話亞馬遜員工都聽得到。

亞馬遜為用戶對話內容進行標記,強化AI辨識能力

身為語音助理領域的先驅者,亞馬遜在人工智慧上的投入不遺餘力。為改善Alexa的語音辨識功能,亞馬遜在全球有數千名員工及外包團隊,專門負責收聽用戶對智慧喇叭所說的話語,對內容進行轉錄及標記,教導語音助理進一步認識人類的語言。

Alexa
亞馬遜會透過民眾命令Alexa的內容,協助訓練AI的語音識別能力。
圖/ shutterstock

當對語音助理說明星、歌手的姓名,亞馬遜工作人員會標記泰勒絲(Taylor Swift)是位音樂家,藉由這種方法擴充Alexa的資料庫。

這種稱為「標記」的作法在人工智慧領域十分常見,透過標記員的註解,提升圖像辨識、語音識別等技術,這些在幕後默默訓練人工智慧的標記員,說是AI領域發展的基石也不為過。

每天聽上千則錄音,員工會在群組分享收聽內容

負責為Alexa收錄語音進行註記的亞馬遜員工透露,他們每天工作9小時,一天下來每人會收聽上千個語音片段。

另一位負責相同任務的員工表示,大部分收聽到的內容都很普通,但偶爾也會有些用戶肯定不願令他人聽到的內容,例如一位女性在洗澡時五音不全地哼著歌曲;孩童尖銳的哭喊求救聲;甚至是與犯罪有關的語音內容。事實上,有兩位員工聲稱曾收聽過與性侵害有關的錄音。

負責標記Alexa收錄語音的員工之間,有個用於傳遞資料的內部聊天群組,但偶爾他們也會在群組內分享工作上聽到的有趣內容,或者吐露那些令人內心沉重的錄音,緩解精神壓力。

亞馬遜強調嚴加保密民眾資料

Alexa身為貼近民眾生活的語音助理,從人們日常中剪取訓練素材這件事,也難免引發隱私上的疑慮。對此,亞馬遜發言人表示,他們僅對非常少量、且有助於改善語音辨識能力的錄音內容進行標記,目的是為了提升使用者和Alexa互動時的體驗。

Echo (1)
當民眾瞭解到,和Alexa講述的內容可能會被他人聽見,和語音助理的互動,可能會多一份芥蒂。

儘管員工可能會聽到一些較為私密的內容,亞馬遜聲稱,負責這份工作的員工,沒有任何管道獲得與用戶身份相關的資料,且所有資訊都經過加密,並設下層層驗證關卡,確保民眾隱私不會外洩;如果民眾不願為Alexa提供訓練素材,也能在Alexa的隱私設定中關閉這項功能。

這並非Alexa首度喚起人們對隱私權受侵犯的擔憂,去年5月時,曾發生一起Alexa誤將錄音片段傳送給使用者丈夫同事的事件;還有一位德國記者聲稱,與Alexa互動的語音內容,足以讓人辨識出用戶的實際身份。

為擺脫隱私上的疑慮,自去年開始,亞馬遜也開始發展不必大量人力的訓練方式,包括主動學習(active learning)與移轉學習(transfer learning)等技術,但目前依靠人力標記仍是最主要的訓練方式,至少在短期內,人工智慧帶來的便利以及個人隱私,或許使用者仍必須在兩者間進行取捨。

資料來源:彭博社The VergeBusiness Insider

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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