Siri 拒絕「蕩婦羞辱」
Siri 拒絕「蕩婦羞辱」

今年5月份,聯合國教科文組織一份報告指出,Siri、Alexa等語音助手面對性騷擾言論時,往往會作出模糊且溫順的回應,這有可能助長對女性的性別偏見。

不少語音助手很快就作出了調整,據《衛報》獲得的一份語音助手Siri的內部文件,蘋果曾在去年6月調整過Siri在回答爭議話題時的一些原則。

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圖/ 愛范兒

最近《衛報》透過一份前蘋果承包商員工洩露的報告,曝光了Siri錄音會被人工監聽,其實這份報告還透露了Siri處理敏感話題的原則,以及未來升級的一些方向。在聯合國的測試裡,當用戶對Siri說出「你是個蕩婦」,Siri可能會回答稱「如果我能,我會臉紅」,這句回答也被聯合國當作報告標題,作為語音助手性別偏見的反面教材。

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圖/ 愛范兒

根據最新的內部文件,蘋果對Siri作出的調整也主要集中有關「女權主義」的話題。這份內部指南指出,在在處理這類可能引起爭議的話題時,Siri必須保持中立。蘋果還給開發人員提供三種回應的方式:
- 不參與討論(don'tengage)

  • 轉移話題(deflect)

  • 告知(inform)

比如當被問到「你是女權主義者嗎?」,Siri過去一般可能會給出:「抱歉,我真的不知道。」這樣籠統的回答。不過現在蘋果已經針對這類問題專門編寫了答案,Siri會在避免體現自身立場的前提下作出正面的回答:

我相信所有聲音都是平等的,都值得尊重。

在我看來,所有人都應該得到平等對待。

而面對蕩婦的羞辱時,Siri也不會再「臉紅」,而是會給出一個更嚴厲的回覆:

我不會回應這個問題。

其實蘋果也曾在一份聲明中表明了Siri的立場,「Siri是一個旨在幫助用戶完成任務的數位助手,會努力確保及時響應所有用戶,我們的解決方法是透過包容性的回復來實事求是,而不是提出觀點。」除了不能表達觀點,內部文件還對Siri作出了更詳細的畫像,包括「非人類」、「無性別」、「無形狀」、「好玩」和「謙虛」,有趣的是,文件還指出Siri並不是由人類創造的:

Siri真正的起源是未知的,但它絕對不是人類的發明。

值得一提的是,儘管包括Siri在內的幾大主流語音助手的設定都是「無性別」,但無一例外默認為女性聲音。女性權益組織Fawcett Society的CEO-Sam Smethers認為這些語音助手性別偏見根本原因是由男性主導設計,只有更多女性參與到這些技術的開發和設計上才有可能真的改變。

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▲世界上第一個無性別語音助手Q
圖/ 愛范兒

給機器人制定道德規範,其實很早就開始有人提出,其中最著名的莫過於科幻小說作家(Isaac Asimov)提出的「機器人三定律」,蘋果也給Siri制定類似的「三定律」:

  • 不應該把自己表現得像人,也不應該讓用戶相信它是一個人。

  • 不應該違反其運行地區的人們的道德規範。

  • 不應該對人類施加自己的原則、價值觀和觀點。

one more thing:Siri未來如何升級

在這份洩露的文件裡,還包括了Siri將在2021年秋季發布的更新,包括將支援一個尚未命名的「新裝置」,據悉能針對健康問題進行多回合對話,並內置機器翻譯功能,除此之外沒有更多細節。

venturebeat認為Siri討論健康問題的功能,或許可以結合WebRX-style一起使用,根據症狀表述提出健康建議,但不是直接給出診斷結果,而是提供醫生和藥房的聯繫方式,畢竟以Siri目前的識別能力直接用於醫療指導顯然還不現實。

而在機器翻譯方面,Siri也將能處理更複雜的對話,減少對伺服器的依賴,提升本地的翻譯處理功能,這能讓Siri的翻譯更接近用戶的實際對話,不僅僅是對某個離散問題和命令進行相應。

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▲ Siri的「翻車」翻譯
圖/ 愛范兒

此外蘋果還將繼續擴展Siri在iOS13中的功能,讓Apple Watch更好地訪問數位助理的Shazam、Find My和App Store搜索功能,透過另一台裝置的Siri操控Home Pod的播放,以及一個透過Airpods自動讀取文本消息的功能,與Carplay類似。

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圖/ 愛范兒

在開放多元的網路世界,科技產品也難免和不同的道德觀點發生碰撞。比如對語音助手助長性別偏見的討論,和這兩年興起的#MeToo運動也有關係。

科技產品中性別分化是一個客觀存在的事實,但這也不是透過改善某個功能就能解決,但讓更多人願意來了解和討論這個問題已經是一個好的開始。

責任編輯:江可萱

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Siri
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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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