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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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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