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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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