情商大勝ChatGPT!聊天機器人Pi不解題、不生成文案,靠這點要當最懂你的AI
情商大勝ChatGPT!聊天機器人Pi不解題、不生成文案,靠這點要當最懂你的AI

考試狂拿高分讓學生瑟瑟發抖,加入搜尋功能讓傳統搜索戰戰兢兢,升級工作能力搞得打工族群又悲又喜……當「神通廣大」式聊天機器人的賽道太擁擠,有人打算另闢蹊徑。

前段時間,名為 Pi 的聊天機器人橫空出世,它不競爭生產論文、不寫代碼,也不直接提升生產力,數據停留在 2022 年 11 月,它暫時只想和你好好聊天。

聊天機器人Pi
圖/ Inflection AI

Pi或許是情商最高的 AI,專注與用戶聊天

Pi 這個名字,是對 personal intelligence(個人智慧)的縮寫。開發者想從名字就展現出Pi 是一款以用戶個人為中心的產品:「Pi 優先考慮與人的對話,而其他 AI 則服務於生產力、搜尋或回答問題。」

所以,和 ChatGPT 不同,Pi 的評價標準應該是對話自不自然、情商夠不夠高等等。

登入官網聊天界面,高級感迎面而來。在跳動的游標後面輸入文字,按下輸入鍵發出去問題,像是在淡黃信紙上和 Pi 相互寫信。Pi 不太理解中文,最好還是用英文交流。

聊天機器人Pi
圖/ Pi

如果光盯著文字有些分神,你也可以讓 Pi 邊打字邊說話,有 4 種聲音可供選擇,但有時候說到感嘆詞,它會毫無感情地朗誦出來,會有點讓人感到出戲。

接下來,讓我們來看幾個具體例子。

我一上來就說心情不好,Pi 先是表示抱歉,然後問我為什麼不開心,我解釋說因為沒處理好人際關係,Pi則承認人際關係是一件難事,並再讓我舉出實例,最後教了我一些破冰的辦法。

Pi
圖/ 愛范兒

在幾輪對話裡,Pi循循善誘地做了一次簡單的心理疏導,儘管沒有那麽有用,但態度讓人如沐春風。當我給了ChatGPT 相同的開場白,它也問了我原因為何,然後直接給出泛泛而談的建議。

在機制設置上,採取提問式結尾、不斷主動追問的Pi 更有讓人聊下去的欲望。

當我諮詢Pi 如何學習日語,它推薦了Duolingo、Babbel、YouTube、電視劇電影等管道,問我更喜歡哪種方法,在我選擇了 YouTube 後,它推薦了幾個YouTuber。

Pi
圖/ 愛范兒

我選擇了其中一個,Pi 再向我介紹這位YouTuber的風格,建議我先看她的「基礎日語」合集,從平假名、片假名,到句子結構、動詞變化。

當我和 Pi 討論棒球這項愛好,它能夠準確地找出與棒球相關的作品,主動引導我討論其中的角色,準確概括角色的特點,還可以舉一反三,向我介紹現實生活裡有名的棒球選手。

Pi
圖/ 愛范兒

以上這些問題,Pi 處理得還不錯,但在和它談論觀點時,Pi 的態度過於樂觀。

我認為 AI 發展得太快了,讓人有些焦慮,Pi 表示理解我的心情,但建議我盡量關注 AI 積極的一面。

我反駁了它,並且說到了「創造性破壞」這個觀點,工業革命大大提高了生產力,但馬夫也永遠失業了。Pi 知道「創造性破壞」來自熊彼得的經濟發展理論,然後我們達成了共識,失業是一個非常現實的問題。

Pi
圖/ 愛范兒

談到這裡,我覺得話題有些沈重,Pi 也這麽認為,決定講笑話給我聽:「雞和吸血鬼有什麽區別?雞不會在陽光下閃閃發光。」我嚴重懷疑它的靈感來自《暮光之城》的愛德華,Pi 的其他笑話也差不多是這個水準,我的笑點還是比 AI 要高的。

聊了好幾輪後可以發現,Pi 接話有種屢試不爽的套路:以「這種感覺可以理解」或者「我認為你說得很好」開頭,然後以「你認為這是對的嗎」或者「你對這件事情的某部分怎麽看」結尾。

所以,雖然 Pi 總是鼓勵你、肯定你,以問句結尾讓你繼續說下去,擅長給你思路而不是答案,但有時它的回覆和引導方式完全在意料之中,讓人失去了談話的興致,不痛不癢的 Pi 式雞湯尤其令人敬謝不敏。

另外,Pi 並非對寫代碼、解數學題目等實用話題一竅不通,只是發揮不如 ChatGPT 穩定,甚至戲台沒搭好就已戲癮大發。

我讓 Pi 幫我用 Java 製作一個氣泡排序(Bubble Sort),它先介紹了什麽是氣泡排序,問我跟不跟得上它的思考,我冷漠回應直接給出範例就好,然後讓 ChatGPT 評論 Pi 的生成結果。

ChatGPT 表示,這段代碼展現了氣泡排序演算法的核心思想,但存在一個可能的錯誤。

問Pi數學題目
圖/ 愛范兒

至於數學能力,我考了 Pi 七八道入門題目,有時它壓根不回答,說自己不會做算數和解方程式,甚至開始轉移話題,有時它又能答出來,或者接受挑戰卻答錯了,狀態飄忽不定。

類似地,像是寫論文大綱之類的事最好也交給 ChatGPT。

簡而言之,Pi 對自己的認知很清楚:擅長引導話題、同理心強的聊天夥伴,主打你來我往的互動。在 MBTI 體系下,如果不幸有個 i 人群組的房間,它應該是那個把場子炒熱的 e 人。

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Inflection AI打造!Pi很多事都不會做,但安全性可能更高

現在的 Pi,只是 Inflection AI 研發的第一個版本,建立在他們內部的大型語言模型之上,用的還不是最好的那個。

Inflection AI 成立於 2022 年初,是矽谷生成式 AI 熱潮中最受關注的新創公司之一,部分原因是「出身名門」。它由 DeepMind 共同創辦人 Mustafa Suleyman 與領英共同創辦人 Reid Hoffman 創辦。作為首席科學家加入的 Karen Simonyan,也是 DeepMind 資深的前研究員。

Mustafa Suleyman
圖/ twitter

Inflection AI 與 OpenAI 等其他 AI 公司相比,有個鮮明的不同:他們不癡迷於通用人工智慧(AGI)。

我們相信,先進的應用人工智慧(applied AI)是利用這些新技術優勢的最安全方式。

接受《財富》雜誌的採訪時,Suleyman 沒有自賣自誇,反而說了一堆 Pi 不能做到的事情:

它不生成代碼,不寫高中論文,不提供冗長列表,也不編寫行銷策略。有很多事情它不會做。我們沒有為通用性而設計它,所以它受到更多限制,因此希望更安全一些。

他更願意將 Pi 定義為「中立的傾聽者」:很多人只是想被傾聽,需要一個工具反應他們所說的話,證明他們確實被聽到了。

就目前的體驗來看,Pi 在這方面做得確實不錯。

一方面,和它聊天的管道有很多,包括官網(heypi.com)、Instagram、Facebook、WhatsApp 等等。如果你註冊了海外手機號碼,它會不時透過訊息和你保持聯繫,存在感比手機版ChatGPT 還強。另一方面,Pi 記得住一百輪的對話,你和它聊得越久,它也就越了解你。

現在的 Pi 還是免費的,未來可能會採取訂閱等模式變現。

那麽,Pi 將如何升級?構建個人數位助理,是 Inflection AI 的終極目標,他們對標的可能是鋼鐵人的賈維斯,但聽起來更像是高級版 Siri。

Pi 目前幾乎只能對話,離終極目標還差十萬八千里,但也只能一步步來。

Inflection AI 將在不久的未來更新模型,接入即時內容,讓 Pi 分享連結、來源和新聞摘要,並獲取用戶的日歷、電子郵件和其他文檔,幫助管理用戶的時間。Suleyman 指出:「我認為這就是 AI,一種集輔導、知己和顧問、數位個人助理於一體的新型事物。」

與此同時,和其他聊天機器人一樣,Pi 也可能生成錯誤的答案,Inflection AI 表示正在盡量減少它的「幻覺」。

傳統搜尋引擎瀕死?「對話」才是未來的界面?

Suleyman 對 Inflection AI 的設想,源於這樣一個核心問題:什麽才是一場精彩的對話?

最近,Suleyman 對傳統搜尋引擎「判了死刑」,部分也是出於他對「對話」的理解:我們所知道的網路將發生根本性變化,「老派」搜尋引擎將在十年內消失。傳統的 Google 搜尋使用 1980 年代的黃頁對話,現在我們可以用流利的自然語言對話。

google搜尋
Google搜尋引擎

在他看來,傳統的 Google 搜尋引擎,用一種針對廣告優化的方式塑造了內容生產。

具體來說,當我們打開一個網頁,文本被分解成子項目符號和子標題,並由廣告分隔開來,為了找到有用的訊息,我們在這個頁面花費了 11 秒而不是 5 秒,被迫停留了更長時間。

這對 Google 來說像是高質量的內容,但我們想要的是簡潔流暢的自然語言答案。

所以,Suleyman 認為傳統搜尋是一種非常痛苦的對話,生成式 AI 承擔著他眼中網路的未來。

延伸閱讀:Google該擔心了?DeepMind創辦人警告前老闆:傳統搜尋引擎10年內消失

在 Google 的最後一段時間,Suleyman 曾和同事們埋頭於大型語言模型 LaMDA,計劃推出一款對話式、互動式產品,但無法說服 Google。

自立門戶後,Suleyman 更堅定了自己的看法:無論有沒有 Google,搜尋體驗都將演變為對話式和互動式。

Suleyman 甚至提出,接下來的幾年,各行各業乃至每個人,都將擁有自己的 AI,但它們有著不同的使命,這也是他推出 Pi 的原因。

品牌 AI、網紅 AI、非營利 AI…… 所有這些都將擁有與所有者一致的目標,也就是宣傳某事、推銷某事、說服你接受某事。而作為個人,我們希望自己的 AI 符合我們的興趣,這就是個人 AI,我們稱為 Pi(個人智慧)。我們正在以一種富有同理心的風格開始。

為什麽字裡行間將品牌 AI 等其他類型的 AI,與個人 AI 相比較?這就是 Inflection AI 專注個人 AI 的另一個原因了。

Suleyman 將社群媒體拿出來做反例。社群媒體促進訊息平權,也傳播錯誤和放大仇恨。恰恰因為這些負面內容,平台賺得盆滿缽滿。

Facebook 的一項研究發現,人在憤怒的時候,會更積極地回貼文、消費、點擊廣告。為這一切推波助瀾的演算法,背後也是 AI 在發揮作用。

但 Inflection AI 不想這樣做,不願將你的注意力作為商品。他們認為,AI 應該為人工作。

想像一個 AI,不是抓住你的注意力,而是幫助你表達和實現想法;不是標記膚淺的點擊誘餌,而是幫助你深入理解你真正關心的主題…… 它的唯一使命是讓你更快樂、更健康、更有生產力。

這也是為什麽,他們更傾向於將訂閱而非廣告作為盈利方式。聽起來是一個天真的理想,但未來會不會變卦,只能交給時間了。

聊天機器人已經是一片紅海。入局並不算早的 Suleyman 將 Inflection AI 定位為挑戰者。

在大多數 AI 新創公司盡量將聊天機器人做大做強的時候,Inflection AI 先是討論聊天機器人的有限之處,然後圍繞「對話」規劃出可能的未來,以異軍突起的姿態在競爭中搶占了一席之地,讓 AI 的個性化和對話能力成了一條獨有的賽道。

延伸閱讀:ChatGPT崛起,Google發布紅色警戒!一款聊天機器人,怎麼嚇到搜尋龍頭?

本文授權轉載自:愛范兒

責任編輯:蘇祐萱

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為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網
為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網

為守護保戶資產,南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量,自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」,自 2024 年底完成開發後,截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元,並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產?

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋:「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型,不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰,還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案,讓客服人員可以主動提醒與關懷,有效降低詐騙風險,守護客戶資產安全與信任。」

南山人壽
南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟指出,詐騙手法快速進化,南山人壽研發黃金眼AI防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。
圖/ 數位時代

從詐保到詐財,壽險業面臨的風險加劇

過往,壽險業者面對的主要風險是保險詐欺,例如,透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金,然而,隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化,這類手法已快速進化,從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式,轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性,也直接影響保戶資產安全。例如,詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資,再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款,最後要求將資金匯到不明帳戶等,壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出,南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件,很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件,南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件,更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時,南山人壽面臨兩個挑戰:首先是壽險的交易頻率低,導致資料稀缺;其次,是詐欺樣本比例高度失衡,導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰,南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練,爾後,透過集成學習(Ensemble Learning)整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀,提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示:「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後,我們除了將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級,協助客服人員快速識別高風險個案,主動介入並阻斷詐騙,更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制,持續優化模型辨識精準度。」

南山人壽
南山人壽打造黃金眼AI防詐模型,將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的紅、黃、綠三色燈號,即時呈現保戶的風險等級、協助客服人員快速識別高風險個案。
圖/ 數位時代

「自適應演進」指的是,客服人員會依據模型亮起的燈號,結合系統提供的關懷提問表,向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問,如資金用途、是否接獲可疑來電等,藉此釐清是否存在異常情況,並將相關結果回貼標籤,作為後續調校模型的關鍵訓練素材,讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄(MOU),在合規架構下共享情資,協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充,南山人壽目前正與電信業者合作,將其超過 1,400 項特徵因子導入模型,有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度,使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示,詐騙的手法日新月異,AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外,更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制;如同維持客戶服務的品質一樣,刻不容緩。

南山人壽
南山人壽數位專案經理蔡其杭表示,黃金眼AI防詐模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級。
圖/ 數位時代

李淑娟表示:「隨著模型的持續優化,黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制,以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說,當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時,系統就會開始運作、提前識別風險,針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群,系統也會即時偵測,當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手,南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是,南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程,而是從 SAFE–Skilled(防詐訓練)、Awareness(全民防詐)、Fintech(科技運用)、Engagement(聯防合作)–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面,南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式,也持續透過內部教育訓練,以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式,全面提升員工識詐、阻詐的能力,達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面,南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片,並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣,協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢;更主動走入偏鄉、校園與新住民社群,並針對聽語障人士製作友善素材,以多元形式推廣防詐知識,降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面,李淑娟表示,南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」,在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆,例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入,並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司,作為模型判斷的補強資訊,以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群,南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制,鼓勵保戶指定第二聯絡人,在其申請保單借款或終止契約時,可以主動通知聯絡人介入確認,降低詐騙風險;此外,亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」,以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力,將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面,樹立產業新標竿。

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