🤖 你敢用AI 员工吗？一场由Google Gemini 主演的企业实习体验

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前言：AI 是大家想像中的「模范实习生」？

当一家中小企业开始扩张，第一个难题通常不是市场或产品，而是人手不够。想像今天你就是这间企业的负责人，你可能需要身兼三职：回覆客户、写文案、同时处理顾客评论。
而在这些繁琐但重要的任务中，你开始听到一种可能改变你工作方式的新帮手：AI 人工智慧，或更具体地说：大型语言模型（Large Language Model, LLM）。

这类AI 工具被描绘得如梦似幻，号称可以帮你撰写文案、翻译语言、总结顾客回馈，甚至即时回应客服问题。听起来就像是一位永远不需要休息、记忆力惊人、能说多国语言的虚拟实习生，总是在线、随时待命。这样的角色听起来肯定让老板们非常心动，但也让人不禁好奇：这位「AI 实习生」，真的已经准备参与企业的真实营运现场了吗？

为了回答这个问题，来自英国赫尔大学（University of Hull）与布拉德福德大学（University of Bradford）的三位研究者——Julius Sechang Mboli、John GO Marko 与Rose Anazin Yemson——决定进行一场实验。他们请Google 旗下的对话型AI「Gemini」（前BARD），为其安排一项看似简单、实则关键的任务：简化Disneyland 的顾客评论。
这些评论来自全球不同地区，语言风格多样、情绪强烈，正好可以测试AI 是否能真正「理解」语意、筛选重点，并转化成更清楚、有用的内容，基本上就是一个中规中矩的实习生在做的事。

这项任务表面上像是请实习生帮忙整理客服纪录、挑重点，实际上却是自然语言处理（NLP）技术的实力考验。从语意理解、重组句构，到避免误解或错译，这场实验给AI 安排了一次「实务验收」，验证它能否胜任企业沟通中的重责大任。

今天这篇文章，就带你从这场研究的角度出发，看看这位AI 实习生的实际表现如何。我们将以企业的视角，重新检视AI 是否能真正成为文字工作中的好帮手，并深入探讨它的优势与限制。你准备好了吗？一起来看看Gemini 上工的第一天发生了什么事。

本文所参考的研究连结： Are Large Language Models Ready for Business Integration? A Study on Generative AI Adoption

什么是大型语言模型？像图书馆助理又像即席作家

大型语言模型（LLM）这个名字听起来有点距离感，但如果用一个比喻来说，它就像是一位总是在图书馆待命的助理，记得你曾经说过的每一句话、也能随时帮你组出一段新内容。

更具体一点，这位助理并不是真的「理解」你在说什么，而是透过统计大量语言的出现机率，来「预测」你接下来会说什么、想听什么。就像是当你说「请简化这段评论」，它会在脑中搜寻所有曾看过的简化句子，再综合上下文，拼凑出一段看起来合理的回答。

举个更直观的例子，如果人类写作是「内化理解后再输出」，那么LLM 的创作更像是「接龙游戏」，它从大海捞针中找到可能的组件，然后重新排列组合出一段文字。这种能力来自于它在训练阶段吸收了大量网路资料——把整个Wikipedia、新闻、Reddit、商品评论都读过一遍，但它并不具备真正的常识判断。

实验开始：请AI 帮忙简化4 万笔Disneyland 顾客评论

这篇研究就像给这位AI 实习生安排了第一个实习任务：处理Disneyland 顾客留下的超过42,000 则评论，并进行简化。这些评论来自全球不同地区的顾客，用语千变万化，有的语气兴奋，有的情绪激动，有的杂乱无章。企业若能把这些评论转化成简洁有用的洞察，对行销、客服、产品设计都有极大帮助。

实验方式非常实用，研究员们设计一套机器人流程自动化（RPA）的流程图：
先用Python 程式读取每一则原始评论，再透过Google Gemini 提供的API，把固定的prompt「Simplify: review text」送出，然后接收AI 回传的简化版本。因为一次处理太多会被误认为滥用，他们还特地在每笔请求间设置了60 秒的延迟。

这个流程乍看之下好像很简单：送出一句指令，AI 就回你一段简化后的内容。
但实际上，每一次的API 请求，就像是你把一位「对公司一无所知的新来实习生」拉进会议室，然后递给他一段顾客留言，接着要他在没背景知识的情况下，立刻说出更简单、但又不失重点的版本。

AI 并不是单纯在「翻译」语言，而是需要进行更复杂的三步骤：
第一，它要能读懂原本的意思（语意理解）；第二，它要判断哪些资讯该留下、哪些可以省略（资讯重组）；最后，还要用自然、流畅的句子重新写一遍（语句生成）。

换句话说，这不是请AI 做逐字转换，而是要它像一个懂文字、懂情绪的沟通高手，帮你把一段顾客话术「消化吸收」后，变成一个更清晰好懂的版本。而这其实对AI 来说一点都不容易。

AI 的实习表现如何？七成像样，三成出错，还会「装傻」

最后的结果是，在42,000 笔资料中，AI 成功简化了约3324 笔评论，也就是不到8%。而这其中，大约四分之三看起来算合理，其余则出现错误或「拒绝回答」的情况。

我们可以想像，AI 实习生在处理评论时像是正在听一段顾客抱怨，然后回报给老板它的摘要。理想情况下它会说：「好的，我来帮你简单整理一下：这位顾客觉得场地漂亮，但人太多太挤了。」这是它大部分成功的案例——语气稳定，语意清楚，有时还会补上一句「希望这对你有帮助」。

但当它出错时，状况就像一位实习生在上班时间突然发呆、不懂装懂、或是说「我不知道怎么办」。有些错误回传格式混乱、有些则直接跳出一句：「我只是一个语言模型，无法帮助你。」更有趣的是，同样结构的评论在不同情境下会得到不一样的结果：上一则它说会帮忙，下一则却说帮不了，这种不一致让人怀疑它是不是心情不好了XD

这些情况反映出LLM 并非总是稳定的运算工具。它不像Excel 会永远照公式跑，而像是一位「会写诗的机器人」，有时灵感满满、有时失常出错，而我们难以预测下一次会是哪一种。

主管怎么知道AI 有没有做好工作？语意相似度是关键

那这些简化的结果到底有没有「讲对话」？研究者用了一个叫「语意相似度（semantic similarity）」的技术工具来评估。这工具的原理就像是在比较两个人说话的「意思角度」是否一致，而不是只比字面是否一样。

他们使用的是名为Sentence-BERT（SBERT）的模型，可以把一段文字转成「向量」（vector），也就是数学上的座标点。接着，透过「余弦相似度（cosine similarity）」来计算两段文字之间的角度，如果两段话角度接近，就表示语意一致；若角度偏离，则说明意思偏掉了。

就好比你说：「这部电影我看得很感动」，AI 回你：「电影不错，我流了几滴眼泪」，这种语意是接近的；但如果它说：「我不喜欢爆米花，太甜了」，那就完全大偏题。

透过这样的比对，研究发现AI 的确有不少回覆能保有语意核心，但也有部分简化版本「简化过头」，导致原本的情感、细节都被删去，变得空洞无意义。

所以企业能不能把工作交给AI？这得看你怎么用

从这个实验可以看出，AI 就像一位表现还不稳定的新实习生。如果他发挥得好，真的可以帮你节省大量时间，把顾客回馈快速转化成具体洞察；但当他失常时，可能会误解顾客语气、错翻重点，甚至乱讲话。

如果企业主未来真的想把AI 融入流程，还是建议设定「人机共审」的机制：让AI 负责初步整理，人类负责最后审稿。这样的合作方式，才有机会把AI 的效率与人类的判断力结合在一起，达到最好的效果。

企业不能期待AI 做到100% 正确，就像不会让实习生一个人签合约一样。真正聪明的做法，是让AI 帮你把80% 重复性的工作先处理掉，再把精力集中在最关键的20%。

结语：AI 是学生，不是老师，你要懂得引导它

这篇研究的lesson learn 是：AI 虽然强大，但目前还不是万能，因为技术上的限制与LLM 的本质，它更像是一位还在成长的学生，还不是可以独当一面的老师或主管。可以帮你加快流程、提供灵感，但不能取代人类的判断与沟通细腻度。

当我们在讨论「AI 是否已经准备好进入商业世界」时，其实我们更该思考的是：「我们自己是否已经准备好，去正确地使用AI？」这才是推动AI 成功落地的关键。

AI 是工具，也是伙伴，甚至可以是团队中的一员。只要用得对，它能让中小企业像大公司一样高效；但如果用错，它也可能让你陷入资讯迷雾，误解顾客、错失良机。

与其问「AI 能不能取代我」，不如问「我能不能善用AI，变得比过去更强？」