🤖 你敢用 AI 員工嗎？一場由 Google Gemini 主演的企業實習體驗

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前言：AI 是大家想像中的「模範實習生」？

當一家中小企業開始擴張，第一個難題通常不是市場或產品，而是人手不夠。想像今天你就是這間企業的負責人，你可能需要身兼三職：回覆客戶、寫文案、同時處理顧客評論。
而在這些繁瑣但重要的任務中，你開始聽到一種可能改變你工作方式的新幫手：AI 人工智慧，或更具體地說：大型語言模型（Large Language Model, LLM）。

這類 AI 工具被描繪得如夢似幻，號稱可以幫你撰寫文案、翻譯語言、總結顧客回饋，甚至即時回應客服問題。聽起來就像是一位永遠不需要休息、記憶力驚人、能說多國語言的虛擬實習生，總是在線、隨時待命。這樣的角色聽起來肯定讓老闆們非常心動，但也讓人不禁好奇：這位「AI 實習生」，真的已經準備參與企業的真實營運現場了嗎？

為了回答這個問題，來自英國赫爾大學（University of Hull）與布拉德福德大學（University of Bradford）的三位研究者——Julius Sechang Mboli、John G.O. Marko 與 Rose Anazin Yemson——決定進行一場實驗。他們請 Google 旗下的對話型 AI「Gemini」（前 BARD），為其安排一項看似簡單、實則關鍵的任務：簡化 Disneyland 的顧客評論。
這些評論來自全球不同地區，語言風格多樣、情緒強烈，正好可以測試 AI 是否能真正「理解」語意、篩選重點，並轉化成更清楚、有用的內容，基本上就是一個中規中矩的實習生在做的事。

這項任務表面上像是請實習生幫忙整理客服紀錄、挑重點，實際上卻是自然語言處理（NLP）技術的實力考驗。從語意理解、重組句構，到避免誤解或錯譯，這場實驗給 AI 安排了一次「實務驗收」，驗證它能否勝任企業溝通中的重責大任。

今天這篇文章，就帶你從這場研究的角度出發，看看這位 AI 實習生的實際表現如何。我們將以企業的視角，重新檢視 AI 是否能真正成為文字工作中的好幫手，並深入探討它的優勢與限制。你準備好了嗎？一起來看看 Gemini 上工的第一天發生了什麼事。

本文所參考的研究連結： Are Large Language Models Ready for Business Integration? A Study on Generative AI Adoption

什麼是大型語言模型？像圖書館助理又像即席作家

大型語言模型（LLM）這個名字聽起來有點距離感，但如果用一個比喻來說，它就像是一位總是在圖書館待命的助理，記得你曾經說過的每一句話、也能隨時幫你組出一段新內容。

更具體一點，這位助理並不是真的「理解」你在說什麼，而是透過統計大量語言的出現機率，來「預測」你接下來會說什麼、想聽什麼。就像是當你說「請簡化這段評論」，它會在腦中搜尋所有曾看過的簡化句子，再綜合上下文，拼湊出一段看起來合理的回答。

舉個更直觀的例子，如果人類寫作是「內化理解後再輸出」，那麼 LLM 的創作更像是「接龍遊戲」，它從大海撈針中找到可能的組件，然後重新排列組合出一段文字。這種能力來自於它在訓練階段吸收了大量網路資料——把整個 Wikipedia、新聞、Reddit、商品評論都讀過一遍，但它並不具備真正的常識判斷。

實驗開始：請 AI 幫忙簡化 4 萬筆 Disneyland 顧客評論

這篇研究就像給這位 AI 實習生安排了第一個實習任務：處理 Disneyland 顧客留下的超過 42,000 則評論，並進行簡化。這些評論來自全球不同地區的顧客，用語千變萬化，有的語氣興奮，有的情緒激動，有的雜亂無章。企業若能把這些評論轉化成簡潔有用的洞察，對行銷、客服、產品設計都有極大幫助。

實驗方式非常實用，研究員們設計一套機器人流程自動化（RPA）的流程圖：
先用 Python 程式讀取每一則原始評論，再透過 Google Gemini 提供的 API，把固定的 prompt「Simplify: review text」送出，然後接收 AI 回傳的簡化版本。因為一次處理太多會被誤認為濫用，他們還特地在每筆請求間設置了 60 秒的延遲。

這個流程乍看之下好像很簡單：送出一句指令，AI 就回你一段簡化後的內容。
但實際上，每一次的 API 請求，就像是你把一位「對公司一無所知的新來實習生」拉進會議室，然後遞給他一段顧客留言，接著要他在沒背景知識的情況下，立刻說出更簡單、但又不失重點的版本。

AI 並不是單純在「翻譯」語言，而是需要進行更複雜的三步驟：
第一，它要能讀懂原本的意思（語意理解）；第二，它要判斷哪些資訊該留下、哪些可以省略（資訊重組）；最後，還要用自然、流暢的句子重新寫一遍（語句生成）。

換句話說，這不是請 AI 做逐字轉換，而是要它像一個懂文字、懂情緒的溝通高手，幫你把一段顧客話術「消化吸收」後，變成一個更清晰好懂的版本。而這其實對 AI 來說一點都不容易。

AI 的實習表現如何？七成像樣，三成出錯，還會「裝傻」

最後的結果是，在 42,000 筆資料中，AI 成功簡化了約 3324 筆評論，也就是不到 8%。而這其中，大約四分之三看起來算合理，其餘則出現錯誤或「拒絕回答」的情況。

我們可以想像，AI 實習生在處理評論時像是正在聽一段顧客抱怨，然後回報給老闆它的摘要。理想情況下它會說：「好的，我來幫你簡單整理一下：這位顧客覺得場地漂亮，但人太多太擠了。」這是它大部分成功的案例——語氣穩定，語意清楚，有時還會補上一句「希望這對你有幫助」。

但當它出錯時，狀況就像一位實習生在上班時間突然發呆、不懂裝懂、或是說「我不知道怎麼辦」。有些錯誤回傳格式混亂、有些則直接跳出一句：「我只是一個語言模型，無法幫助你。」更有趣的是，同樣結構的評論在不同情境下會得到不一樣的結果：上一則它說會幫忙，下一則卻說幫不了，這種不一致讓人懷疑它是不是心情不好了 XD

這些情況反映出 LLM 並非總是穩定的運算工具。它不像 Excel 會永遠照公式跑，而像是一位「會寫詩的機器人」，有時靈感滿滿、有時失常出錯，而我們難以預測下一次會是哪一種。

主管怎麼知道 AI 有沒有做好工作？語意相似度是關鍵

那這些簡化的結果到底有沒有「講對話」？研究者用了一個叫「語意相似度（semantic similarity）」的技術工具來評估。這工具的原理就像是在比較兩個人說話的「意思角度」是否一致，而不是只比字面是否一樣。

他們使用的是名為 Sentence-BERT（SBERT）的模型，可以把一段文字轉成「向量」（vector），也就是數學上的座標點。接著，透過「餘弦相似度（cosine similarity）」來計算兩段文字之間的角度，如果兩段話角度接近，就表示語意一致；若角度偏離，則說明意思偏掉了。

就好比你說：「這部電影我看得很感動」，AI 回你：「電影不錯，我流了幾滴眼淚」，這種語意是接近的；但如果它說：「我不喜歡爆米花，太甜了」，那就完全大偏題。

透過這樣的比對，研究發現 AI 的確有不少回覆能保有語意核心，但也有部分簡化版本「簡化過頭」，導致原本的情感、細節都被刪去，變得空洞無意義。

所以企業能不能把工作交給 AI？這得看你怎麼用

從這個實驗可以看出，AI 就像一位表現還不穩定的新實習生。如果他發揮得好，真的可以幫你節省大量時間，把顧客回饋快速轉化成具體洞察；但當他失常時，可能會誤解顧客語氣、錯翻重點，甚至亂講話。

如果企業主未來真的想把 AI 融入流程，還是建議設定「人機共審」的機制：讓 AI 負責初步整理，人類負責最後審稿。這樣的合作方式，才有機會把 AI 的效率與人類的判斷力結合在一起，達到最好的效果。

企業不能期待 AI 做到 100% 正確，就像不會讓實習生一個人簽合約一樣。真正聰明的做法，是讓 AI 幫你把 80% 重複性的工作先處理掉，再把精力集中在最關鍵的 20%。

結語：AI 是學生，不是老師，你要懂得引導它

這篇研究的 lesson learn 是：AI 雖然強大，但目前還不是萬能，因為技術上的限制與 LLM 的本質，它更像是一位還在成長的學生，還不是可以獨當一面的老師或主管。可以幫你加快流程、提供靈感，但不能取代人類的判斷與溝通細膩度。

當我們在討論「AI 是否已經準備好進入商業世界」時，其實我們更該思考的是：「我們自己是否已經準備好，去正確地使用 AI？」這才是推動 AI 成功落地的關鍵。

AI 是工具，也是夥伴，甚至可以是團隊中的一員。只要用得對，它能讓中小企業像大公司一樣高效；但如果用錯，它也可能讓你陷入資訊迷霧，誤解顧客、錯失良機。

與其問「AI 能不能取代我」，不如問「我能不能善用 AI，變得比過去更強？」