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人工智能聊天機械人助約會溝通 專家分享使用貼士

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人工智能聊天機械人助約會溝通 專家分享使用貼士

2026年06月27日 17:00 最後更新:17:13

生成式人工智能聊天機械人日益涉足感情事務,儘管外界對這項技術在約會中的角色存疑。然而,越來越多人轉向人工智能,將其視為約會教練或感情專家。部分人利用這項技術,獲取建立約會應用程式個人檔案的指導、解讀潛在對象的訊息、草擬回覆,或尋求一般約會建議。

然而,這些查詢的成效不一。了解如何善用聊天機械人的功能並認識其局限,有助提升效果。

檔案圖片:2023年5月18日,紐約一部iPhone手機上顯示ChatGPT應用程式。(美聯社圖片/Richard Drew) AP圖片

檔案圖片:2023年5月18日,紐約一部iPhone手機上顯示ChatGPT應用程式。(美聯社圖片/Richard Drew) AP圖片

以下是專家提供的一些建議。

約會應用程式Hinge的感情科學總監洛根·尤里表示,她理解人們對人工智能的猶豫,但無論我們如何尋找愛情,「我們所尋求的始終不變」。Hinge設有人工智能驅動的對話開場白及意見回饋工具,以協助用戶建立個人檔案並使互動順暢。

尤里指出,人工智能應像你的「僚機」,而非「代筆人」,因為「當你赴約時,你的約會對象所見之人,必須與他們在網上交談的對象一致,這點非常重要」。

尤里認為,就約會應用程式個人檔案徵求意見,以及根據約會對象的興趣尋求首次約會建議,是善用這項技術的好方法。她不建議直接複製貼上聊天機械人撰寫的訊息,亦不建議利用生成式人工智能修改或創建自己的圖像。

部分人認為人工智能的角色應更為有限,例如約會教練埃麗卡·埃廷。她建議聊天機械人只應用於校對約會個人檔案或訊息。埃廷敦促尋求愛情的人應追求真實性,而非完美。

埃廷稱:「我只要求人們先自行思考和批判性分析,然後若要使用人工智能檢查某些內容,應在他們已形成意見之後。」

范德堡大學未來學習與生成式人工智能計劃總監朱爾斯·懷特表示,許多用戶向聊天機械人提供的資訊「過少,卻期望它能讀懂他們的心思」。

建議的質素會因你向聊天機械人發出的提示而顯著不同。模糊的問題很可能產生籠統的回應。具體性和問題結構能讓你獲得更為度身訂造的結果。懷特指出,提示並非如某些定義所言,僅關乎遣詞造句,而是關於學習如何「有效利用這種計算思維來解決問題」。

懷特建議的一種技巧是,指示聊天機械人向你提問。懷特稱,用戶可以輸入類似「這是我嘗試做的事情。我希望你逐一向我提問,直到你掌握足夠資訊來完成這件事」的提示。

這樣,聊天機械人便能根據用戶的回應調整並改變其下一個問題。

投資公司Shumer Capital的普通合夥人兼人工智能行業知名人士馬特·舒默表示,最能幫助你深入思考情況的提示是最好的。舒默建議人們告訴聊天機械人不要直接給予答案,而是「幫助我自行達到目標」。在約會中,一個例子是向聊天機械人呈現你難以解讀的潛在約會對象訊息,並要求它像約會教練一樣幫助你思考情況。

舒默談及用戶如何最佳地與機械人溝通時稱:「幫助我理解細微之處,他們可能如何思考,以及正確的回應方式,但不要直接給我答案。」

儘管許多人轉向人工智能,認為它會提供客觀回應,但聊天機械人所能給予的建議,其質素僅取決於你輸入的資訊。許多聊天機械人旨在取悅用戶,因此如果你就爭論或其他複雜情況尋求建議,它們更可能認同你的觀點。

如果你在尋求如何處理與伴侶爭吵的幫助時,只呈現自己的觀點,聊天機械人很可能無法提供客觀的看法。

亞利桑那州立大學感情與科技實驗室總監莉澤爾·沙拉比表示,向聊天機械人提供盡可能多的雙方資訊——你和伴侶的——會有幫助,但這並非對抗機械人奉承本性的萬靈丹。

她說:「希望如果你在感情中遇到問題,你不會僅憑一位朋友的說法就做出所有決定,對嗎?對人工智能也不要這樣做——將它視為眾多數據點之一。」

(美聯社)

總部設於矽谷的全球科技及人工智能工程公司HTEC,上周展示如何利用Lakebase數據分支技術,協助在高度受規管環境下營運的數據驅動型機構,加快開發、提升營運安全,並開拓新機遇。該方案是與一間為金融機構提供服務的領先風險及合規科技供應商合作開發。

解決受規管環境下的關鍵開發瓶頸

總部設於矽谷的全球科技及人工智能工程公司HTEC,上周展示如何利用Lakebase數據分支技術,協助在高度受規管環境下營運的數據驅動型機構,加快開發、提升營運安全,並開拓新機遇。 AP圖片

總部設於矽谷的全球科技及人工智能工程公司HTEC,上周展示如何利用Lakebase數據分支技術,協助在高度受規管環境下營運的數據驅動型機構,加快開發、提升營運安全,並開拓新機遇。 AP圖片

這次合作的核心是一個共同挑戰:如何在受嚴格安全及合規要求規管的環境中,實現現代化數據工作流程。

缺乏現代化、獨立開發及測試能力的機構,面對交付速度較慢、風險較高及測試靈活性有限的問題。這些瓶頸會增加協調成本,令生產問題更難診斷,部署風險亦更高,因為回溯變更需時更長、更複雜。

這些挑戰因嚴格的管治要求而加劇,這些要求限制了團隊發展工作流程的方式,最終降低了靈活性並減緩了創新。

透過互補專業知識推動安全創新

這次計劃的成功,源於兩間機構的互補優勢。HTEC在現代數據平台、雲端工程及適應性系統設計方面擁有深厚專業知識,而客戶則在受規管金融環境及合規驅動型架構方面,貢獻了廣泛的領域知識。

HTEC圍繞客戶現有的安全模型設計了這次實施方案,使該機構能夠在其既定的管治框架內採用Databricks Lakebase分支技術,並解鎖多項新功能:

平行開發:團隊可同時在不同的數據分支上工作,加快功能交付並減少整合衝突。更安全營運:獨立的測試及驗證環境,可將生產數據損壞的風險降至最低,並確保數據完整性。更快回溯:一旦出現問題,可迅速將變更恢復到穩定狀態,減少停機時間及營運影響。強化實驗:數據科學家及分析師可實驗新模型及分析,而不會影響生產系統。簡化合規:自動化的血緣追蹤及版本控制,簡化了審計工作,並證明符合監管要求。

這些功能共同提供了一個實用的模型,以平衡營運效率與管治要求。

HTEC首席技術官Darko Todorovic在活動上表示:「正是我們的共同專業知識,有助證明安全與創新並非對立力量。透過使用Databricks Lakebase分支技術,我們得以實現平行開發、更安全營運及更快交付,這為數據平台在企業環境中的發展方式,樹立了新基準。」

為受規管行業釋放價值

這次成果遠超單一實施方案。該方案展示了金融服務、保險及醫療保健等高度受規管行業,如何在不犧牲控制或合規性的情況下,採用先進的數據工程實踐。透過這次工作,HTEC為現代化、敏捷數據工作流程在安全至關重要的企業環境中,更廣泛的應用打開了大門。

關於HTEC

HTEC集團是一間總部設於矽谷的全球科技及工程公司,以可重複的方式,提供人工智能優先的全棧解決方案,協助機構從策略走向生產。HTEC結合頂尖工程人才與數碼策略、設計及創業建設能力,支援整個產品生命週期——從構思到部署。

HTEC擁有超15年在企業環境中應用人工智能及機器學習的經驗,在整個技術堆棧中,從晶片到應用程式,包括數據工程、模型優化及人工智能應用開發,均具備深厚專業知識。這確保新興技術能轉化為可衡量的投資回報、可擴展的增長及持久的商業影響。透過彌合願景與執行之間的鴻溝,HTEC協助全球領先公司定義可能性,並大規模實現。

(美聯社)

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