| 在2025年裡，我們或許都有過這麼一個時刻：對人工智能（AI）感到厭煩。 《韋氏詞典》（Merriam-Webster）便把「Slop」選作去年的年度詞彙，其本意是潲水，現在則引申為互聯網上批量生產、質素低劣的AI數碼內容。「這是AI這種變革性科技中的一部分，它既令人著迷，又令人苦惱，甚至有點荒謬。」《韋氏詞典》行政總裁巴洛（Greg Barlow）在接受美聯社訪問時說道。 在一種特定的情況下，這種厭煩會再度升級：當你需要客服幫忙，浪費許多精力，卻仍然只能跟AI兜圈的時候 — — 尤其是在快節奏的香港。 撰文 楊瀅瑋；編輯 鄧詠筠； |
| 香港大學人工智能、管理與組織研究中心總監李晉教授受訪節錄： 更深一層，這並不僅僅關乎「分工」，更關乎工作和勞動力需求如何演變，而客服行業只是一個先例。 客服行業之所以能成為AI大規模應用的領域，除了技術日新月異，也跟其工作特點和人力需求特點息息相關。「技術層面上，客戶服務行業非常適合生成式AI工具。」《職場中的生成式AI》（Generative AI at Work，下稱《AI職場》）寫道。這篇由史丹福大學和麻省理工學院於去年2月發表的研究，以逾5000名由AI助手支援的客服人員為樣本，揭示了AI應用對職場的影響，一年不到已獲逾2000次的引用。 《AI職場》指出，客服工作本職是匹配問題和答案，同時需具同理心地回應，而生成式AI已能夠勝任這類工作。另外，由於客服對話長期被存作數碼記錄，企業更易進行LLM微調，提升AI服務質素。研究續指，推動企業在客服部門大規模採用AI的另一原因，是該行業長期存在結構性挑戰，例如，每年客服人員離職率高達60%；培訓成本高昂，每人需1萬至2萬美元；員工技能差異大等。 向記者推薦這篇研究的香港大學AI與組織管理中心主任、商學院教授李晉則補充，顧客通常都集中在特定時間內查詢，客服行業人手需求的高低差值很大。「企業常常要計算，究竟需要僱多少人，才可以滿足高峰的需求，又不至於閒置生產力。」李晉說，「但如果有AI代理客服，規模管理就變得更容易了，這個『高峰時段問題』就完全不存在了。」 |