在某城市一間現代化辦公大樓裡，行銷經理小美正在煩惱著。她桌上攤著一疊問卷調查和深度訪談的資料，卻遲遲無法找到有價值的洞見。這個困境，或許即將因為人工智慧的加入而獲得解答。
最近，威斯康辛大學麥迪遜分校商學院的研究團隊在頂尖期刊《Journal of Marketing》發表了一篇重要研究。這篇名為「AI-Human Hybrids for Marketing Research: Leveraging Large Language Models (LLMs) as Collaborators」的論文，由行銷學教授Neeraj Arora、助理教授Ishita Chakraborty和博士候選人Yohei Nishimura共同完成。他們的發現，可能徹底改變市場研究的未來。
想像一下，當你需要了解消費者對新產品的看法時，不必再為招募受訪者和安排時間傷透腦筋。透過大型語言模型（LLM）的協助，你可以在幾分鐘內獲得深入且多元的觀點。這不是科幻小說的情節，而是已經實現的科技。正如Malcolm Gladwell在《引爆趨勢》中所說的，當某個想法到達臨界點時，改變就會迅速發生。市場研究領域，正處於這樣的轉捩點。AI如何改變市場研究？
研究團隊與一家財富500大食品公司合作，進行了兩個突破性的實驗。第一個實驗聚焦於「Friendsgiving」（與朋友共度的感恩節）主題。他們讓AI不只扮演受訪者，還能擔任訪談主持人。令人驚訝的是，AI產生的回答在深度和洞察力方面，有時甚至超越真實受訪者。例如，當被問到「如何讓Friendsgiving更有趣？」時，AI能提出一些出人意料的建議，如「設計一個分享童年故事的遊戲」，這樣的回答引發了研究團隊的高度興趣。
第二個實驗則探討了AI在問卷調查中的應用。研究團隊讓AI模擬消費者對冷藏寵物食品的反應。透過「少量學習」（few-shot learning）和「檢索增強生成」（RAG）等技術，AI不只能準確預測消費者的偏好，還能模擬出合理的回答變異性。例如，AI模擬的受訪者有些關注食品的健康成分，有些則擔心價格。這樣的多樣性讓研究結果更貼近真實世界的消費者反應。
這種「檢索增強生成」（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一種結合資訊檢索與文字生成的AI技術。簡單來說，它就像是給AI一個「外接記憶庫」。當AI需要回答問題時，會先從這個記憶庫中找出相關資訊，再根據找到的資訊來生成回答。舉個例子來說：假設你問AI關於某個特定產品的消費者評價。傳統的AI可能只能根據訓練資料做出籠統的回答。但使用RAG技術的AI會：
1. 先從資料庫中檢索該產品的實際評價資料
2. 參考這些具體資料
3. 最後生成更準確、更有根據的回答
這項技術的優點可以提高回答的準確性，並減少AI「幻覺」（產生虛構資訊）的機會，同時。能夠處理最新資訊（因為可以更新外部資料庫）。在市場研究中，RAG技術特別有用，因為它能幫助AI根據實際的市場數據來生成更可靠的分析結果。
但最令人振奮的發現是，當AI與人類專家合作時，能夠產生最佳的研究成果。在深度訪談中，AI能夠發現人類容易忽略的觀點；在數據分析階段，AI可以在幾分鐘內完成原本需要數小時的工作。這種協作模式，讓研究人員能夠將更多精力投入在策略思考上。
AI的優勢與挑戰
這項研究揭示了AI在市場研究中的巨大潛力，但也帶來了一些值得深思的問題。正如Velasco等人（2024）強調，在運用AI進行客戶體驗管理時，必須特別注意資料隱私保護和演算法偏見等問題。例如，AI的訓練數據可能存在性別、種族或文化偏見，這些偏見可能影響研究結果的客觀性。此外，AI在處理含有個人資訊的數據時，可能面臨隱私和安全的風險。
另一個挑戰是，AI有時可能「幻覺」（hallucinate），即產生不正確或不相關的資訊。例如，在某些情境中，AI可能會編造不存在的數據或提供錯誤的建議。因此，研究團隊強調，AI不應該完全取代人類，而應該成為輔助工具。人類研究者的判斷力與批判性思維，仍然是不可或缺的。
如何將這些概念應用在職場？
對於職場工作者來說，這項研究帶來幾個重要啟示。首先，我們不必擔心AI會取代人類的工作，而是應該思考如何善用AI作為協作夥伴。例如，行銷團隊可以使用AI快速分析消費者的意見，從而縮短決策時間。其次，在進行市場研究時，可以考慮使用AI來進行初步的資料收集和分析，再由人類專家進行深入解讀。這種方式不僅提高效率，還能確保研究結果的品質。
此外，持續學習AI相關知識和技能，將成為職場競爭力的重要一環。無論是學習如何設計AI模型的提示語（prompts），還是了解AI的基本運作原理，這些能力都能幫助我們在職場中脫穎而出。
對未來的反思
這場革命才剛剛開始，每一位願意擁抱創新的職場工作者，都有機會成為這場變革的參與者和見證者。然而，我們也必須保持警覺，確保AI的應用不會偏離倫理軌道。在追求效率與創新的同時，我們需要不斷反思：AI的角色應該是協助人類，而非取代人類。
參考文獻：
1. Arora, N., Chakraborty, I., & Nishimura, Y. (2025). AI-Human Hybrids for Marketing Research: Leveraging Large Language Models (LLMs) as Collaborators. Journal of Marketing, 89(2), 1-28.
2. Velasco, C., Reinoso‐Carvalho, F., Barbosa Escobar, F., Gustafsson, A., & Petit, O. (2024). Paradoxes, challenges, and opportunities in the context of ethical customer experience management. Psychology & Marketing, 41(10), 2506-2524.
#論文解讀
