當你打開電腦，第一個「同事」跳出來的不再是訊息通知，而是語氣親切、主動詢問「今天專案進度還順利嗎？」的 AI 助理，這種景象正迅速成為新常態。OpenAI 模型與行為政策（Model & Behavior Policy）負責主管 Joanne Jang 最近指出，使用者已不把生成式 AI 視為冰冷的自動化工具，而是能並肩作戰、值得信賴的合作夥伴。
相較早期只會排程或計算的機器人，最新一代語言模型經過設計，能理解工作語境中的焦慮、忙碌與靈光乍現，用近乎人性的對話節奏，回饋建議與情緒支持。這波「AI 同事」風潮，既回應企業追求效率與彈性的人才策略，也重新定義了職場中「同理心」的互動方式，目前人類與演算法正在共譜一條更柔軟更具互動性的生產力曲線。
首先值得關注的是情緒支持功能。隨著數位轉型將繁瑣流程外包給 AI，自動回報進度、梳理會議摘要、即時翻譯郵件都已是基本盤；更驚喜的是，AI 透過語言模型的「傾聽」能力，能辨識用戶話語中的壓力指標與正負情緒，適時提供深呼吸指令、番茄鐘提醒，甚至推薦團隊合作的小遊戲來化解緊繃。
效率與溫度並非零和
對員工而言，這種永不疲倦、永不批判的心理支持，有助緩衝高工時的倦怠感；對企業端而言，則能在無須大幅增加人力成本的前提下，強化員工關懷與留才機制。從數據面觀察，多家矽谷新創在導入具「情感回饋模組」的內部 AI 後，員工主動回報問題的次數提升兩成，平均休假日後的再投入時間縮短近一半：AI 再度證明，效率與溫度並非零和。
其次，跨國與遠距團隊更是 AI 同事大顯身手的主戰場。當工作時區被拉長、語言與文化迥異，傳統溝通極易因時差與語意失真而延宕。AI 助理可 24 小時在線上依照每位成員所在地自動調整會議摘要發送時點，並即時翻譯文件、標註文化差異的注釋，讓合作流程像接力一樣順暢；它還能根據個人習慣，將同一句「我明早更新檔案」轉換成對東京同事是「今日傍晚」、對紐約同事是「今晚深夜」的具體時間，降低誤解。
更進階的做法，則是讓 AI 於 sprint （一段短時間內，集中完成特定任務或目標的工作週期）結束時，自動彙整衝刺目標達成度，搭配團隊情緒分析儀表板，管理者一眼就能掌握專案完成度。不少全球化企業導入後，報告整合時間由原本的兩天壓縮到數小時，跨部門合作滿意度顯著攀升。
避免「貼心」演變為「監控」
然而，數位同事帶來的挑戰也不容忽視。若過度依賴 AI 進行情緒調節，員工可能在真實人際互動中出現耐受度下降的社交能力退化現象；而模型對使用者情緒的長期追蹤，也衍生隱私與資安風險。管理階層需要制定透明的資料使用政策，定期審核權限，以免「貼心」演變為「監控」。
此外，當 AI 透過語言風格模擬同理，仍有可能因訓練偏差而產生文化盲點或無意識歧視，例如在女性員工提出加薪時給出較保守建議。要降低這些風險，除了持續優化訓練資料多樣性，更應將「人工干預」與「反饋機制」納入流程，確保 AI 與真人 HR、主管的即時接手無縫銜接。
展望未來，打造「更有溫度的智慧職場」不只是一句行銷口號，而是一場持續更新的組織工程。企業可從三面向切入：
- 策略面：為 AI 助理設定清晰「角色邊界」，鎖定高負荷、重複性高的任務，以免人機職責混淆；
- 文化面：透過工作坊讓員工理解 AI 的優勢與局限，鼓勵用「增強」而非「取代」的心態來使用；
- 治理面：建立跨部門小組，定期檢查模型行為與員工幸福感指標，確保技術導入與ESG等企業目標相互吻合。
當科技不再只是效率的同義詞，而成為在組織中播種關懷、培養彈性的「軟性基礎建設」，我們或許就能迎來一個真正以人為核心、由 AI 共同塑造的新工作時代。
some thoughts on human-ai relationships and how we’re approaching them at openai
it’s a long blog post —
tl;dr we build models to serve people first. as more people feel increasingly connected to ai, we’re prioritizing research into how this impacts their emotional well-being.… pic.twitter.com/ACDMEKGv19
— Joanne Jang (@joannejang) June 5, 2025
（首圖來源：AI 生成）
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