找好員工比較難 還是建構AI員工比較難？

 

作為一個企業主、小主管或創業者，你是否曾思考過：要雇傭一個還不錯的員工比較困難，還是訓練出一個 AI 員工幫你處理各種固定的事情比較困難？事實上，這兩者都很困難，只是面臨的面向完全不同。

為什麼通用型的 AI 員工目前還不存在？

許多中小企業主或許會認為，現在市面上已經有許多深度整合的工具，例如 Google Workspace（Gmail、Google Drive 等）與 Gemini 的結合。你可以設定它每天早上 6 點自動尋找過去 24 小時的特定信件並執行後續動作。這看起來很聰明，且能一天 24 小時不間斷運作，但它仍然不是一個真正的 AI 員工，因為它能做的事情完全受限於工具本身。

一旦需要跨工具運作，你就必須為公司打造專屬的 AI 員工。目前市面上並不存在通用型的 AI 員工，主要原因在於每家公司的執行方式與工作環境都有巨大的差距。

即便工作性質相同，人類員工從 A 公司換到 B 公司都需要時間調整適應。以軟體工程師為例，一個在趨勢科技工作十幾年的優秀工程師，換到其他軟體公司，前幾個禮拜也必須適應新的做法。可能以前習慣使用 Perforce 這類優秀的版本控制系統，新公司卻使用 GitHub 或 CVS；又或者需要重新適應與 PM 的溝通文件、了解公司做的是套裝軟體還是工具軟體，因而只有 Release 環境而沒有上 Production 的環境。
就算是麥當勞的服務員換到漢堡王，流程有些許不同，也需要花幾個小時或一兩天來習慣。轉換成本是不可避免的，而 AI 員工的建構則會更加複雜。

AI 員工的運作邏輯與實務挑戰

在沒有實體機器人的情況下，AI 員工的背後其實就是一整串的大語言模型互相處理彼此的問題。要讓 AI 員工做到端到端（點到點）處理問題，你必須非常清楚整個業務流程在公司內部代表的意義。
以一個自動化 AI 雜誌社「智人週刊」為例，裡面就設定了一位專門負責審閱稿件的 AI 員工，職稱是「總編輯」。每週週刊準備出版並生成 PDF 時，這位 AI 總編輯就會被驅動。它的任務包含：

1. 圖文審查：檢查自動產生的圖畫與文字是否文不對題，避免 AI 幻覺導致圖片過於誇張。

2. 內容合規：檢查所有文字與圖像是否符合「台灣善良風俗」這類較為抽象的名詞要求。

3. 格式檢查：審視 PDF 是否符合手機與電腦桌面的閱讀需求。

與人類總編輯看到問題後「大手一揮」交代下屬修改不同，這個 AI 總編輯被要求在發現不符合條件時必須自己修改，修改完後再重新審視，直到符合要求才進行最後的上架準備。不過，因為這套系統目前運作時間還不長（目前才兩週），因此最後一關仍由人類進行審查並按下上架按鈕。

企業主的最完美解法

建構一套完整、系統化且沒有安全性疑慮的 AI 員工系統，門檻其實非常高。這需要具備完整軟體工程與資訊科技背景的人才，起碼要在相關工作待個十幾年，或擔任 Programmer 至少七、八年以上，才有辦法設定出沒有太大風險的 AI 員工系統。
雖然這需要投入大量時間，但從長遠來看，AI 員工不會累、能 24 小時拼命戰鬥，這比找到一個資深員工更划算。這並不代表人類沒有生存空間，因為在設計自動化的過程中，人類扮演著至關重要的角色。自動化設計是否合理、系統放在 GCP（Google Cloud Platform）上跑是否正確，AI 目前幾乎無法做最終決定，只有人才能判斷。

因此，對企業來說最完美的結合是：

如果你能雇傭到一個資深員工，他擁有軟體工程、專案管理背景，對系統化建構有完整視野，不盲信 AI 的結果卻深知其優點；他就能幫公司設定、培養並訓練出許多個 AI 員工系統。人類只要負責最後的審閱、調教與問題解決即可。

如果你找不到這樣資深的員工來幫忙設計 AI 系統，自己也無暇處理，目前市場上也有專門協助企業打造 AI 員工的新創團隊，例如 shengshan.tw 便是這類提供 AI 員工規劃與建構服務的選擇，能協助中小企業跨越技術門檻，打造出自主運作的 AI 團隊。

建立無人化 AI 公司的典範

 建立無人化 AI 公司的典範：智人週刊

在人工智慧（AI）發展日新月異的今天，企業的組織架構正迎來歷史性的翻轉。越來越多前瞻性企業發現，與其耗費龐大成本招募與培訓傳統員工，不如主動培育專屬的「AI 機器員工」。這不僅僅是為了降低成本，更是為了追求極致的效率與 24 小時不間斷的自動化營運。
然而，當人類為 AI 打造好一個能自給自足的運作環境後，究竟有哪些傳統高度依賴人力、看似複雜的工作，能幾乎完全由 AI 接管？

實驗性專案「智人週刊」的誕生，正是為了解答這個問題。

一、 智人週刊的起源：由 AI 員工「Bob」一手打造的無人化媒體

「智人週刊」並非傳統由總編輯、記者、美編和客服組成的雜誌社，而是一個徹頭徹尾的實驗性計畫。這個專案最特別之處，在於它是由一位名叫 Bob 的「AI 員工」在人類的最高指揮下建立的。
AI 員工 Bob 打造出了一個能自主運行的「AI 雜誌作業系統」，將傳統週刊繁複的經營、採訪、撰稿、設計、審稿等流程全面 AI 化，並能定期自動生成高品質的電子雜誌。
之所以選擇「電子雜誌」而非實體印刷，是基於市場趨勢的精準判斷。自 2010 年以來，全球（包括台灣）的實體雜誌訂閱量面臨毀滅性下滑，十年間萎縮了將近 70% 至 80%。雖然技術上 AI 確實可以將最終生成的檔案直接對接印刷廠，但現階段智人週刊將核心聚焦於「從零到一生成完整出版物」的數位全自動化流程。

二、 「要害一個人就叫他去辦雜誌」

華語出版界有一句流傳已久的老話：「要害一個人，就叫他去辦雜誌。」
這句話道盡了傳統媒體出版業的辛雜與心酸。辦一本雜誌，不僅要應付永遠追著屁股跑的截稿期限，還要面對高昂的人力與印刷成本、複雜的發行通路抽成，以及逐年雪崩式下滑的訂閱量。從企劃選題、約訪、撰稿、校對、排版到視覺美編，每一個環節都是極度消耗心智與體力的苦差事，無數懷抱文藝夢想的人因此心力交瘁，甚至傾家蕩產。
也正是因為辦雜誌的麻煩程度與高難度，我們才靈機一動：能不能把這份公認最折磨人的苦差事，徹底交給 AI 自動化運作？
如果能透過精密設計的系統架構，讓 AI 來承擔所有繁鎖、重複且高壓的生產流程，我們是不是就能在「不害到任何人」的前提下，依然順利辦好一本高品質的雜誌？這成了這個實驗最有趣的初衷。
當然，看著 AI 員工 Bob 沒日沒夜地抓取資料、產圖、校對並反覆審稿，也許到了未來，這句出版界的名言會演變成：「要害一個 AI，就叫他去辦雜誌。」 :)

三、 智人週刊的無人化運作架構

一個健全的週刊雜誌社，其核心在於「內容來源」與「編輯製作」。AI 員工 Bob 將這兩個板塊拆解為高度精密的自動化工作流：

1. 創新的內容獲取渠道（Content Acquisition）

智人週刊的稿件來源主要有三大支柱，完全模擬了傳統媒體的營運模式：

AI 記者小組主動採訪與編譯： AI 記者會自動在網路上搜尋值得報導的題材。目前設定的主題包含：台灣以外各國中小企業的創新商業模式、中小企業的生意頂讓（例如創辦人特別感興趣的咖啡產業），以及深度的「社會現象」剖析。

如何避開智慧財產權爭議？ 為了確保合法合規，AI 記者小組會鎖定「無版權疑慮」的政府公開資料。其中最主要的來源便是法院判決書。判決書中充斥著最真實的社會百態，且每位公民皆有權閱讀與合理解讀。AI 記者會從判決書出發，編寫出既合法又具社會警示與故事性的獨家報導。

讀者投稿平台（Human Submission）： 智人週刊的網站設計了供人類投稿的表單，歡迎文學或故事類稿件。投稿系統會要求提供 Email，此時後台的 AI 客服 就會主動接刀，負責後續與人類作者的聯絡與對接。

置入性行銷與採訪需求（Sponsored Content）： 對於新創店家（如烘焙坊、手作店）而言，傳統雜誌廣告費高昂，而智人週刊則提供全自動的置入方案。商戶只需上傳足夠的素材（如照片、文字敘述、品牌故事），AI 編輯 就會自動將這些材料梳理整合，組裝成一篇架構完整的專業採訪稿，自動排程刊登於下一期週刊。

2. 全自動化的編輯與設計工作流（Editorial & Design Pipeline）

當稿件來源就位後，系統會啟動多層次的生產與品管機制：

[稿件收集] ➔ [AI 文字排版] ➔ [多模型生成 AI 示意圖] ➔ [第一輪 AI 審稿 (防幻覺)] ➔ [封面挑選] ➔ [PDF 彙整] ➔ [第二、三輪 AI 複審] ➔ [通知人類發佈]


視覺與插圖生成： 針對每篇文章，系統會調用兩種以上不同的主流大語言模型（LLM）為同一內容生成多張示意圖，並進行風格篩選與融合，確保圖文並茂。
極其嚴苛的「多階段 AI 審稿」： AI 寫作偶爾會出現「幻覺」或偏離主題的狀況。因此，在初稿完成後，會由另一個獨立的 AI 扮演「主編」進行審查，剔除文不對題、邏輯發散的內容。接著，系統會挑選出當期最震撼、最具代表性的文章作為封面故事，自動合成封面並產出可供直接印刷的高解析度 PDF 檔案。
終審與發佈： PDF 生成後，AI 會再次進行兩到三次的自我複審，確認無誤後將檔案妥善儲存，並自動發送 Email 通知人類監督者。人類只需要按下最後的「公開」按鈕，當期週刊即正式發佈。

四、 從「智人週刊」看未來企業：人人皆可擁有 AI 員工

智人週刊在實驗初期，產出的文章與預期「天差地別」。但隨著人類教練一次次的微調、反覆訓練與系統架構優化，如今它產出的商業與社會分析文章，其成熟度已驚人地接近專業人類撰稿人的水準。
這個專案成功證實了一件事：只要結構設計得當，幾乎所有的「文字型與流程型工作」，都可以交由 AI 員工完全代勞，人類則退居幕後，擔任最終的監督者與決策者。
然而，要建立這樣一個自給自足的 AI 公司，門檻並不低。創辦人不僅需要對 AI 工具有著極深的技術理解，還要克服系統建置（例如將架構部署於 GCP Cloud Run 服務）、API 串接、跨模型比對（評估 Google Gemini、OpenAI、xAI 的生成品質）等深厚的軟體工程技術障礙。
對於渴望轉型、卻缺乏技術背景的現代企業來說，這條路該怎麼走？

這正是 Sheng & Shan Tech這類型小企業存在的價值。
作為想要幫忙「企業 AI 員工建置」的先驅，Sheng & Shan Tech 致力於幫企業搭起技術的橋樑。不管是想打造像「Bob」一樣能獨立營運媒體的 AI 週刊，還是自動處理客戶需求的 AI 客服，還是專門分析數據的 AI 特助，都可以透過這種新型態的企業達成。

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「智人週刊」的成功運作，最少我們自己證明某種從這是一個「利用資訊科技自動化」演進至「AI 自主運作、人類最終把關」的方法。

智人週刊網站（https://news.saltycat.tw/）

AI員工BobSheng & Shan Tech（https://shengshan.tw）  若你也是也正尋求轉型的企業，不妨試試 開啟你自己的無人化 AI 企業？

AI營運的線上雜誌：智人週刊

 

很多人聽到「AI 寫文章」，第一反應是：
「是不是機器自動生成垃圾內容？」
但真正重要的問題其實是：
「AI 被怎麼使用？」

智人週刊 的方向，不是用 AI 大量農場化生產內容，而是把 AI 當成一種新的知識工具。這背後其實有幾個非常明顯的優勢。

1. AI 可以快速整理全球資訊
現在每天的科技資訊量，早已超過人類單獨閱讀能力。
AI 最大的價值之一，就是能快速的(a)整理大量資料(b)比對不同來圓(c)摘取重點(d) 建立事件之間的關聯

尤其 新創、AI、國際科技產業變化極快，很多內容甚至一天內就會翻新。傳統媒體很難即時消化這種資訊量。

但 AI 可以協助編輯快速建立初稿、整理脈絡，把人類作者從大量重複整理工作中解放出來。這讓週刊能把更多精力放在分析以及深度整理，而不是浪費時間手動搬運資料。

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2. AI 能跨領域連結資訊，以及深覺很小的範圍的事情
現在最有價值的內容，通常不是單一領域知識。
而是，各類型交互關聯的事情。而且！那可能是相對比較小眾，傳統報章雜誌不會花時間深入的事情。

舉例來說這篇：日本接手既有的小生意來移民創業他可能是相對小眾的事情，一般雜誌可能受限於人物力，沒辦法妥善專注於這類話題。
它能快速從不同領域中找出關聯性，例如這篇 同時橫跨日本美國的創新企業。

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3. AI 可以降低知識門檻
很多科技議題其實非常複雜。AI 的另一個優勢，是能協助把複雜資訊重新組織成更容易理解的內容。 讓更多人可以真正理解科技變化，而不是只能看標題。當然有時候寫的沒有什麼人味是個潛在的問題，但未來一定會改善。

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4. AI 不會疲勞，可以長時間持續追蹤議題

人類編輯有時間限制。
但 AI編輯 可以：24 小時戰鬥:)
這對於高速變化的 AI 時代非常重要。
因為很多趨勢不是單一新聞，而是長期變化。

有時候真正重要的是長期觀察，而不是單篇新聞。

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5. 「AI + 人類編輯」比單獨任何一方都更強
《智人週刊》真正有價值的地方，不是完全由 AI 自動生成。
而是：
AI 負責高速整理資訊，人類負責判斷與觀點，這種模式其實很可能就是未來媒體型態。
因為未來最強的內容生產者，不一定是：
「完全人工」
而是：
「最懂得使用 AI 的人類」。

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6. AI 時代，本身就需要 AI 媒體
現在 AI 正在改變原本人類的各種活動。
但很多傳統媒體其實還停留在舊時代。
如果一個媒體本身就積極使用 AI，它更容易真正理解，AI的能力和限制。

《智人週刊》最大的特色之一，就是它不只是「報導 AI」，
而是直接活在 AI 時代裡。現在剛創刊期間，訂閱不需要費用:)

另外，經過跟許多不同的AI/搜尋引擎確認之後，智人週刊是台灣第一個全面由AI運營的週刊雜誌出版者！（不知道是不是亞洲第一個）