什麼是 AI 會議副駕駛，為什麼你需要它？

現代專業人士的日曆就像一個戰場。接連不斷的會議已成常態，但真正的挑戰不只是撐過這些通話——而是處理會後的善後工作。每場會議都會產生一波行政債務：解讀筆記、回憶承諾、分配任務和起草後續行動等未明說的工作。到了 2025 年，這種「瑣碎工作」已成為生產力的主要障礙，高管每周花費 8 到 12 小時處理非專業的行政任務。1

多年來，我們一直被告知科技是解決之道。我們擁有強大的視訊會議、協作和聊天平台。然而，這些工具往往加劇了問題。它們擅長捕獲資訊——為我們提供錄音和原始轉錄本——但在處理資訊方面幾乎毫無作為。它們創造的數位資產需要我們投入更多時間和注意力，導致工具疲勞和上下文切換。2 錄音是一個你必須重新觀看的檔案。轉錄本是一堵你必須閱讀的文字牆。它們記錄了行政債務，卻無法幫助你償還。

工作場所生產力的下一次飛躍不會來自一個你必須管理的更好的應用程式。它將來自一個為你工作的自主合作夥伴。這就是 AI 會議副駕駛的誕生——一個真正的助手，不僅記錄所說的內容，還能理解其含義和接下來需要採取的行動。

從被動記錄者到主動合作夥伴：會議科技的演進

要理解真正的 AI 副駕駛的革命性本質，不妨回顧一下帶我們走到這一步的技術歷程。會議工具的演進可視為使用者手動工作量的逐步減少。

• 階段 1：錄音機。 最初的會議工具。它創建了完美的影音檔案，但需要使用者投入最多的精力。要找到一項決策，你必須瀏覽整個錄音。
• 階段 2：轉錄機。 語音轉文字技術將會議轉換為可搜尋的文件。這是一種改進，但它仍然呈現出密密麻麻的文字，需要有人手動閱讀、解釋和總結。3
• 階段 3：AI 記錄員。 這是 AI 輔助的第一步。這些工具提供轉錄本，並附上自動摘要和關鍵字高亮。4 雖然有用，但它們通常需要你登入另一個平台，而且其輸出結果僅取決於其底層且經常存在缺陷的轉錄品質。
• 階段 4：整合式 AI 副駕駛。 這是當前許多工具的最先進水準，例如嵌入在 Teams 等平台中的 Microsoft 365 Copilot。6 它們可以即時回答問題並生成筆記。這是一種強大的模式，但它仍然是被動的——需要你在會議應用程式中主動參與和提示。
• 階段 5：代理式 AI 副駕駛。 這是未來，也是 SeaMeet 所基於的範式。代理式副駕駛自主運作。它超越會議平台，處理對話、綜合輸出結果，並直接將其交付到你現有的工作流程中，幾乎不需要人工干預。8 它不是你操作的工具，而是你委託任務的助手。

智能副駕駛的三大支柱

真正的 AI 會議副駕駛不只是一項功能，而是一個基於三大基礎支柱的智能、相互關聯的系統。整個系統的強度取決於每個組件的完整性，從基礎開始。這個系統代表了一個價值鏈：準確性是原材料，摘要則是精煉過程，而行動項目是最終的可執行產品。任何一個階段的失敗都會導致整個過程失效。

支柱 1：高準確性轉錄——真相的基礎

AI 副駕駛所做的一切都建立在會議轉錄本的基礎上。如果轉錄本有誤，其後的每一步分析都會出錯。這就是「垃圾進，垃圾出」的原則。10 想像一下，一位大師級麵包師拿到的食譜錯把「1 杯鹽」寫成「1 杯糖」。無論麵包師的技術多麼精湛，結果都會是一場災難。11

專業的人工轉錄的行業標準是 99% 或更高的準確性。12 相比之下，許多現成的自動語音識別 (ASR) 工具在理想條件下也很難超過 86% 的準確性，而在真實世界中的性能通常降至 60-70% 的範圍。14

這些不僅僅是打字錯誤。一個單一的轉錄錯誤就可以將「我對帳單很滿意」變成「我對帳單不滿意」，將正面情緒轉化為嚴重的升級標誌。10 不準確的轉錄本會導致有缺陷的商業智慧、受損的可信度，甚至帶來法律或合規風險。16 這就是為什麼 SeaMeet 在設計時就專注於轉錄準確性，提供可靠的事實來源，使所有其他智慧功能成為可能。

支柱 2：智慧摘要 - 從原始數據到真正的理解

一旦你有了準確的轉錄本，下一個挑戰就是提煉其本質。自動摘要主要有兩種方法：

功能	擷取式摘要	抽象式摘要
方法	逐字複製來源文本中的關鍵句子。	生成新的、獨特的句子來釋義核心含義。
類比	數位熒光筆。	熟練的人類記錄員。
流暢度	通常不連貫且缺乏敘事流暢性。	連貫、流暢且易於閱讀。
最佳使用案例	結構化文件，如新聞文章。	非結構化對話，如會議和通話。

會議是雜亂、非線性的，並充滿對話中的來回交流。典型會議的擷取式摘要會是一堆不連貫的雜亂句子。18 要創建一個忙碌的專業人士實際可用的摘要，抽象式方法至關重要。它將對話流程綜合成簡潔、易於人閱讀的敘述。19

抽象式模型的主要風險是「幻覺」——生成事實錯誤的陳述。20 然而，透過向模型輸入支柱 1 中高度準確的轉錄本，這種風險被顯著減輕。憑藉堅實的事實基礎，SeaMeet 的抽象式摘要既極為流暢，又嚴格忠於原始討論。

支柱 3：行動項目偵測 - 將談話轉化為行動

最後一個，或許也是最關鍵的支柱，是推動動力的支柱。透過先進的自然語言處理（NLP），AI 副駕駛可以分析轉錄本，以識別並提取具體任務、截止日期和責任。21 它經過訓練，能夠識別承諾的語言模式——例如「我會在周五前發送報告」、「你能跟進行銷部門嗎？」或「下一步是安排演示」等短語。22

這是閉合討論與執行之間循環的組件。它確保關鍵的下一步不會被遺漏，將被動的會議記錄轉化為主動的項目計劃。24 當然，此偵測的可靠性完全取決於轉錄本的準確性和摘要的上下文理解。

遇見你的代理式 AI：未來就在你的收件箱中

上述功能非常強大，但真正的典範轉移在於它們的交付方式。如今你所接觸的大多數 AI 都是生成式 AI——一種強大的工具，它是被動的，等待你的指令來創建內容。25 SeaMeet 帶來了下一個演進：代理式 AI。

代理式 AI 是一種主動、自主的工作者。你不需要指揮它；你給它一個目標，它就會規劃並執行實現目標所需的任務。9 可以這樣想：

• 生成式 AI 可以在你要求時撰寫後續電子郵件。
• 代理式 AI 會自動處理你的會議，撰寫包含完美摘要和行動清單的後續電子郵件，並無需你主動要求就將其交付給你。

這就是 SeaMeet 體驗的核心。我們認識到，忙碌的專業人士最不需要的就是另一個需要查看的應用程式、另一個需要記住的密碼、另一個需要管理的儀表板。職業生活的中心過去是、現在仍然是電子郵件收件箱。

透過作為基於電子郵件的代理運作，SeaMeet 不會要求你改變行為。它在你已經工作的地方與你會面。27 用戶體驗設計得輕鬆無負擔。你只需召開會議。之後，你的 SeaMeet 代理開始工作，不久之後，一份結構完美的摘要和一份清晰的待辦事項清單就會抵達你的收件箱。AI 完成工作；你獲得清晰的資訊並節省時間。這種工作流程不僅是一種設計選擇，更是一種戰略舉措——遠離以應用程式為中心的複雜性，走向以代理為中心、無形的軟體，無縫整合到你現有的溝通方式中。

結論：以代理式工作，而非行政式工作

工作的未來正在迅速到來。頂尖分析師預測，AI 將從根本上重塑組織，自動化日常行政任務，扁平化層級結構，以釋放人類員工，讓他們從事更具創造性、戰略性和協作性的工作。29

AI Meeting Copilot 是這一轉型的基礎技術。透過克服每次對話所產生的行政債務，它讓團隊能夠以前所未有的效率將討論轉化為進展。這不只是讓會議變得不那麼痛苦；而是要釋放組織的集體智慧。

不久的將來的專業人士不會是應用程式的管理者，而是專業 AI 代理的指導者。你的會議副駕駛是這個新團隊中第一個也是最重要的成員。生產力的未來不是關於更努力工作甚至更聰明地工作——而是關於更好地授權。而這始於你的下一次會議。

引用文獻

1. 2025 Prialto 執行力生產力報告，擷取於2025年9月6日，https://www.prialto.com/reports/executive-productivity-report-2025
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3. 什麼是良好的轉錄準確度？ - University Transcription Services，擷取於2025年9月6日，https://universitytranscriptions.co.uk/what-is-a-good-accuracy-level-for-transcription/
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5. 會議摘要、轉錄、AI 筆記員與企業搜尋 | read.ai，擷取於2025年9月6日，https://www.read.ai/
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9. 什麼是代理式 AI？定義和差異點 | Google Cloud，擷取於2025年9月6日，https://cloud.google.com/discover/what-is-agentic-ai
10. 當每個字都至關重要時：為何 AI 轉錄準確度成為新的強勢舉措。 - 8x8，擷取於2025年9月6日，https://www.8x8.com/blog/when-every-word-counts-why-ai-transcription-accuracy-is-the-new-power-move
11. 為何轉錄效能阻礙了你的 AI 策略 - Cresta，擷取於2025年9月6日，https://cresta.com/blog/why-transcription-performance-is-holding-back-your-ai-strategy/
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18. 醫療保健中的提取式與抽象式摘要 - Medium，擷取於2025年9月6日，https://medium.com/@abstractive-health/extractive-vs-abstractive-summarization-in-healthcare-bfe7424eb586
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22. 偵測文本中的動作 - nlp - Linguistics Stack Exchange，擷取於2025年9月6日，https://linguistics.stackexchange.com/questions/11083/detecting-actions-within-text
23. aifenaike/Action-Items-Detection-In-Email - GitHub，擷取於2025年9月6日，https://github.com/aifenaike/Action-Items-Detection-In-Email
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26. 什麼是代理式 AI？ - AWS，擷取於2025年9月6日，https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
27. 透過 AI 電子郵件助理轉變你的電子郵件體驗 - Slack，擷取於2025年9月6日，https://slack.com/blog/transformation/transform-your-email-experience-with-an-ai-email-assistant
28. AI 電子郵件助理的優缺點為何？ - Gmelius，擷取於2025年9月6日，https://gmelius.com/blog/pros-and-cons-of-ai-assistants
29. 轉變工作方式：Gartner 對2029年之前的 AI 預測 - SHRM，擷取於2025年9月6日，https://www.shrm.org/topics-tools/flagships/ai-hi/gartner-ai-predictions-through-2029
30. 工作場所中的 AI：2025年報告 - McKinsey，擷取於2025年9月6日，https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work