AI 助理支持社工訪談紀錄：智慧工具如何改變紀錄方式

✍️ 從手寫到語音轉文字的演進

早期社工訪談紀錄全靠手寫或打字，不僅耗時還常遺漏重點。隨著科技進步，出現了「語音轉文字」（Speech-to-Text，STT），能即時把談話轉成文字，大幅減少人工負擔。進一步的「說話者分離」（Speaker Diarization）技術，則能自動辨識不同說話者，讓長篇訪談紀錄更清楚、可追溯。

💬 讓 AI 理解情緒與對話脈絡

現代 AI 不僅能轉錄聲音，還能進行「情感分析」（Sentiment Analysis），幫助社工理解受訪者的情緒變化。此外，「上下文感知語言模型」（Context-Aware Language Models）能理解對話的前後脈絡，避免誤解或斷章取義。舉例來說，當個案說「我最近很累」時，AI 會在摘要中提示這可能反映壓力或健康問題，而不是單純的疲憊描述。

🔒 安全與品質並重的未來

未來，這些系統會更加注重「資料隱私與匿名化」（Data Privacy & Anonymization），自動隱藏或刪除敏感資訊，確保個案安全。同時，透過「語音轉錄準確率評估指標」（Transcription Quality Metrics），例如詞錯誤率（Word Error Rate，WER）與字元錯誤率（Character Error Rate，CER），持續監測 AI 轉錄品質。隨著模型改進與多語言支援，AI 將能協助更多元的族群與場景。

🤝 技術如同支援團隊的協作

把這些技術想成一個分工明確的團隊：STT 負責把聲音變成文字，說話者分離標明「誰在說話」，情感分析掌握語氣溫度，上下文感知模型理解完整故事，而隱私保護則守住資料安全。這種協作不會取代社工，而是讓他們有更多時間專注傾聽、陪伴與支持，讓紀錄工作既高效又充滿人情味。

📚 名詞白話解釋

語音轉文字 (Speech-to-Text, STT)：把說話內容即時轉成文字，像自動打字員。

說話者分離 (Speaker Diarization)：自動標記對話中不同的人在何時說話。

情感分析 (Sentiment Analysis)：分析語句的情緒，如高興、憂鬱或焦慮。

上下文感知語言模型 (Context-Aware Language Models)：能理解前後脈絡，避免斷章取義。

資料隱私與匿名化 (Data Privacy & Anonymization)：刪除或隱藏敏感資訊，保護個案隱私。

語音轉錄準確率評估指標 (Transcription Quality Metrics: WER、CER)：用來衡量 AI 轉錄聲音的正確度。