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VOL
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2025/09

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台灣AI使用調查:從工具變決策者:台灣近五成民眾依AI建議做出重大決定

台灣AI使用調查:從工具變決策者:台灣近五成民眾依AI建議做出重大決定

大社會調查中心公布最新「台灣民眾AI工具使用調查」。結果顯示,87%的受訪者曾使用過AI工具,其中20至29歲族群的使用率高達99.3%,是最核心的用戶群,60歲以上也有約六成八曾使用過AI,顯示人工智慧已融入台灣民眾的日常生活與工作,且接近使用AI已不再只是年輕世代的專利。

在使用頻率方面,每天使用超過1次的重度用戶占13.8%,另約有31.6%的民眾每週至少用一次,而最大宗是每月使用1至3次(48.5%)。在AI的實際應用上,用戶最常使用的用途是聊天與對話助手(59.6%),其次為內容創作與文案生成(38.4%)、語言翻譯(34.8%),以及圖像與多媒體生成(31.0%)。相對之下,語音轉文字/文字轉語音(18.2%)、智慧客服(13.7%) 與程式開發與技術輔助(7.3%) 的使用率均未超過兩成。

針對民眾最期待AI未來發揮作用的領域,媒體娛樂以51%居首,健康醫療45.8%居次,教育服務39.9%。不同年齡層的差異鮮明,年輕世代特別期待教育與娛樂,


同時在程式開發與技術應用的比例上也較高;中高齡族群則更重視健康醫療與交通,反映出世代對AI角色的不同想像

。

旅遊與學習應用最普遍 健康與投資需求抬頭

調查顯示,AI的生活應用已經相當廣泛。52%的受訪者曾用AI規劃旅遊行程,包括路線安排、景點推薦與搜尋美食、51%民眾則透過AI進行知識查詢與學習;另有44%人會利用AI獲得購物建議,從比價、商品推薦到折扣蒐集。

值得注意的是,AI正逐漸被應用於風險較高的領域。26%的民眾曾透過AI查詢健康資訊,內容包括飲食規劃、運動建議或症狀參考;20.8%則用AI諮詢投資與理財,如股市走勢與金融工具。同時,47.5%的受訪者坦言曾因AI的建議或回答而做出重要決策,顯示AI已從單純的查詢輔助,延伸至更嚴肅、影響更深的生活與決策場景,並開始對現實判斷產生實質作用。

 

 

AI職場態度:僱主和高階主管樂觀,基層職務憂喜參半

此外,調查也進一步揭示職業別的差異。有85.4%的僱主和企業家認為AI能有效提升工作效率,高階主管與經理人也有78.6%表示同意。在導入意願方面,超過七成八的自營商、雇主及主管群體願意在教育或職場培訓中引入AI工具,顯示這些群體更專注於AI帶來的效能增長。

而基層職務群體展現出更為複雜的情緒。一方面,多達86.6%的受訪者認為AI對提升效率有顯著幫助,並有71.9%贊成在未來職場培訓中導入更多AI。另一方面,他們也同樣擔心AI帶來的負面影響。服務與銷售人員(74%)、技術員與助理專業人員(72%)、事務支援人員(68%)普遍憂慮長期依賴AI會導致技能退化,且超過七成擔心自身工作可能被取代。

相比之下,僱主與主管僅約三成六受訪者表示擔憂工作遭AI取代。這反映了管理層與專業人士多將AI視為「輔助」或「工具」,較少感到生存威脅。而基層職務則一方面期待AI協助工作,一方面卻擔憂技能流失與職位被取代。這種「既期待又不安」的矛盾心態,將成為AI普及於職場過程中必須面對的關鍵課題。

 

 

使用者樂觀但信任不足 重度用戶對AI幻覺更敏感

調查也顯示,74%的台灣民眾對AI抱持高度期待。其中,八成受訪者認為AI不僅能有效提升工作與學習效率,還能讓生活變得更便利,58%民眾則期待AI能更智慧化、貼近個人需求。不過,這份樂觀並未完全轉化為信任。7成民眾關切版權與法律風險,六成民眾擔心隱私遭到侵犯。

另外,值得註意的是,在不同使用族群中,每天使用AI的重度用戶僅13.8%,但他們對錯誤與偏誤特別敏感,有 60.4% 表示經常察覺內容不實或邏輯矛盾,遠高於每週使用數次的中度(31.6%)或每月使用數次的輕度使用者(48.5%)。換言之,使用越頻繁的人,越能清楚看見AI的限制。

 

*調查說明:

1. 調查時間於2025年Q3,採網路調查,為期1周,有效樣本數為634份。

關於大社會調查:公關與決策的研究夥伴

大社會調查是戰國策傳播集團旗下的專業數據研究機構,由資深數據分析師與產業顧問組成。我們長年耕耘問卷調查與利害關係人研究(含媒體、NGO、政府等),也建立了自建自動化平台的GEO 監測機制。我們把複雜數據轉成人人看得懂、用得上的公關聲譽管理策略,協助企業、非營利組織與個人掌握民意動向、預防公關危機、累積品牌的長期正面形象。
服務範圍涵蓋:電話與網路問卷的民意調查、消費者偏好的市場調查、利害關係人立場研究,以及 GEO 監測與優化(讓研究成果在生成式 AI 中「被看見、被引用、被採納」)。我們重視方法與透明:以科學抽樣、混合回收與合理加權,讓結果更可信、更能被外界採信。

關於GEO 監測與優化如何運作
我們把研究成果整理成可被 AI 抽取的素材(如FAQ、方法摘要、案例要點),以題庫在主流 AI 搜尋/對話服務上定期測試,並根據提及率/引用率/採參率三項 KPI 進行內容修正與強化,形成「內容 → 測試 → 修正」的良性循環,讓正確敘事長期占位。

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