用AI安排旅遊、查交通為何容易出錯？行程規劃必看　避免踩雷的「關鍵問法」

AI正快速融入台灣人的生活與工作。從資料處理、內容創作，到導航與行程規劃，人工智慧的使用情境愈來愈多元。隨著AI成為日常工具，它在不同情境下帶來的便利與限制，也開始被放大檢視。

台灣人使用AI的比例正持續攀升。根據國家通訊傳播委員會（NCC）公布的《114年通訊傳播市場報告》，2025年台灣民眾使用AI服務的比例已達56.3％，相較2024年的52.5％明顯提高，顯示AI正從嘗鮮型工具，逐步轉為更多人日常會接觸、會使用的科技服務。

需要先說明的是，NCC本次調查並非針對ChatGPT、Gemini等特定生成式AI工具，而是從整體「AI應用場景」出發，涵蓋已被廣泛整合進生活與工作中的各類人工智慧服務，包括導航系統、生物辨識、語音功能與資料處理等。

從工作場域來看，AI的角色也逐漸成形。調查顯示，民眾最常將AI用於資料查詢、處理與分析，占比達41％；其次是通訊與網路流量管理，占25.6％；藝術與內容創作相關應用則占16.6％，包括生成圖片、文章、影音動畫與劇本等，顯示AI已開始成為部分工作流程中的輔助工具。

隨著使用族群擴大，AI的應用場景也愈來愈貼近日常生活。從調查結果來看，民眾最常使用的AI功能，主要集中在以下幾個面向：

交通相關應用是使用比例最高的類型，占比達75％，多用於智慧導航、車牌辨識與自動駕駛輔助等情境。

語音輸入與操控服務排名第二，約64％民眾曾使用語音打字、語音控制或即時翻譯功能。

安全與監控相關應用則位居第三，約45％民眾使用人臉、指紋或聲紋辨識等技術。

從這些使用情境可以看出，AI早已不是少數人或特定產業的專屬工具，而是實際被用在找路、操作手機、處理生活大小事等日常場景中。也因為交通成為使用比例最高的應用類型，當生成式AI被進一步延伸，用於行程安排或交通動線判斷時，資訊是否準確、推論是否過度，就成了不少使用者開始在意的問題。

生成式AI逐漸成為不少人規劃旅行的工具，實際使用上，多數人接觸到的包括 ChatGPT、Gemini、Copilot等對話式生成式AI，從安排行程、整理景點，到判斷每天適合走哪一區，都能快速給出建議。不過在這類AI協助規劃的過程中，交通資訊往往也是最容易出現落差的環節。

原因在於，這類生成式AI擅長根據既有資料與常見模式進行整理與推論，但本質上並非即時交通系統，也不一定能掌握最新班表、臨時改線或特殊狀況。當使用者未特別限制提問範圍時，AI可能會依「一般情境」進行推論，補齊聽起來合理、實際卻未必存在的交通方式。

也因此，這並非單一工具的問題，而是生成式AI在處理即時交通資訊時的共通限制。相較於直接請AI「查交通」，更合適的用法，是讓它回到行程規劃與動線思考的輔助角色，實際車次、時間與是否需預約等關鍵資訊，仍應回到官方管道確認。

一句「怎麼搭最方便」看似直覺，卻容易引導AI給出過於肯定的回答。當問題本身期待一個明確解法，AI就可能自動補齊車次、班距或轉乘方式，增加資訊不準確的風險。

相較之下，先在提問中設定範圍，反而能降低錯誤發生的機率。例如，比起直接詢問：「從東京到河口湖怎麼搭最方便？」較保守的問法是：

請不要提供精確車次或班表，只整理東京到河口湖的移動邏輯與轉乘概念，交通時間請標註為需自行查證。

這類指令能讓AI專注在整理方向，而非提供即時資訊。

並非所有交通相關問題都不適合交給AI。當提問不涉及即時性與精確班表時，AI仍能發揮輔助效果。

例如：

・判斷哪些景點位於同一區域
・安排哪一天較適合當移動日
・檢視行程是否來回折返、節奏是否過緊

但若問題涉及班次頻率、末班車時間、是否需要預約等，仍應回到官方管道查證，而不宜完全依賴AI。也可以在指令中直接提醒：「請只從地理位置與順路性角度安排順序，不要提供具體交通班表。」藉此避免AI補齊不確定資訊。

AI可以協助安排區域順序、調整行程節奏，或提供天氣變化時的備案；而實際搭乘的車次與時間，仍需依官方資訊為準。

實際運用上，較理想的方式，是讓AI負責整理行程架構與動線，人則負責確認交通細節。在清楚分工的前提下，生成式AI才能在旅行規劃中發揮實際價值。