先把決策變成可被預演的事

01｜Simile 想賣的，其實不是模型

Simile 將自己定義為「人類行為模擬平台」，主張透過 AI 建立以真人為基礎的代理人社會模擬，理解客戶或族群在變更情境下會如何回應、為什麼回應。

它把用例放在幾個高價值場景：

• 財報電話會議彩排

• 訴訟推演

• 政策測試

這些場景有一個共同特徵：真實世界試一次很貴。

因此它賣的不是一次性的洞察報告，而是可重跑、可反覆使用的決策環境。換句話說，它在嘗試把「理解人」這件事，從研究專案變成企業基礎設施。

這個定位，才是募資能成立的原因。

你可以先帶走三個重點：

第一，Simile 想賣的是「可反覆演練的決策環境」這種工作流型產品。

第二，這類產品的成敗關鍵在於「輸出能不能被外部世界打臉」：能不能回測、能不能對照、能不能被推翻。

第三，企業真正要治理的不是工具本身，而是「把模擬結果當成真理」的組織衝動。單一案例很容易被拿來當成信仰。

02｜Simile 用 1 億美元把「人類行為模擬」推向產品化

Simile 在 2026 年 2 月 12 日於官網宣佈完成 1 億美元 A 輪募資，由 Index Ventures 領投，並列出參與機構與天使投資人名單。

它把自己定義成「人類行為的模擬平台」，主張可用 AI 驅動的模擬來理解客戶、員工或族群「會如何回應變化、為什麼會那樣回應」，並把用例拉到企業日常工作流：觸及難以接觸的族群、降低決策風險、測試概念、理解分眾。

更關鍵的是，Simile 在募資文件裡把野心說得很直白：它主張已建立以真人為基礎的代理人社會模擬，並正開發基礎模型；同時把用例落在財報彩排、訴訟推演與政策測試這些高代價場景。這些都屬於 Simile 自我描述的範圍與目標，後續若進到採購與導入評估，必須用回測與對照把它拉回可驗證層次。

03｜這家公司到底在做什麼：不是問卷，也不是把使用者研究自動化

要看懂 Simile，先把它從兩個常見誤會裡拉出來。

第一個誤會，是把它當成「更快的調查」。調查的輸出通常是「此刻」的態度切片；Simile 的賣法更像把輸出做成可重跑的工作流，用來推演「變更發生後」的反應分佈與可能的連鎖效應，而不是一次性的研究報告。

第二個誤會，是把它當成「更會聊天的 Persona」。Persona 最常見的問題不是不準，而是不可驗證：它看起來像人，但你很難用外部世界的結果去檢查它到底準不準。Simile 在官網首頁把「可驗證性」直接寫進敘事：它提到與蓋洛普的合作，並使用「錨點」「透明」「可重複」「可實證驗證」等詞彙。比較精準的讀法是：它在描述「錨定與對照／驗證」的方向，而不是對外承諾具體到可稽核的技術細節（例如訓練資料如何取得、如何建模、如何評分）。

04｜把「人類行為模擬」切成可驗證的問題

依 Simile 的公開說法，它想提供的是「情境推演」：把決策變更（政策、話術、價格、產品設計）放進模擬環境，跑出不同分眾可能的反應與原因敘事，讓企業在昂貴的上線前先看到風險輪廓。它列出的用例（財報電話會議彩排、訴訟推演、政策測試）指向同一件事：真實世界試一次很貴，所以你需要先在沙盒裡反覆演練。

但我們仍然不能把「看起來合理」直接當成「在真實世界成立」。就算外媒轉述了某些吸睛案例（例如「10 題中命中 8 題」這類說法），它仍可能只是特定情境下的單點敘述，而且往往是二手轉述，不是可通用的準確率指標，更不應被外推成「整體命中率」或「各產業普遍有效」。

從代理人研究的角度看，「像人」之所以可能，是因為把代理人拆成可運作的模組，例如記憶、反思、規劃，並讓互動與過往經驗限制其行為，於是它在特定情境下能呈現較連貫的行動序列。反過來也提醒你：系統表現高度依賴「情境描述」與「資料錨定」的品質，並可能受到幻覺、錯誤記憶檢索與偏誤傳遞影響。

這種「人類行為的模擬平台」最危險的代價不是「模擬會錯」，而是組織在壓力下把模擬當成免責工具。當你把模擬納入決策核心，你同時也把「說服」與「操弄」的能力拉高。代理人研究常討論深偽式說服、寄生式關係等風險；這些討論不等同 Simile 已採取哪些落地措施，但足以提醒決策者：治理議題會比功能清單更早到來。

05｜Simile 賣的是「決策基礎建設」，不是單一功能

Index Ventures 用「市場拉力」解釋其判斷，並把 Simile 描述為與真人合作建立高擬真數位分身，去回答「真實的人會做什麼、為什麼」。重點不在修辭，而在定位：它把「理解人」從研究部門的專案，推向企業日常可以反覆演練的基礎設施。

你也可以從 Simile 官網的說明看出同一個企圖：它不是先講模型，而是先講工作流；不是先講準確率，而是先講「降低決策風險、在昂貴上線前抓出關鍵回饋」。這是一條典型的產品化路徑：把不確定性當成成本中心，再把「可預演」包成可採購、可重複使用的能力。

06｜限制與代價：最危險的不是模擬錯，而是組織拿模擬來逃避責任

第一種代價是「可驗證性被誤用」。Simile 強調 Gallup 面板作為錨點，方向上是在回答外界對可驗證性的質疑；但同時也可能引發另一種風險：組織更容易把結果當成「權威背書」。你要問的其實是更硬的問題：哪些指標用什麼方式驗證？驗證失敗時，流程怎麼回滾？

第二種代價是「被模擬的人，是否同意被拿來做決策」。Index 的說法是「與真人合作建模」，Simile 的說法是「以真人為基礎的代理人」。這些語彙都指向同一個治理難題：當你的產品可以推演政策與行為，你也同時具備更精準的說服與操弄能力。企業一旦把模擬納入流程，責任鏈條就不能只停在供應商。

第三種代價是「模型偏誤的時間延遲」。最麻煩的偏誤不一定會在第一次就爆炸，它可能在組織連續使用、情境逐步漂移後才顯現。你做的是人類行為，人會改變；你的模擬越成功，就越可能影響真實世界，進而使其在新情境下失準。這是做行為預測時很難迴避的反身性問題。

07｜對讀者的含意：下一波競爭在「把試錯搬到上線前」

對產品與行銷團隊來說，這類工具的短期價值不在「取代研究員」，而在「縮短收斂週期」：你不是少做研究，而是把研究從一兩次大型專案，變成每次決策前的小型演練。Simile 把這件事包成工作流，等於在暗示企業：洞察不該只是季度儀式，而應該變成日常操作。

對法務、公共政策與高風險產業來說，價值更直白：真實世界試一次太貴。Simile 點名的用例（訴訟推演、政策測試）其實是在說：當你不能用 A/B 測試處理時，你需要一個能反覆跑的沙盒。

對董事會與高階主管來說，最該先建立的是「使用標準」而不是採購清單。財報彩排命中這類故事很吸引人，但也提醒你：模擬一旦走進決策核心，就要有人負責界定適用範圍、驗證頻率與失準時的停用條件，否則它會變成新的權力黑箱。

08｜如何驗證：三個你可以立刻要求供應商回答的測試題

第一題：請用「過去已發生事件」回測。

挑三個你已經知道結果的決策（某次改版、某次定價、某次政策），把當時你能取得的情境資料輸入，要求模擬輸出可對照的指標，並揭露誤差來源與誤差分佈。沒有回測，就沒有可信度。

第二題：請做「盲測」，別只做示範。

挑一個你接下來要做、但代價相對可控的子情境，讓供應商在看不到真實結果的前提下先給出模擬預測，並在事後用同一組指標對照結果。示範影片會讓人相信故事，盲測才會讓人相信系統。

第三題：請說清楚「什麼情況下會失效」，並把停用門檻寫進流程。

要求供應商列出可被推翻的條件：哪些資料缺口會讓結果失真、哪些情境漂移會讓模型不再適用、誤差高到什麼程度要停止採用。同時把輸入資料、版本、輸出結果與決策紀錄做成可追溯的審計軌跡，讓模擬在組織裡是一個可被質疑、可撤回變更的步驟，而不是神諭。

總結｜真正的分水嶺，是你把模擬當「工具」還是當「權力」

Simile 這類產品最迷人的地方，是把高代價試錯搬到上線前；最危險的地方，是它也可能把「推演」變成「背書」。

對產品團隊、法務部門與董事會來說，這確實是一種進步。它可能縮短收斂週期，降低一次性決策的外溢成本。但產品化意味著流程化。流程化意味著依賴。依賴意味著權威感。

真正的問題從來不是模擬會不會犯錯，而是當模擬犯錯時，組織是否仍然願意承擔責任。

如果回測、盲測與停用門檻沒有先寫進決策流程，模擬就不再只是輔助判斷，而會成為新的權力黑箱。

決策基礎建設之所以叫基礎建設，是因為它必須能被質疑、能被推翻、也能被撤回。否則，它只是更精緻的說服機器。

FAQ

Q1：Simile 跟一般的使用者研究工具差在哪裡？

差異不在「資料多不多」，而在「輸出能不能被拿來反覆跑」。傳統研究多半是一次性專案：你做訪談、做問卷、做觀察，得到的是某個時間點的洞察。Simile 自我定位為「模擬平台」，想把洞察變成工作流：同一個決策假設可以改參數、換分眾、重跑多次，讓團隊在上線前先看到可能的反應分佈。這會把研究從「做報告」推向「做演練」。當然，前提是它真的能被回測驗證，而不是只提供看起來像人的回應。

Q2：為什麼 Simile 這次募資會被市場重視？

因為它對準的是「高代價決策」的盲點：你無法在真實世界反覆試錯，但你又必須做選擇。Simile 在募資文點名的用例（財報彩排、訴訟推演、政策測試）本質上都是「錯一次很痛」的場景。Index Ventures 也用「市場拉力」去描述：多個大型企業在問同一類問題，平台需求就會浮現。換句話說，資金不是只押注模型能力，也押注企業願意為「把試錯前移」付費。

Q3：這種「預測人類行為」會不會變成操弄工具？

風險客觀存在，而且越有效越危險。只要你能推演「哪些人會被哪些訊息說服」，你就同時擁有更精準的行銷能力與更精準的操弄能力。代理人研究本身就討論了倫理與社會風險，包括深偽式說服、使用者對代理人產生不當依附，以及需要透過紀錄與治理來降低風險。企業導入時不能只問「準不準」，還要問「誰能用、用在哪裡、是否需要稽核與可追溯」。

Q4：如果我要評估這類產品，最該先看什麼？

先看「可驗證性」，再看「擬真度」。擬真度很容易做成展示，但可驗證性需要工程與流程配合。你可以要求供應商做三件事：用過去已知結果的決策回測；在不同分眾上呈現穩定的校準與誤差；每次輸出都能回溯假設、資料與版本變更。做不到這三件事，你買到的多半是更會寫字的 Persona；做得到，你才可能把它納入決策治理。

Q5：對台灣企業而言，導入的第一步是什麼？

不是先挑供應商，而是先挑「適用場景」。挑那種錯一次很貴、又很難做真實世界 A/B 測試的決策：例如定價、重大改版、客服流程大改、政策與合規變更、對外溝通演練。接著訂出驗證節奏與停用條件，把它當成治理專案而不是工具採購。等你用回測把誤差範圍摸清楚，再逐步擴大使用範圍，才不會在組織壓力下把模擬當成真理。

參考資料：

• The Simulation Company

• Home | Simile

• Life, the Universe, and Simile: Leading Simile's Series A

• AI digital twin startup Simile raises $100M in funding

• Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior

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