前 Meta AI 主管創 Ndoc，把可核實性放進 AI 文件工作區
前 Meta Superintelligence Labs 總監 Rohit Patel 離職後創辦 Ndoc，目標是以 AI 原生工作區挑戰 Microsoft Office 與 Google Workspace 的文件協作模式。Ndoc 現正進行企業試點，並向輪候名單中的有限客戶開放 alpha 版；公司僅三人、尚未融資，產品成熟度、模型細節及效能均未有獨立驗證。
Ndoc 的重點不只是由 AI 代寫文件，而是把決策產物及其依據放在同一處。其介面分為展示結果的 Stage、交代分析脈絡及附有編號引文的 Narrative，以及存放數據集與 Python 腳本的 Model。使用者可上載數據，要求系統分析並撰寫敘事，也可為個別文件加入受眾、語調和記憶等背景。
把 AI 的「答案」連回可檢查的過程
Patel 過去在 Meta 的工作涉及強化學習及 AI 產出可信度評估。按他的說法，若 AI 協助公司製作試算表或簡報，使用者應能追查其計算方式；即使不懂 Python，也可要求 AI 解釋腳本內容，找出公式所在位置。
這個設計回應了生成式 AI 進入企業分析時的一個實際缺口：一份看似完整的簡報，往往難以分辨哪些結論來自原始數據、哪些由模型推演，以及中間是否改動過公式。把圖表、文字敘事、數據和腳本綁在同一文件工作區，理論上可縮短覆核鏈條，尤其適合需要向同事、主管或客戶交代分析依據的團隊。
不過，「看得到程式碼」不等於所有結果已獲驗證。非技術用戶即使可以詢問 AI 腳本的意思，仍要判斷數據質素、假設是否合理，以及 AI 對程式碼的解釋是否正確。Ndoc 能否將可追溯性轉化為實際可靠性，仍取決於其生成、引用及權限管理等細節，而這些資料目前未有公開的獨立評測。
要取代既有工作習慣，門檻不只在模型
Patel 表示，Ndoc 以多個開源模型建構及微調，營運成本較依賴前沿模型的替代方案低；他也指早期試用者更重視把端到端工作放在一處，而非成本本身。這些均屬創辦人說法，未見公開價格、模型名單或對照數據。
公司另計劃讓文件輸出為可於瀏覽器開啟的 .ndoc.html 單一檔案，並把格式開源，讓其他開發者可建立相容 app。若計劃落實，文件可攜性會是其與封閉辦公軟件生態競爭的一個方向；但格式能否被其他軟件採用、如何處理協作與版本相容，仍屬未來問題。
更直接的難題是遷移成本。現有企業已在 Microsoft 365、Google Workspace 等工具累積文件、權限與工作流程，AI 公司普遍選擇把模型接入既有工具。Ndoc 則押注以新工作區重組流程，同時設置連接器匯入既有資料。這種做法或能減少資料搬遷阻力，但要改變用戶處理試算表、報告和簡報的習慣，仍需產品在協作、可靠性與日常效率上有清楚優勢。
Ndoc 擬按用量及 token 收費，並希望數周內推出 beta、明年全面推出。下一步值得觀察的是其企業試點能否證明：使用者願意為可追溯的 AI 分析改變既有文件流程，以及計劃中的開放格式能否由 Ndoc 以外的工具真正採用。
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參考來源
- TechCrunch — Meta AI director Rohit Patel leaves to take on Microsoft Office and Google Workspace — original report
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