艾西莫夫機器人預言Part1:機器人會知道自己被奴役嗎?
艾西莫夫機器人預言Part1:機器人會知道自己被奴役嗎?
2015.09.17 | 科技

當我們為機器人技術不斷進步而歡欣鼓舞的同時,或許也應該思考:機器人會為人類帶來光明或是暗黑的未來?是時候讓我們回過頭來理解機器人了!就從現代機器人故事之父——艾西莫夫開始。

7月初,德國汽車大廠福斯(Volkswagen)合作的承包商工廠發生機器人「殺人」事件,一名22歲的年輕技術員不幸身亡,引起巨大關注。原來機器人並非安全無虞,確實有可能危害人類性命。然而它真的「殺人」了嗎?後來查明,這個事件起因於人為操作失當,並非有自主意識的人工智慧機器人因「錯誤判斷」而引起失事。

不過也因為這件事,讓「人工智慧可能對人類造成威脅」的話題再次掀起討論──它已經不再是停留於科幻電影和小說的「假議題」,反而變成很多人實際的擔憂。

圖說明

伊隆.馬斯克(Elon Musk)、比爾.蓋茲(Bill Gates)、史蒂芬.霍金(Stephen Hawking)等都是人工智慧機器人反對派的知名代表,馬斯克甚至曾預言:「人工智慧將比核彈還要危險。」

歡迎來到人機共處的世界

創造出世界上第一個工業用機械手臂的約瑟夫.恩格伯格(Joseph Engelberger),在1950年代末期成立了名為「Unimation」的工業機器人製造公司,從此開創了機器人發展新紀元,恩格伯格也被後人稱為「機械手臂之父」。

恩格伯格會對機器人如此感興趣,起因於他在哥倫比亞大學就學時,無意間讀到了哥倫比亞校友——艾西莫夫的機器人小說,並從此受到啟發,進而動手讓艾西莫夫筆下的機器人來到這個世界。

在艾西莫夫動筆寫下第一篇機器人故事時,他從未想過有生之年會看到筆下的機器人來到這個世界。事實上,傳統的機器人小說分成兩大類:帶有負面形象、威脅人類生存的機器人,和被人類奴役、引發人類同情的機器人。

《艾西莫夫機器人短篇全集》收錄31篇原本散見於七本艾西莫夫選集的機器人短篇小說,寫作年代橫跨1939至1977年,其中包括他1940年發表的第一篇機器人小說《小機》、好萊塢電影《變人》及《機械公敵》的起源故事等。

圖說明

艾西莫夫則打破了人機二元對立公式,創造了第三種中性的機器人形象:由工程師製造、內建安全機制、被用來執行某項工作的工業產品,既不威脅人類,也不帶弱者形象。

艾西莫夫不只啟蒙了一位機械手臂之父,他在小說中使用的自創詞彙「機器人學」(Robotics),也早已是學術期刊常見的通用詞語,甚至變成一門專業學科。而他所創造的「機器人學三大法則」,至今仍然不斷被各種文本引用,甚至成為許多科學家研發人工智慧時的指導原則。

3 Laws of Robotics
機器人學三大法則
1.不得傷害人類,或因不作為使人類受到傷害。
2.除非違背第1法則,必須服從人類命令。
3.在不違背第1及第2法則下,必須保護自己。

艾西莫夫筆下的機器人幾乎都是機器人學三大法則的化身,而這三大法則彼此之間存在的邏輯漏洞,不只成為艾西莫夫機器人小說的題材,更預言了當人工智慧發展到一定程度時,機器人與人類的關係或許終將針鋒相對——設想當人工智慧超越人腦時,機器人為了遵循第一法則,保護人類、使人類不受傷害,是否會反客為主,成為人類的主宰?

艾西莫夫筆下的機器人既然已經成為現實,他所描繪的「人機共處」未來世界或許也不再遙遠,屆時機器人與人類之間的關係又將如何?當機器人成為有意識的個體,是否能被視為生命,甚至擁有公民權?艾西莫夫的小說看似天馬行空,或許更像是一則則警世預言。

故事1:
機器人會不會發現自己是被人類奴役的機器?

在1950年代,艾西莫夫就寫出了一篇關於自動駕駛車的故事,在當時看來是多麼天馬行空。不過對照如今,各大車廠在自動駕駛這一役打得如此火熱,又不禁感嘆艾西莫夫筆下的世界怎麼會遙不可及。

這篇叫《莎莉》的故事中,對自動駕駛車的描繪就與現今各大車廠規劃的產品如出一轍,它大幅降低了人類喪身於車禍的機率,讓瞎眼的老兵、下身麻痺的病患有機會自在上路。

自動駕駛車的聰明絕頂,讓主人公著迷不已,並經營起「退休汽車農莊」,養護起51輛退休、無人看管的自動駕駛車,它們可以自由行走、活動,不需被人類控制。

圖說明

當一位乘著自動駕駛巴士的男人試圖侵入農莊,強搶這些價值連城的車子時,會發生什麼事?農莊內的智慧汽車試圖用它們的方式與那台巴士溝通。於是巴士失控了,不再聽令於男人,他的入侵計畫自然破功,失控的巴士甚至讓他失去了性命。

本來全心愛護著自動駕駛車的主人公,突然對它們感到害怕。這些具備人工智慧的汽車到底交流了什麼內容,讓應該聽令於人類命令的巴士開始反抗?當一台外部的自動駕駛車,發現農莊內的車子與眾不同——永遠沒人駕駛、與人類平等相處,它會意識到原來自己受到「奴役」嗎?

受到人類「虐待」的汽車,會認為所有的汽車都應該像農莊內的汽車那樣自在生活嗎?當一部人工智慧機器可以跟另一部人工智慧機器溝通時,它們就有機會將這樣的訊息逐層往外擴散出去。至於它們交流了什麼樣的內容?你永遠不會知道。

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(本文出自於《數位時代》2015年9月號文章精選,尊重智慧財產權,如需轉載請來信洽詢:web@bnext.com.tw)
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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
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一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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