艾西莫夫機器人預言Part2:為什麼你不安分做個人類就好?
艾西莫夫機器人預言Part2:為什麼你不安分做個人類就好?
2015.09.19 | 科技

續上篇:艾西莫夫機器人預言Part1:機器人會知道自己被奴役嗎?

艾西莫夫的創作詳細探討了機器人的心理和感情,透過他的預言,或許可以揣想當機器人具備高度人工智慧時,我們將會碰上什麼樣的倫理議題?

議題1:有意識的機器人,該不該被賦予公民權?

艾西莫夫的小說《雙百人》中,譜出了一段浪漫感人的機器人故事。一個活了200歲的「人瑞機器人」,有著豐沛的情感,意識到自己的不同,它畢生不斷尋找生命的意義。

既然不是一個自然的生命,但卻擁有情感、自由意志、創作能力,那它是什麼?不忍心不停看著自己深愛的人類朋友、愛人一個個辭世離他而去,於是它花了許多心力,想將自己變成人,後來它如願擁有人類的外貌和器官,能與相愛的人類共同生活,同時也放棄了機器人「永生」的權利。

圖說明
(盧諭緯攝影)

在愛人生命倒數的時刻,它將自己變成百分之百的人類組織,預計與她一同老化、死亡。在政府宣判最後結果,承認他們的婚姻,並終於認證它的人類身分時,它已悄悄離世。而它的愛人在聽完宣讀後,也隨後帶著滿足笑容辭世。這樣特殊的機器人,有著人類的情感,它也不斷向政府伸張自己的「人權」。

這個故事固然過於虛構、遙遠,但關於故事中機器人生命權、財產權甚至是通婚權的探討,卻是我們可以設想面對的。機器人當然沒有靈魂,這是無庸置疑的,但是機器人的「人性」卻有可能來自於它對行為的抉擇。當我們有一天認同它人性的那一部分,有沒有可能進一步賦予機器人靈魂?

就像現在的動物有生命權,是因為我們認同動物的生命和自由意志,所以法律禁止虐待動物。會不會有一天我們會對機器人有不同的情感認知,覺得殺機器人是犯法的?或者機器人權也應該受到重視?當我們覺得機器人的存在已經威脅到人類時,還可以隨意銷毀它嗎?

如果機器人不小心造成人類性命傷亡,那責任過失歸屬又該如何?是由機器人製造公司、保險公司還是機器人的主人面對?強大的人工智慧機器,終將衝擊我們對道德倫理的認知。

議題2:凌駕三大法則之上,機器人或將成為人類的主宰?

即便有三大法則的存在,在艾西莫夫描繪的未來世界中,人類對於機器人卻是愈發的恐懼。起初機器人只被用在專業的工作環境中,漸漸的,當機器人充斥在人類一般生活中時,人類一方面希望機器人能有充分的智慧、理性的判斷能力,一方面又害怕他們將取代人類的存在。

雖然機器人學三大法則是用來保障人類安全,但卻存在了許多邏輯漏洞。像是機器人如何定義、判別人類?當兩個人類的指令互相衝突時,機器人要如何透過天分、智慧、對社會有用的程度、成熟度、社會責任感等抽象價值,來決定服從哪個指令,才會造成最小的損失?

圖說明
(林衍億攝影)

如果下指令的人心智有問題,或者他是小孩、有人格缺陷的罪犯、外行人,根本不知道自己的命令會造成什麼後果,機器人如何決定是否服從?當服從的行為必須牽涉到機器人的判斷能力時,是否代表機器人有權利判斷誰是「次等人類」?

艾西莫夫設想的最極端狀況,是有一天機器人會發現自己的心智、品格、學識等各方面都超越了所有人類,比一般人類還要完美無缺,屆時他們會不會為了第一法則中「不使人類受到傷害」這個最高指導原則,起身主宰這個世界,以將人類納入保護的羽翼之下?

議題3:真假難辨的人形機器人,你不恐懼嗎?

機器人與人類在外表、動作上相似,例如有頭部、四肢,就像真人一樣,因此人類會對「越像人類」的機器人產生正面的情感,這也是為什麼人形機器人一直是科學界最熱門的研究主題之一。但是當機器人的外觀真的像人像到一定程度,有皮膚、有毛髮,甚至還穿著衣物時,看著這樣的東西,你不害怕嗎?

1970年代,日本機器人學家森政弘曾提出著名的「恐怖谷理論」,講的就是人類對於與人相似到特定程度的機器人,會產生排斥、焦慮等反應。

艾西莫夫寫作的年代,固然尚未出現恐怖谷理論的假設,但他也充分利用與人相似度極高的人形機器人,寫出光怪陸離的故事——當機器人高度擬人化時,首當其衝的,便是會混淆我們對於真假人類的判斷。

艾西莫夫將這個問題的嚴重性拉高到國安層級。一位魚目混珠的人形機器人,有可能是任何人的化身,他可以化身為情報員,做為敵對國家的間諜,對國家的情報單位放送錯誤的假消息;他甚至可以替代總統的存在,用絕對的理性和智慧統治國家,而人民不會意識到自己正被一位機器人統治。如今科學家莫不以製造出高度仿真的人形機器人為傲,但究竟是否有其必要?

議題4:機器人想要「血肉之軀」,人類卻想要「鋼」強器官?

追求更長壽的性命,甚至是永生不死,一直以來是人類最古老的慾望。機器人的物理強度和金屬般的持久性,某一部分也乘載了人類的想望。

艾西莫夫在《分離主義者》這篇故事中,透過一位擔任外科醫師的機器人與人類在手術檯上的對話,呈現了荒謬怪誕的情節。人類病患堅稱他想要安裝一顆最貴、最好的金屬電腦心臟,機器人醫師卻不解:「為什麼你不安分做個人類就好?」

在人類追求延長壽命,將自己的身體都電子化時,機器人卻想擁有血肉之軀。他們想將內部換上纖維元件、被輸入血液系統——他們想像個有血有肉的「人」。

或許機器人的存在能讓人類看到自己的極限,理解到原來人類並非無所不能,看著機器人,也許我們會惆悵、會嫉妒,但也或許我們會學著更理解並珍惜造物主所創造的生命。

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關鍵字: #機器人
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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