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

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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「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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