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 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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