《銀翼殺手》裡的黑科技:如果未來你能自由切換自己的情緒
《銀翼殺手》裡的黑科技:如果未來你能自由切換自己的情緒

本文摘自:《銀翼殺手》,寂寞出版

床邊的心情機自動鬧鐘傳來小小一陣愉快電流,把瑞克.狄卡德電醒。他嚇了一跳。猝不及防被電醒總是害他嚇一跳。他從床上起身,穿著五顏六色的睡衣站在那裡伸懶腰。現在,他太太伊蘭在她床上睜開她那不悅的灰色眼睛,眨眨眼,呻吟一聲就又閉上眼睛。

「妳把妳的潘菲德設定得太弱了。」他對她說:「我要重新設定一下,妳就會醒過來,然後……」

「別動我的裝置。」她的語氣苦澀而尖銳。「我不想醒來。」

他坐到她身旁,彎身對她柔聲解釋道:「如果妳把電流設定得夠強,就能開開心心醒來;這就是重點所在。設定成C,它就會跨越阻礙好心情的門檻,正如同它在我身上發揮的作用。」他一團和氣地拍拍她蒼白裸露的肩頭,因為他把強度設定為D,所以他此刻對這個世界滿懷善意。

「你這個死條子,把你的髒手拿開。」伊蘭說。

「我不是條子……」這下他煩躁起來了,儘管他沒設定這種情緒。

「你比條子還糟。」他太太依舊閉著眼說:「你是條子僱的殺手。」

「我這輩子從沒殺過一個人類。」現在,他的煩躁加劇,演變成滿腔的敵意。

伊蘭說:「只殺過可憐的仿生人。」

「我注意到妳花我帶回家的賞金可從不手軟,心血來潮就亂買。」他起身,邁步走到他的心情機控制台前,說:「也不存一點錢,好讓我們能買一隻真正的羊,換掉樓上那隻電動假羊。這些年來我過關斬將賺賞金,只換來區區一隻電動的動物。」在控制台前,他猶豫著要撥到丘腦抑制功能,熄滅怒火,還是撥到丘腦刺激功能,發狠吵贏這場架。

伊蘭瞪大眼睛看,說道:「要是你撥到變本加厲,我也會如法泡製。我會撥到最最最強,你就等著跟我大吵一架。到時候,你就知道截至目前為止我們吵過的架都不算什麼。撥啊,走著瞧,你試試看。」她速速起身,連跑帶跳衝到自己的心情機前,站在那裡怒視他,伺機而動。

他敗給她的威脅了,只得嘆口氣道:「我會撥到我今天排定的情緒。」查一下二○二一年一月三日的排程,他看到排的是適合上班的專業態度。他小心翼翼地說:「要是我按照排程調,妳是不是也願意照做?」他老謀深算地等著,除非他太太附議,否則他不動手。

「我今天排了六小時的憂鬱自責。」伊蘭說。

「嗄?排這種東西幹麼?」如此一來,心情機就沒有存在的意義了。「我甚至不知道可以這樣設定。」他鬱悶地說。

「有一天下午,我坐在這裡。」伊蘭說:「照常把《友善巴斯特麻吉天團》打開來看。他說有一件大事要爆料,接著就播起那個爛廣告,我很痛恨的那一個,你知道,就是防輻射下體護具的。所以我暫時把聲音關掉,然後聽到這棟大樓裡,就是這棟,我聽到……」她伸手比了比。

「一戶又一戶的空屋。」瑞克接口道。有時在夜裡,照理說應該是睡著了的時候,他也會聽到。然而,這年頭住滿一半的大樓就算人口密集度很高了;戰爭之前是郊區的地方,你甚至可能發現建築物裡完全空無一人……或者,他聽說是這樣啦。一直以來,他都只是聽說而已;如同多數人,他也沒有興趣親自證實一下。

伊蘭說:「當下,在我把電視機聲音關掉的時候,我的心情是三八二,我才剛撥過去而已。所以,儘管我知道自己應該覺得很空洞,卻沒有空洞感。我的第一反應,是很感激我們還買得起潘菲德心情機。但接著我意識到這有多不健康,不只在這棟大樓,而是不管到了哪裡,我都看到沒有人煙、一片荒涼蕭瑟,但我卻沒有情緒反應。你懂嗎?我猜你不懂。但在以前,這被認為是精神疾病的一種徵兆,人稱『恰當感覺缺失』。所以,電視繼續關著靜音,我坐到我的心情機前東試西試,最後找到絕望情緒的設定。」她那巴掌大的小臉一掃陰霾,露出滿足的神色,彷彿她達到了什麼了不起的成就。「於是,我把它排到我的排程上,一個月兩次,感到一切無望,畢竟地球上隨便哪個小老百姓都移民了,我們卻還留在這裡。我想這樣的時間分量很合理,你不覺得嗎?」

「可是像那樣的一種情緒……」瑞克說:「妳很容易就會陷在裡面,後面就撥不出來了。那種對現實的徹底絕望,是永無止境、沒完沒了的。」

「我安排了三小時後自動重新設定。」他太太狡猾地說:「切換成四八一,感覺未來有無限的可能,嶄新的希望……」

「我知道四八一。」他打斷道。他好幾次撥到那個數值;他很依賴四八一。「聽著。」他坐回自己床上,抓住她的雙手,把她拉下來坐在他旁邊,說:「就算有自動終止設定,體驗負面情緒還是很危險,無論哪一種。別管妳的排程了,我也會拋開我的排程;我們一起撥到一○四,一起體驗一下,接著妳就繼續保持下去,我則是重新設定成平常適合上班的態度。這樣我就會想爬上樓頂,查看一下我們的羊,然後出發去辦公室。同時,我也會知道妳沒坐在這裡胡思亂想,不好好看電視。」他放開她細長的手指,穿過寬敞的屋內來到客廳。客廳還隱約留有昨晚的菸味,他彎身打開電視。

伊蘭的聲音從臥室傳來:「我受不了在早餐前開電視。」
「撥到八八八。」趁電視開機的時候,瑞克說:「無論電視上演什麼都想看。」

「我現在什麼也不想撥。」伊蘭說。

「那就撥到三。」他說。

「我就說了不想撥,你還叫我撥到三。如果我不想撥,那我最不想撥的就是三了啊!因為三會讓人有想撥心情機的渴望,而此時此刻我最不想要的就是這種渴望;我只想坐在床上盯著地板。」她尖聲說道,語氣透著蕭瑟的寒意。她的精神委靡下來,整個人頹然不動,直覺產生的沉重感與無力感鋪天蓋地籠罩住她。

他把電視音量調高,友善巴斯特的聲音轟隆隆地充滿整個房間。「呵呵,各位,今日氣象提要的時間到了。獴科衛星回報,近午時分輻射塵格外強烈,午後漸趨緩和,所以打算冒險出門的鄉親父老……」

伊蘭從他身旁冒出來,長長的睡衣輕飄飄拖在地上。她關掉電視機。「好,我放棄;我撥。你要什麼我就撥什麼,銷魂的快感也行——我的心情差到連這都願意忍受。管它的,有差嗎?」

「我來幫我們兩個撥。」瑞克說著帶她回到臥室。在她的控制台前,他撥了五九四——心悅誠服以夫為天。在他自己的控制台前,他撥到別開生面、煥然一新的工作態度,儘管他根本不需要。用不著仰賴潘菲德的人工大腦刺激,這本來就是他一貫的看待工作之道。

***

由於費了點時間和太太鬥嘴,他匆匆吃過早餐,全副武裝準備外出,包括戴上他的埃阿斯型防輻射下體護具。他要先去樓頂上的草地,草地有遮雨棚遮蔽,他的電動羊在那裡「吃草」。這隻幾可亂真的金屬綿羊有模有樣、心滿意足地大嚼特嚼,蒙蔽這棟大樓的其他住戶。

無疑的,別家的動物有些也是電子迴路打造的假貨,他當然沒有刺探打聽,一如他的鄰居也不會來問他那隻綿羊的底細。這是再無禮不過的了。比起問一個人的牙齒、頭髮或內臟是不是真的,問別人「你的綿羊是不是真的」還更觸犯禮儀的大忌。

早晨的空氣中瀰漫著灰濛濛的輻射微粒,遮蔽了太陽,撲鼻而來,繚繞不去;他不由自主吸著受到污染的致命空氣。唔,這樣形容未免太過了點。他心裡一邊想,一邊上樓來到他那塊草地。草地連同下面那戶大得過分的住家都歸他所有。世界終戰遺留的威力削弱了。熬不過輻射塵的人幾年前就已嗚呼哀哉,現在的輻射塵比較弱,面對的又是強壯的倖存者,充其量只能在神智和基因特徵上搞破壞。儘管有防輻射下體護具,輻射塵無疑還是會降落在他身上、滲透進體內,只要他一天不移民,輻射塵的髒手就每天一點一點染指他。目前為止,每月一次的健康檢查都證實他很正常,是個在法律容許範圍內可繁殖下一代的正常人。然而,任何一個月,舊金山警察局的醫生都可能宣布不同的檢查結果。在無所不在的輻射塵污染下,正常人創造的特殊分子持續不斷地冒出來。海報、電視廣告和政府的垃圾郵件目前的宣導口號是:「不移民就退化!操之在你!」說得對極了。瑞克一邊想,一邊打開通往他小牧場的門,朝他的電動羊走去。他暗自想著:但我不能移民,因為我的工作。

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/8VZ1pXcQ1SI" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>
關鍵字: #數位書選
往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓