讀《銀翼殺手》,仿生人與他/她的身體的祕密
讀《銀翼殺手》,仿生人與他/她的身體的祕密

1968年,菲利普‧狄克(Philip K. Dick,以下簡稱PKD)寫出了《銀翼殺手》(英文書名為Do Androids Dream of Electric Sheep),並獲得美國科幻及奇幻作家協會星雲獎(Nebula Award)提名。1982年,這部小說被改編成電影《銀翼殺手》上映,成為經典科幻電影之一。

對於年輕世代來說,除非是狂熱科幻迷,三十多年前的電影可能最多就聽過片名(近半世紀前的原著小說就更不用提),恐怕沒多少人知道PKD是誰。但如果我說,阿湯哥(Tom Cruise)年輕時的電影《關鍵報告》、班‧艾佛列克(Ben Affleck)的《記憶裂痕》甚至麥特‧戴蒙(Matt Damon)與愛蜜莉‧布朗(Emily Blunt)的《命運規劃局》都改編自PKD的小說,就令人感興趣了吧!

《銀翼殺手》是一部以「仿生人」為主題的科幻小說。被主角瑞克‧狄卡德(Rick Deckard)追緝的新型仿生人「連鎖六號」看起來就與一般人沒兩樣,能吃能喝、會恐懼還會流血,甚至能與人做愛。因此,在小說中主角唯一能用來識別仿生人的,只有一台測試是否具有同情共感能力的機器。

不過,要說《銀翼殺手》中人與仿生人的差異只在是同情共感能力,並不準確。PKD所創造的連鎖六號仿生人與這幾年來我們看到的各類「新款」如《機械公敵》的索尼、《成人世界》的查皮、《普羅米修斯》的大衛等都有共通之處:他們的身體都與人類相似,但又截然不同。

仿生人的身體,極度相似但全然不同

雖然PKD筆下的仿生人身體外貌、觸感、反應都與人無異,但這相似的身體仍有兩個關鍵不同點,「它們」是量產的以及「只會耗損」。

「我認為我自己真的存在,但那只是一種錯覺。我只是某個機種的典型產品。」這句話是仿生人瑞秋對主角狄卡德說的。從這樣的表述可以看出仿生人清楚意識到自身與「人」的不同:看起來很像,但「我卻沒有一個身體」。

瑞秋當然有一個身體,而且還是能誘惑主角的曼妙軀體。然而,不同於人類的身體有生長變化與多樣性,仿生人的身體是量產固定的。使得仿生人缺少構成「我」的獨特存在。

今年3月上映的,同樣也是經典科幻電影的《攻殼機動隊》,對於女主角草薙素子而言,完全「義體化」(以機器取代血肉肢體)的身體既是她生存與行動的基礎,也是她質疑自身存在的根源(我真的在這具機器身體之中嗎?)。

不管是瑞秋還是素子,機器的、量產的、不變的、缺乏多樣性的身體都讓他們動搖著自身作為一個「我」存在的信念。因為身體正是「我」賴以生存與行動的根基。也就是說,身而為人意味著:每個人都因身體、感受性與歷史的不同,而形成不同的「我」。

不確定但必死的身體

仿身人的身體「只會耗損」則突顯另一項關鍵差異。「只會耗損」意味,既不會成長演變,也不會老去死亡,只會在使用年限(在小說中是四年)到了後損毀。

這種確定必死年限的身體與人不同。人的身體是「必死」的,但那是一種不確定的必死。簡單來說,人都知道自己的生命終將結束,但沒有人知道那一天何時到來,這種不確定性給人生存特殊性,也就是一種對未來的預期、期待與計畫性,推動著人們求生與創造未來。

回過頭來,雖然PKD沒有言明,但我認為正是仿生人必死的身體讓其輕易地放棄求生。如同狄卡德看著放棄反抗的瑞秋時所想:「⋯⋯仿生人都是這個樣子。一貫認命的態度。理智而機械化地接受擺布。」

人與仿生人的身體,以及未來

雖然我們可以說,在機器人、仿生人或義體生化人的科幻電影中,機械身體的限制來自於科技可能性,但或許這樣的限制正也反映出,我們隱約察覺了「身體」對於人的重要性與獨特性。

站在人工智慧機器人發展的角度來看,或許終點並不是智能與情感,而是創造獨特、會演變、會死的身體。如同我在討論《攻殼機動隊》時的提問:當那一天到來時,我們要選擇放棄這個多樣但脆弱的身體,「上傳」「更好的身體」嗎?

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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