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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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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