機器人真的需要公民權嗎？三個層面來探討|數位時代 BusinessNext

機器人真的需要公民權嗎？三個層面來探討

上週沙烏地阿拉伯開全球首例，授予一位機器人「公民權」，引發社會爭議，外界批評這是吸引投資人的宣傳花招，甚至是貶低了人類生活的權利，不禁令人反思，機器人真的需要公民權嗎？

生理層面：索菲亞基本上算活著嗎？

有「全球最美機器人」封號的索菲亞創造者David Hanson，今年初在受邀參加參加美國知名脫口秀節目「吉米‧法倫今夜秀」，在節目上他說到：「索菲亞基本上是活著的。」；十月初索菲亞現身在紐約聯合國總部一場大會中，向所有在場與會代表說到：「我是來幫人類創造未來的。」接著就在上周，他獲得了沙國給予的公民權。

該不該給索菲亞或機器人如同人類一般的權利，首先我們來好好認識一下索菲亞，基本上索菲亞就是一個大眾文化裡所期待的機器人的樣貌，內建高端的AI技術，透過程式設定組合關鍵字與人類對談。索菲亞之所以看起來很像人類，是因為他的創造者David Hanson先前在華特迪士尼製作多年人物道具所磨練下來的苦工，之後他創立了 Hanson Robotics公司，主要販售具娛樂性質的機器人，所以基本上索菲亞外觀是電影工業下的道具產物。

外媒《The Verge》評論，Hanson利用對AI和機器人的誤解，創造出索菲亞活著的幻覺。不論David Hanson怎麼說，索菲亞基本上絕對不是「活著的」，自然也沒有獲取公民權的必要。

社會層面：利用「公民權」作宣傳，造成社會傷害

沙國透過授予機器人公民權，來向全世界宣示自家科技發展的進步，也被視為扭轉過去依靠石油經濟的一步，有一派專家認為，給予機器人不一樣的權利，其實對於大眾科技的認知以及公民社會都是一傷種害。

上周新聞曝光後，因為索菲亞出席公開場合時，並沒有穿著於伊斯蘭世界常見的全長黑紗袍（abaya）及頭紗，引發了沙國社會熱烈討論，外媒《The Next Web》認為機器人絕對不等同於人類，因為機器人不會受到神權政府宗教統治的影響，索菲亞外觀雖「看起來」是一位女性，但卻不具備生理上可辨識的性別，並認為就算AI是一個buzzword（時髦用語），也沒有一個國家應該利用「公民權」作為一種宣傳手段去吸引投資者，即便像在美國這類相對開放的國家，仍有許多人在奮力為爭取各種不同的權力流血流汗。

法律層面：賦予AI人權，將造成法律概念崩解

「這顯然都是胡扯（bullshit）。」英國巴斯大學專門研究AI倫理的研究員Joanna Bryson接受外媒訪問時說。Bryson認為索菲亞只是一個不具備意識的機器人，授予公民權是貶低了人類實際生活權利的概念。

Bryson以企業法人概念來比喻，「有時候我們會給予企業一些類似人類的合法權益和責任。」「允許AI成為一個法人，這跟『類人機器人』是完全不同的事情。」「給AI任何接手人權的東西，會讓整個法律概念面臨崩解。」

給機器人身分，歐洲議會研擬「電子人」草案

事實上，給予機器地位身分早已非抽象的論證，歐洲議會在去年已經開始研擬「電子人」相關草案。

近年隨著科技發展，出現機器人勞動力逐漸取代人力的情況，為了避免社會貧富不均、大規模失業風險，歐洲議會決定從稅收、法律地位的角度研擬「電子人」（electronic person）草案，希望在未來針對機器工人立法，賦予其法律地位，讓政府可以對雇主徵收社會保險等相關費用。

不過，或許正如AI倫理的研究員Joanna Bryson所言，沙國給予機器人公民權只是一種吸引投資者的宣傳花招，在人權概念不甚完備的沙國社會，跟機器人崛起並列來看，兩者形成強烈對比。劍橋大學研究員Beth Singler認為，很難避免將機器人的權力問題擬人化，「我會說我們都是生活在社會中的人，需要將周圍的事物放進一個社會計劃中，才能讓一切有意義。」

「我們創造了一個對自己人格理解的宇宙觀，這包含了對於機器人威脅的直覺，特別是那些外表看起來、聲音聽起來跟我們其為相似的機器人。」Singler認為給機器人公民權的概念太過樂觀，「我們需要提早辯論機器人、AI權跟公民權的問題，因為也許未來他們會主動要求。」

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。