機器人真的需要公民權嗎?三個層面來探討
機器人真的需要公民權嗎?三個層面來探討

在女權、LGBTQ權利都低落的中東社會,上周發給一位「非人類」的機器人索菲亞(Sophia)公民權,同一時間有數百萬難民流離失正在尋求庇護,索菲亞在沙烏地阿拉伯首都利雅德舉辦的「未來投資倡議高峰會」(Future Investment Initiative summit)數百名賓客的見證下,得到了許多人類流血流汗都還不一定爭取得到的權利。

而這也讓許多人不禁想問,機器人真的需要公民權嗎?還是這不過是沙國政府為了吸引投資者的一種宣傳手法?

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。

Sophia
索菲亞創造者David Hanson曾在「吉米‧法倫今夜秀」在節目上說到:「索菲亞基本上是活著的。」

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。

Hanson Robotics
Hanson Robotics公司,主要販售具娛樂性質的機器人。

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。

AI倫理的研究員Bryson說
這是一個隨時可以開放跟關閉的假性平等,如果大家都認為公民權是可以購買的,這將會如何影響大眾。

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。

Sophia
沙烏地阿拉伯開全球首例,發給非人類的機器人Sophia公民權,造成社會爭議。

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。」

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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