從社會學角度看Sophia騙局與人工智慧的「自我意識」
從社會學角度看Sophia騙局與人工智慧的「自我意識」

去年年底才風光獲得公民身分的Sophia,卻在前幾天被「卷積神經網絡之父」Yann LeCun斥為一場騙局。這讓關於AI到底是否能夠「成為人」或「形成自我意識」的爭論再度成為焦點。

這不是騙局,什麼才是騙局?

先不論給予Sophia人類公民身分的,是沙烏地阿拉伯這個女性人權與公民權仍受壓迫的國家,這件事本身就荒謬地令人發笑(一個連「人」的權利問題都還搞不定的國家,反倒搶著給「非人」公民身分)。

如果你也看過那些Sophia與人互動的影片(例如她去Jimmy Fallon的Tonight Show),我想就算你不是什麼AI專家,應該也會懷疑Sophia真的「夠格」成為人類公民嗎?

我得先說,我不見得如李開復所說的,將Sophia獲得公民身分這件事視為是對人類最大的羞辱。但如果說Sophia的每次登台「演出」都得事先設定,否則其對話與互動的能力就會大失水準,而她卻又被「包裝」地彷彿跟人沒什麼不同,那麼,這不是騙局,什麼才是騙局?

總之是已經被騙了,至少我們得藉這個機會再想想,AI真的能「成為人」或「形成自我意識」嗎?當然,上述這個問題本身可能已經是一種化約,也就是將「形成自我意識」等同於成為人。不過,在有限的討論空間下,且讓我先這樣提問。

AI能形成自我意識嗎?

AI的發展之所以老是與「人」扯在一起,套一句Sophia的話,恐怕也是電影看太多的緣故。有太多的科幻電影都以AI與人的關係為題材,探討著理性、感性、身體、生命、情感、支配、自由等等重要的問題。

而認真說來,在我看過的有限的科幻電影中,特別處理了「自我意識」這個問題的,大概就是《奧圖瑪塔》跟《成人世界》這兩部。前者透過AI機器人開始會自我修復受損的身體,凸顯出它們開始有了自我意識;後者則是一位天才科學家開發出一套有著類似人類學習能力的AI,並實驗性地將其灌進某具本該報銷的機器人後,它卻陰錯陽差地「成長」為街頭混混的故事。

絕非湊巧地,這兩部電影裡的AI都是「有身體的」,《奧圖瑪塔》裡的機器人突破了設計原則開始維修「自己的」身體,《成人世界》的機器人查皮甚至會因為被火燒身、失去手臂,表現出(或感到)恐懼與痛苦。如果對照來看的話,一方面Sophia也有她的身體,但另一方面,Sophia的身體卻顯然笨拙,或者說了無生氣。

是的,雖然說科幻電影經常讓人不切實際地幻想高科技的未來,但許多時候它卻也精準地掌握了一些問題。在形成自我意識這個問題上,我們可以看到,「身體」至關重要。從社會心理學的角度來看,「自我」的形成是幾個過程作用下的產物。首先得有一個能夠想像地預演下一步行動的心智過程,而這意味著這個心智過程能夠理解「外在」的資訊進而「內在」地預想可能的行動後果;其次,「自我」形成於與他人的互動中。也就是說,在互動中,心智過程可以處理外在他人針對「自身」所釋放出的描述與評價訊息,進而心智過程便能夠形成關於「自我」的意識與想像。

換言之,正是因為有一個身體,他人的眼光、評價與描述才會在互動中指向同一個所在。因此,「自我」的形成就好像是一個迴旋的弧線一般,從「這裡」發射出去再從他人回返至原初起始的所在。這一迴旋的弧線讓「自我」得以從身體中誕生。說穿了,我們經常在說「要注意自我形象」時,為何總是第一直覺地看看自己的裝容打扮、言行舉止,正是這個原因。

而Sophia雖然有著令人驚豔的表情控制技術,但她的身體卻沒有表現出「自我」。這不是在說Sophia沒有「個性」(事實上她的言行還挺有的),而是在說,除了「有反應」的表情(但有時也會延遲反應)外,她的肢體動作往往是呆滯且無法相應於互動他者有所進退的。

換言之,你可以想像,上述我所謂形成自我的那道迴旋的弧線,在Sophia這裡,就算不是全然不存在,恐怕也是模糊不清的。因此,進一步說,AI是否可能形成自我意識?那就得看AI何時既能有進行想像預演的心智(運算)過程,又能有一個同時作為認知與行動起始點,及他人描述與評價回返原點的身體。

跳出人類中心思維

不過,我得再多說一點的是,這些老是把AI跟「人」扯在一起的討論,除了受科幻電影影響外,也不免是由於「人類中心主義」所致。

簡單來說,一方面有些人會認為這種比人更強大的科技,總應該是要以人(這個過去自視為萬物的頂點)為範型的放大與增強。另一方面,人類中心主義也表現在,我們焦慮於如果AI「不像人」,那我們可能控制它或與它「溝通」的可能性就更低了。當然更不用說,如果它「不像人」,人類未來又該如何承認其存在?

但是如果我們能先跳出人類中心主義的思維,想像AI發展的未來時,相較於有沒有「自我意識」,我反倒覺得AI是否能夠及是否應該「自主」的問題更為重要。在這裡,「自主」可以簡單定義為,能自行選擇目標、提出問題並尋求解答及採取行動。

換言之,當AI的發展實現「自主」時,這也意味著人類終於才切實地看清了科技不再(或說從未)受自己控制。至於之後的故事就沒人能知道了。

《機械公敵》的「人類保護計畫」會真實上演?還是會如《奧圖瑪塔》那樣,AI機器人將集體遠離終將自我毀滅的愚蠢人類?

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關鍵字: #人工智慧
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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