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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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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