是福還是禍?當AI能夠操控你的情感,卻也能用來預防犯罪
是福還是禍?當AI能夠操控你的情感,卻也能用來預防犯罪

本文摘自:《情感運算革命》,商周出版

日常環境中感應器的使用日益增加,也就是通稱的物聯網(Internet of Things,IoT),結合了大數據分析的預測能力,正在改變我們與世界的關係。只是並非都是好的方面,隱私、自主權,甚至是自我決定等問題,在討論這些侵入性科技時都會一一浮現。儘管這些聽起來就夠令人忐忑了,但是如果結合能快速讀取、理解我們的情緒反應並做出回應,就更讓人惴惴不安了。

購物者顯然常被說服,而購買超出原先計畫,甚至不符合自己最佳利益的東西,但是這種可即時與我們的基本感覺互動的能力,讓局勢朝著更受操弄的方向轉變。彼此關係從相對平衡的狀態,變成更像是掠奪者與獵物的關係。

從消費、談判到面試的應用

廣告主和行銷人員已經開始擁抱情感運算。假以時日,隨著情感運算愈來愈容易取得且方便使用,將會應用在任何電腦可以與人互動的地方。

仍在初期階段的情感運算已被當成行銷研究工具使用,時間一久,隨著處理能力、頻寬及演算法改善,將有新的情緒覺察系統提供商家愈來愈容易使用的功能。

到了最後,假設有利可圖的話,這些功能將會轉化成服務系統,目前通常稱為「軟體即服務」。公司可以合理費用使用這些整合服務執行各種任務,不必自行開發軟體和資料庫。這類服務可以擷取並自動執行許多較為複雜的臉部辨識、3D掃描、情感運算及擴增實境,讓企業能快速而即時地吸引消費者,就像你我寄發電子郵件,或是對文件進行拼字檢查那麼輕鬆簡單。

我們應該對此感到憂心,因為情緒操控的可能性將無法抵擋,而且會大幅改變零售商與消費者關係的平衡。只需要想像一下,在汽車展示間裡有一個能幹的銷售人員。你想買一輛車,但是顯然不想為這筆已經頗為重大的投資再付出更多的錢。你和銷售人員討價還價,企圖說服彼此。

如果進行這場談判的一方,是能以光速與超高準確度解讀你的非語言信號,並且加以回應的機器呢?你真的認為自己在走出展示間時,荷包能完好無損嗎?我打賭不會。

無生命的詐騙犯

至於社會中比較脆弱的成員呢?老年人通常會淪為詐騙的受害者,而那些騙局可能會讓比較年輕,也更精明的人搖頭。針對老化神經科學的研究顯示,老年人會對信任相關的跡象敏感度降低,也不能忽略他們對生存的這個新世界缺乏理解。平均而言,一般人對於成長期間使用的科技,會比父母和祖父母更加熟悉,也更遊刃有餘,他們和這些科技打交道時的常識也一樣。展望情感運算之類的科技,我們可以想像老年人在接觸那些互動或交易時會比他們的子女單純生疏。詐騙集團有辦法快速讀取並理解他們的感覺,就可以趁機大肆利用自動化。販售一些不可靠的投資給退休人士,快速榨乾他們的銀行帳戶,並且操控寂寞老人寫下遺囑,都可能還只是冰山一角。

沒有人知道究竟有多少聊天機器人滲透到約會網站與社群媒體網站,但是專家同意,數量大概在100萬以上。近幾年來,這些程式的數量和成熟程度進步十分可觀。根據2014年的一份調查估計,56%的網際網路流量是由機器人程式產生,這些程式是設計來執行高度重複性的作業。調查指出,這些流量大約有一半來自好的機器人,但是約30%則是由惡意機器人產生,如網路爬蟲(web scrapers)、駭客工具、垃圾郵件發送器,以及模擬身分程式(impersonator)。

如此看來,隨著人工智慧愈來愈成熟,也愈來愈能理解並回應情緒及非語言信號,所有人類將會變得何等脆弱?

隨著情感運算科技普及,並且在不同領域中找到應用方式,我們可能也要面臨許多發展期的困難。當成工具用於執法工作或蒐集情報可能成效卓著,因為有了解及預測罪犯與嫌疑人行為的需要。但是,這些科技會如何改變,或是加深公務員對公民自由的潛在侵害?似乎是再稀鬆平常不過的情況。

真假難辨的謊言與真實

一份針對206份文件與24,483份法官紀錄進行的大規模整合分析研究結果顯示,即便是警察和法官,所有人在評估一個人是否說謊時,成績並沒有比碰運氣高出多少。平均而言,只有54%的機會能判斷出正確的實話/謊話。有意思的是,儘管多數人的行為有事實偏誤,但是執法人員卻偏向另一個方向,帶著一點謊話偏誤。不過,哪一種方法明顯都沒有比另一種更準確。

另外一項針對509人的研究,其中包括美國特勤局、中央情報局、聯邦調查局、國家安全局,以及緝毒局執法人員在內,只有特勤局在偵測目標人物是否說謊時的表現明顯比碰運氣來得好,然而即使如此,特勤局觀察人員的成功率也只有64%。

難怪世人尋求可靠方法偵測詐騙的歷史悠久。十九世紀末,人們開始將科學方法應用在訊問時是否說謊。測謊器可同時記錄並列出受試對象的脈搏、血壓和呼吸次數的測量變化,經過多次修正改良後,二十世紀末時演算法和軟體都開發到可更進一步分析測謊儀數據。時至今日,測謊儀測試依然是我們驗證事實和偵測欺騙時,最好也是唯一的科技方法。

然而,測謊儀的功效依然頗受質疑。由於測試結果的不一致,引發相當多爭議。此外,還無法區分說實話者與真正說謊者的生理喚起反應(arousal response)。更複雜的是,有些人確實可以訓練自己在說謊時不會有身體的自發反應出賣他們,藉此欺瞞機器。基於種種原因,許多法庭和司法單位並不把測謊結果列為足以採納的證據。

從犯罪防治的觀點來看,還有另外一個問題就是,測謊儀不能用在遠距離的對象,而是必須將裝置直接連接到受試對象的身上才能運作。

隨著情感運算的出現,情況大致上很快就有了改變。支援技術如臉部辨識,已經在城市廣為使用,無論是實體商店、廣告牌、體育館及街道上都有閉路攝影機。有些城市的數位顯示器已經能夠根據觀眾的性別、族裔和年齡層,顯示客製化廣告。由浸入實驗室(Immersive Labs)之類的公司開發的數位顯示器,能在25英尺外就判定這些細節,一次可判讀多達25人。搭配微軟Kinect或網路攝影機的智慧電視與系統,可以設定為無論誰坐或站在它們前面,都能判斷人口結構和其他細節,並且得以同時客製化內容與廣告。

政府對情緒辨識科技的應用與濫用

隨著電腦處理能力日益強大且無所不在,簡單的臉部辨識將被即時情緒辨識取代,一如所有模式識別科技,也將在短時間內快速改進。

執法人員早就需要工具輔助他們準確判讀情緒,並且偵測謊言。這麼多年來,這項科技已經向前躍進一大步,切實可行。執法人員會熱情擁抱它嗎?還是會因為美國公民自由聯盟和電子前哨基金會等團體必定會提出基於隱私與公民自由疑慮而拒絕使用呢?至少在一開始時,有可能會是前者。

提到個人安全問題時,大眾屢屢證明如果確定能夠帶來更完善的保護,他們願意犧牲一點公民自由。從九一一事件之後毫無爭議地通過美國愛國者法案(USA Patriot Act),以及後來根據2006年恐怖分子監聽法(Terrorist Surveillance Act)而擴大監聽,可見一斑。但是,正如常見的情況,這類工具不免遭到濫用,而等到濫用時將會引起民眾反彈。

能夠遠端解讀情緒的工具可用來操控行為,應該引發嚴重關切。為了取得電腦系統認為有罪者的口供,訊問人員願意做到什麼程度?然後就是錯誤記憶(false memories)的問題。研究顯示,記憶形成的過程也複雜地包含情緒,尤其是負面情緒顯然更容易受到錯誤記憶形成的影響;換句話說,就是讓人相信他們記得某件其實根本不曾發生的事。為了在達成如招供等目標的過程中解讀情緒,設計的系統有可能會形成一種回饋循環,若是沒有足夠的防衛,隨著每個非語言回應而來的一連串質問,可能在無意中灌輸了錯誤記憶,最後導致坦白供認。

儘管許多民主國家都有保護公民自由的防護措施,但是濫用這類監視與訊問方法的風險仍然極大。如果發生這種狀況,最後有可能會引發強烈的反彈。輿論的轉變可能導致完全禁止這方面的用途。但屢見不鮮的是,禁用科技通常只會將科技逼入幾乎不存在管理規範,卻充斥濫用可能性的陰影之中。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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