對機器人施暴,被處以刑法傷害罪?
對機器人施暴,被處以刑法傷害罪?

由「AI元年」所引發屬於技術面的討論相當的多,本文不再贅述,將重點放在AI與法律以及社會面向的關係,但它們間真的有所關聯嗎?絕對是!不僅如此,要是沒能妥善處理的話,那可會嚴重影響到AI的推廣與接受度。AI的應用領域非常廣泛,機器人乃是AI技術絕佳的展示平台,本文以機器人作為AI代進行討論。接下來,就從2015年間、兩件與機器人相關的社會事件說起。

Pepper慘遭毆打與搭便車機器人命喪荒野

2015年的9月6日,日本神奈川軟體銀行經銷店發生令人意想不到的「Pepper慘遭毆打事件」,一名醉漢闖進Pepper駐店的門市與店員發生口角,店員看苗頭不對立刻落跑,留下該名醉漢與嬌小可愛又笑容可掬的Pepper共處一室,沒想到這老兄竟對Pepper狂毆猛打,造成極大損毀,一時群情譁然,輿論強烈譴責,認為該重判該醉漢傷害罪。

無獨有偶,同年八月,美國也發生「搭便車機器人(Hitchbot)命喪荒野事件」,Hitchbot是加拿大團隊所研發的社交機器人,它的造型、功能簡單,也不會走路,唯一會的就是陪人聊天,研發團隊開發Hitchbot的目的是想測試人們對於偶遇的機器人會不會懷抱善意。採取的方式是讓它在路邊尋求搭便車的機會,看能否靠著一段段溫馨接送情抵達目的地。先前已成功橫越加拿大、德國和荷蘭,沒想到這趟的美國之行竟成為此生句點,出發兩個禮拜後,在費城郊區慘遭橫禍,魂斷荒野。

對機器人施暴,被處以刑法傷害罪?

Pepper和Hitchbot的遭遇令人不忍與不捨,真想好好替它們討回公道。但仔細想想,就算是擁有擬人的外型,它們的本質不就是機器嗎?如果光看內部結構,和電視、冰箱等家用產品又能有多大差別呢?即使我們一時想不開,踢了別人家的冰箱兩腳,應該是犯了民法上的財物毀損,為什麼對機器人施暴,就要被處以刑法傷害罪呢?

原來,機器的外型還是會影響我們的判斷,但人之對機器人另眼相看的根本原因,還是來自於本文關鍵字-AI,它讓機器人展現看似自主的行為,讓人感覺到它們似乎擁有智慧或自己的想法。就是這種錯覺使得我們與機器人互動的過程中,不知不覺、情不自禁地將情感投射到它們身上。然而,人這種「非理性」的移情反應,對AI的發展會產生什麼具體影響嗎?

我們來看看AI與機器人法律專家、任教於日本東北大學前沿學際科學研究所翁岳暄教授的看法,他在「科技法制前瞻論壇-人工智慧應用之法制展望」中曾論及「Pepper慘遭毆打事件」,他是這麼說的,「Pepper作為法律客體,就只是一個單純的財產或說是物品,所以不可能用刑法傷害罪論罪;但同時,我們也不能全然忽略大眾感受,想想看,當無情的拳頭落在Pepper身上,每個人的心中都會隱隱作痛!」

「這也是為什麼我們應該考慮賦予機器人特殊法律地位,它的真正目的是為了保護人,讓人們受創、希求正義的情緒得以紓解,反而不是為了機器人本身。」

機器人不再只是單純的物件,但也不至於提昇到擁有「人權」

那這個「特殊法律地位」應該落在哪裡?翁教授的建議是,大致介於「科技產品」與「寵物」之間,視機器人的功能與目的而定,比方說,掃地機器人的角色比較偏向功能性,人的感情連結不會那麼強烈,定位就傾向於「產品」。

另一方面,像Pepper這類型的社交型機器人,甚至有可能被視為「家中的一份子」,就可擺在「寵物」的位置。換句話說,它們不再只是單純的物件,但也不至於提昇到擁有「人權」,這樣的定位也有助於大眾在面對像機器人這種AI技術所衍生的產品時,有個可遵循之道。

也因此,在「AI元年」即將大展身手之際,我們絕不可輕忽AI與法律以及社會關係,因為所觸及的可是擁有感情的人類使用者啊!

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關鍵字: #機器人 #Pepper
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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
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

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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