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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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