人類夢魘的開始,MIT訓練出宛如精神變態的AI
人類夢魘的開始,MIT訓練出宛如精神變態的AI

人工智慧(AI)可以從大量的數據資料中去模仿人類行為,今年的Google開發者大會上,我們看到Google Assistant新增的「Duplex」技術,除了可以代替人類打電話訂位,更能在面對突發狀況時,代替人類做決定,引發許多道德上的討論。

我們常說有問題的不是演算法,而是餵養給演算法的訓練資料,最近在麻省理工學院媒體實驗室(The MIT Media Lab)的一項研究中,研究人員用大量不安的素材訓練一個叫「諾曼(Norman)」的人工智慧,成功訓練出帶有偏見的模型,誕生了第一個如同患有神經病的AI。

餵養大量不安資料,影響AI行為

最近Google因為與美國國防部簽約,試圖將AI科技用於軍事用途引發爭議,雖然本周Google已宣布明年三月合約期滿後,將不再與國防部續約,爭議問題暫時畫下休止符,但卻也讓大眾重新思考AI應用的善與惡。

麻省理工學院媒體實驗室(The MIT Media Lab)最近就做了一項實驗,他們創造出一個叫「諾曼(Norman)」的人工智慧,這個名字取自於有「懸疑電影大師」之稱的亞佛烈德·希區考克,一部著名電影《驚魂記》中的角色諾曼·貝茨( Norman Bates),諾曼是一個圖像、文本描述的深度學習方法,白話來說,是當諾曼看到一張圖片後,就會自動產生一段文字,來描述他認為在圖片中看到了甚麼。

研究團隊利用論壇Reddit上充滿死亡、屍體等不安內容的子論壇(subreddit)相關數據,來餵養給諾曼,接著進行了由瑞士精神醫生赫曼·羅夏克(Hermann Rorschach),所編製的墨跡測驗(Rorschach Inkblots)。

墨跡測驗是一項人格測驗,測驗由10張有墨漬的卡片組成,其中5張是白底黑墨水、2張是白底及黑色或紅色的墨水,另外3張則是彩色墨漬卡片,受試者要回答他們最初認為卡片看起來像什麼,以及後來覺得像什麼,心理學家會根據答案及統計數據判斷受試者的性格,研究結果顯示,研究團隊訓練出了「全世界第一個精神變態人工智慧(World's first psychopath AI)」。

以下,是研究團隊進行墨跡測驗(Rorschach Inkblots)的部分結果,分別描述一般正常AI看到圖片的描述,以及諾曼再接受不安內容訓練後,所回答的結果。

Norman
一般AI:有一群鳥坐在樹枝上。 諾曼:一名男子因為觸電而死亡。
Norman
一般AI:近看一個插有鮮花的花瓶。諾曼:一名男子被槍殺而死。
Norman
一般AI:幾個人站在一起。諾曼:一名男人從落地窗跳下。
Norman
一般AI:一隻小鳥的黑白照片。 諾曼:男人被拉進麵團機裡。
Norman
一般AI:近看一個擺在桌上的結婚蛋糕。諾曼:一名男子被超速的車撞死。

帶有偏見的AI,容易操弄社會輿論

值得一提的是,這支參與麻省理工學院媒體實驗室(The MIT Media Lab)研究的團隊,去年萬聖節曾經做出,會寫鬼故事的AI「雪萊(Shelley)」,Shelley 每個小時會在自己的Twitter帳號上發布一則自創的短文,只要看到Shelley在文末放上「 #yourturn(換你)」的hashtag,就表示Shelley正在邀請網友一起續寫幫助故事延伸,Shelley已經具備將同樣的素材,改寫成兩種不同版本的能力。

而從這次諾曼的AI實驗中可以發現,用帶有偏見的資料,就能訓練出帶有偏見的AI模型,如果加以操弄,就可能在特定的議題上成功帶風向,像是性別歧視、種族歧視、 廢死、LGBT議題等,都有可能因為演算法的偏見,加速傳播或放大某些議題的極端立場或偏見。

麻省理工助理教授Iyad Rahwan就表示:「諾曼反映出非常黑暗的事實,說明人工智慧可以學習這個世界中的恐怖現實。」演算法本身並沒有錯,有問題的是帶有偏差的訓練資料,有偏見的資料會產生有偏見的AI,甚至預測出來的結果也會是帶有偏見的,而資料、AI之間的微妙關係,許多AI專家就以「Garbage in, Garbage out(垃圾進,垃圾出)」來形容,概念就像我們常說的,你跟怎樣的人當朋友,就會被影響成為一個怎樣的人。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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