讓機器人拉近我們彼此間的社交距離|數位時代 BusinessNext

讓機器人拉近我們彼此間的社交距離

機器人技術發展至今，已經漸漸拋脫冷硬的刻板印象，開始擁有初步的社交能力，未來某一天機器人或許能夠成為我們的代理人，代替本尊與他人互動。

石黑浩教授的機器人實驗

人稱擬真機器人大師、日本大阪大學的石黑浩教授就曾挑戰過機器人的社交能力，他在現場來賓不知情的情況下，將一部外表神似人類、能簡單對話的機器人安排到一個宴會的場合，當天現場的燈光略為昏暗，音樂也有點嘈雜，但大致就像是一般常見的party，石黑教授想觀察的是，機器人有沒有可能融入這類型的社交環境，卻不被發現。

事後證明竟然沒有人聲稱當晚遇見過機器人，這個結果意味著，機器人已經成功化身為party animal了呢？還是在這種場合，基本上大家都只是講些無關痛癢、言不及義的對話，以至於連機器人都足以應付？當然，會場中昏暗的燈光、嘈雜的音樂是有它掩護的作用，無論如何，機器人似乎成功地踏穩了第一步。

接下來，石黑教授大大方方地將外表擬似女性的機器人帶到醫院裡來，目的是來陪伴單獨看病、備感焦慮的求診者，「她」也許就是靜靜地聆聽、點頭示意，或是簡單回應幾句鼓勵的話語，幾番測試之下，不少人覺得有「人」陪伴讓他們安心許多，但也有人覺得機器人坐在那邊就是怪怪的。

這項測試隱約透露出一種訊息，當人的心理有所掛念、不安的時候，即使是「機器人式」的陪伴，也有它舒緩壓力的效果。

這項實驗還有個後續的小插曲，由於「她」的表現很不錯，就有人要求可不可也有個「他」來代班？石黑教授就將原來的「她」改個髮型、重新上妝，搖身一變換成「弟弟」出任務，一分為二，可男可女，這又是機器人的另一項利器。

機器人能成為我們的「代理人」嗎？

由上面的案例來看，如果運用得宜，就算機器人僅具有初階的社交能力，仍然可以發揮一定的效果，但若想要推廣到更多的應用場域，那勢必得升級改版。首先，聽力一定要加強，總要能清楚聽到、正確理解對方的話語才行吧！以現有的語音辨識與自然語言技術來看，如果話說得還算符合文法，這一點倒是有機會達到，萬一來個不拘形式的對話或是天馬行空的話題，如何能提出合情、合理的回應可就是大考驗了！

機器人是可以透過網路連結到各種資料庫，快速搜尋到許多可供參考的訊息，問題是要怎樣判斷出何者才是貼切的回答、甚至能讓對方感覺窩心呢？還記得幾年前很紅、聲稱是全世界第一個拿到公民權的社交型擬真機器人Sophia嗎？「她」在回答預先設定的問題時，表現地頭頭是道，但在回應記者現場隨機提問時，卻常常答非所問，偶而還會說出挑釁意味的話，還真不能放任機器人自由對話，一個不小心，可要得罪人的！

看來想要仰賴機器人化解社交距離，仍然有不小的進步空間，那就從簡單的開始吧！比方說，餐廳可以召喚機器人來填補梅花座的空缺，高朋滿座總令人開心，偶而穿插幾句機器人式的冷笑話，說不定也是個賣點！

接下來，讓我們將眼光放遠，想像一下機器人代替我們上班、開會、甚至交友的可能性，還記得2009年影星布魯斯·威利所主演的《獵殺代理人》（Surrogate）嗎？片中的每個人都訂做了一個代表自己的機器人，因此人人都可以安穩地躲在家中，讓分身代替本尊出門承擔外界的風霜雨露，這可比現有的遠距模式更加真實、更有臨場感吧！當然，要讓本尊與分身如出一轍可不容易，不過這倒也點出值得努力的方向，也許有朝一日，機器人真能成為我們稱職的代言人，如此一來，就算沒戴口罩，也沒在怕！

責任編輯：陳建鈞

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「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。