「機器人三大法則」經得起新時代的考驗嗎?
「機器人三大法則」經得起新時代的考驗嗎?

如果你自認是機器人科幻的重度愛好者,想必對艾西莫夫(Isaac Asimov)這個名字耳熟能詳,被喻為二十世紀三大科幻小說家之一的他,特別對機器人的題材情有獨鍾,也獲得了「現代機器人故事之父」的美譽,即使在實際進行機器人研發的學界與業界,艾西莫夫也常扮演先行者的角色,許多優秀的學者專家都曾提及受到他的啟發。

艾西莫夫最為人稱道的事蹟,應該就是立下機器人三大法則(Three Laws of Robotics)!它歷史性的現身是在1942年發表的「轉圈圈」(Runaround)這篇文章,也被視為是人與機器人所訂下的第一份契約。這份界定雙方權利義務的合約轉眼間已經接近八十個年頭,想想如果一位職業運動員能夠簽下十年約,那絕對稱得上是張肥約,就算是國與國之間,80年的合約也極為少見,合約之所以簽不長,就是因為時間一拉長,時空環境當然會有所變化,尤其到了二十一世紀的今天,機器人的能力已今非昔比,AI也一再挑戰人類的智慧,即使被視為是經典,但機器人三大法則還經得起AI機器人新時代的考驗嗎?

就讓我們再仔細檢視一下機器人三大法則的條文:

第一法則、機器人不得傷害人類,或袖手旁觀坐視使人類受到傷害;
第二法則、除非違背第一法則,機器人必須服從人類的命令;
第三法則、在不違背第一及第二法則的情況下,機器人必須保護自己。

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圖/ pixabay

第零法則

這些法則當然是寫給科幻世界的機器人,即使如此,艾西莫夫也不至於天馬行空、隨意寫寫,其實每條法則都蘊含著深意,而且還依其重要性排定先後次序。對於具有一定危險性的機器人,合約的主要精神就在於絕對的安全與服從,由於它的造價昂貴,所以再追加一條自我保護的要求,以此內容來看,即使是依照現今工業應用的觀點,這約也算是簽的相當不錯!

但機器人三大法則所表述的就是基本的理念與原則,在實際運作的過程中難免會碰到條文窒礙難行的情形,像是第一法則就常常引發爭議,例如說,如果傷害一個人可以拯救全世界,該如何取捨?當總統與一介平民同時受難,又該救誰呢?在《機械公敵》(I,Robot)電影中,威爾.史密斯所飾演的警探一直對機器人十分不爽,心結就出在機器人在當他與小女孩一同落水時,選擇營救的對象竟然是他,對一位柔情硬漢來說,歉疚感比起喪失生命更難以承受啊!針對此點,艾西莫夫的回應是在1985年的《機器人與帝國》一書中加入第零法則:

機器人不得傷害人類整體,或袖手旁觀人類整體受到傷害。

加入這條法則事情會有改善嗎?這就讓科幻世界去煩惱吧!我們還是將觀戰重點拉回到人類真實的生活上來。

AI機器人的考驗

在這80年的時光中,AI機器人技術可說是一躍千里,也讓它的能力與貢獻度更加提昇、但相對地危險性也越大,也因此當我們在修訂條約內容時,特別要審慎評估新型態威脅的關鍵所在,像是知名作家伊格言在2018年「機器人三大定律過時了嗎?如何為AI立憲?」文章中就提到對AI意識上的關切,陸續也有學者述及AI在設計與演算法上的不透明度,以及擬人化機器人所引發的種種爭議等,這些都是在大量引入AI機器人到我們生活中時所必須要面對的。

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圖/ shutterstock

出身哈佛、牛津、與耶魯名門的知名AI法律專家、美國布魯克林法律學院法蘭克.帕斯奎爾教授(Frank Pasquale)長期觀察AI機器人技術的演進,深度剖析它們到底會對人類生活產生何種的影響,他在2020所出版的New Laws of Robotics:Defending Human Expertise in the Age of AI(Harvard University Press)一書中,以較為全面性的觀點提出機器人新四大法則:

第一法則、請輔助人類的專業工作,而非加以取代;
第二法則、請不要試圖諧擬不真實的人性;
第三法則、請不要助長零和的武器競爭;
第四法則、永遠要標示出你的創造者、控制者、以及擁有者。

AI與人性

乍看之下,這幾個條文似乎沒有像機器人三大法則那般地條理分明、明快俐落,這除了艾西莫夫就是宗師級人物之外,主要的原因乃在於三大法則將機器人視為人類,我們比較容易同理,而帕斯奎爾教授著眼於應用在真實生活中的AI機器人技術,是依據他所觀察可能帶來的威脅來訂出法則,較著重於它實質面的效益,而兩者的用意都是在於保護人類。

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圖/ maxuser via Shutterstock

我們就來看看這四大法則的意涵為何?首先第一條就明確要求機器人專心做好輔佐人類的角色,企業主也不要一心想讓它們全面取代人類工作,現階段AI機器人不應該、也沒有能力當家做主;對於一窩蜂想讓人型或社交機器人逼近人類外型或思維的做法,他十分憂心這種人造的人性終究有所偏差,甚至會扭曲人與機器人、或是人與人之間的關係;而以AI機器人進行替代戰爭以減少人類傷亡的想法,他更認為像是打開潘朵拉的黑盒子;第四條則直指AI的不透明性,一定要讓使用者清楚明白這程式或機器人到底是誰設計的,而我真的擁有並掌控它的運作嗎?不然的話,就會像是搭上不明程式所控制的自駕車,你的命運就此完完全全操縱在別人手上。

也許你不見得完全認同帕斯奎爾教授的看法,也或許未來還會更多新版的機器人N大法則推出,但相信大家都會同意---不能任由AI機器人技術毫無限制地開發,尤其不能在犧牲人類的自我與尊嚴的前提下。而無論是艾西莫夫或是帕斯奎爾教授想提醒我們的,無非就是「安全」與「服從」,因為機器人就是讓我們又愛又怕啊!

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

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關鍵字: #機器人
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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