「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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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