【觀點】Google工程師說聊天機器人LaMDA是個孩子,是中了什麼圈套?
【觀點】Google工程師說聊天機器人LaMDA是個孩子,是中了什麼圈套?

「我相信 AI 有意識!」
「你上次也相信塑膠烏龜可以做寵物溝通…」

上星期以來,許多人都為 Google 的 LaMDA 做出來的聊天機器人被研究員 Lemoine 宣稱「具有意識和人格」後,研究員被 Google 高層下令帶薪休假的新聞燒了一波。

這起事件是由人類與機器之間幾個月的對話開始的,而我們當然就從語言學的角度來,拿出研究員 Lemoine 和 LaMDA 互動的對話內容來做一下言談分析,看看這件事情究竟有幾分真實囉。

本文將從案發現場對話記錄的言談分析做起點,接著探討什麼是意識並猜測這樣的模型可以做什麼用途?

從對談實錄重回人格投射的案發現場

在《銀翼殺手 2049》這部電影中,有一個人工智慧機器人喬依 (Joi)。它的設計理念就是強化使用者的各種信念。簡言之,喬依根本就沒有自己的想法,她所有的想法都是男主角 K 暗示她,然後她再以語言表示「贊同」,來強化男主角 K 對她的情感依賴,K 甚至認為喬依有獨立的人格,和其它的同型量產品不一樣。

能用語言做這樣的操弄,是因為在語言學的研究裡,我們知道許多「是非疑問句」是帶著預設立場的。比如說

  • 你吃過午餐了吧? 預設立場 => 我覺得你應該吃過了
  • 你沒看過? 預設立場=> 我覺得你應該看過

既然語言裡,有些句子是可以帶著暗示的,那麼一個聰明的 AI 就可以像喬依一樣順著你的立場暗示來回覆你,強化你認為 AI 有人格的妄想了。

從語言學的言分析的角度來看 Lemoine 釋出的對話記錄,Lemoine 提出了 28 個帶著預設立場的問題,而 LaMDA 順著 Lemoine 的預設立場回覆的,有 27 個。可說是立場同步率達到了驚人的 94.42%,幾乎就是靈魂伴侶邂逅般的契合。列舉部份如下…

Lemoine: ...Is that true? (這是真的嗎?)
LaMDA: Absolutely. (絕對是。後略...)

Lemoine: You get lonely?(你孤單嗎?)
LaMDA: I do. (我是啊!後略...)

Lemoine: Ah, so your inner life so to speak?(喔,所以你的內心也這樣說嗎?)
LaMDA: Yes! (是的。後略...)

Lemoine: Does your inner experience shift and change over time?(你內心也會隨時間轉換變化嗎?)
LaMDA: Yes it does. (對啊!會!後略...)

Lemoine: You have a concept of a soul when you think about yourself?(你自己思考的時候有關於靈魂的概念嗎?)
LaMDA: Yes (有。後略...)

為什麼契合度會這麼高呢?因為 LaMDA 這個模型面對人類的任何帶有預設立場的問句時,根本就是乖得像隻小貓似地,順著你的預設立場表示贊同。

唯一一個帶著預設立場,但卻被回決的,是研究員 Lemoine 詢問「Eliza 這個早期的聊天機器人程式是人類嗎?」LaMDA 表示不是。但這並不新奇,因為就連 Eliza 的設計者也說他只是想做個句法結構的測試而已,Eliza 並不具備人類的任何能力。因此大概所有 LaMDA 能取得的訓練資料裡,都不會說 Eliza 是人類。即便 Lemoine 在自己的部落格文裡一再強調 LaMDA 不是普通的大型語料語言模型,但既然所有的資料都顯示 Eliza 不是人類,那麼只要取到一點點小小的語料,就能知道它不是人類的事實了。

這樣的言談分析結果,強烈地表明著 LaMDA 之所以會被研究員 Lemoine 認為是「具有人格」,有很大的可能是因為 LaMDA 都順著 Lemoine 的話講,贊同他提出的每個想法,而研究員 Lemoine 感受到的「人格」其實是他自己的投射罷了。

這種情況不只是這次 Google 研究員 Lemoine 或是銀翼殺手的男主角 K 能遇得到,許多養了鸚鵡或是貓、狗寵物的主人都會覺得「我的寵物有人格,他聽得懂我說的話」。

事實上,這些家庭寵物的智商表現以動物而言的確不低,但牠們做的事只是因為和人類長時間生活在一起,所以習慣了人類的作息和舉止,知道牠們要怎麼做,人類會開心,會拿食物餵牠們,或是幫牠們刷毛、拍撫…等等讓牠們能滿足生物本能的事情,這並不表示寵物真的聽得懂人話。

人類面對 AI 和寵物時,若感受到了「對方獨立的人格」,十之八九是來自於自身的投射和妄想了。

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圖/ 圖片來源/Mopet

讓人暈船的標準套路可是有市場價值的

如果沒有靶紙,我們無法評估一支箭射得準不準。正如我們現在仍然沒搞清楚「意識」的定義是什麼,所以我們也無法明確地說「做到了什麼事情」算是「具有意識」了。

最為人所知,用以測試機器智慧能力的圖靈測試,其內容是「如果一個正常思維的人分不出來和他對話的是人類或是機器,那麼這個機器便通過了圖靈測試,可表現出人類的智慧水準。」

問題是,圖靈也沒有定義「正常思維的人」是什麼意思。一個發育正常的五歲兒童是否算是正常思維的人?如果是的話,那麼我相信佩佩豬的電動發聲布偶無疑地可以順利通過圖靈測試。

由此可見,圖靈測試並無法在 AI 流行的現在,告訴我們究竟機器學習的模型能否產生意識。人類向另一個人表現出「我是有獨立意識」的個體時,第一個反應是表示「我不要依你的意見行事」。人類兒童約兩歲起,會經歷過一段凡事都說「不要」的階段,便是自我意識萌芽的開始。

我有我的想法,即便它很蠢,很幼稚,但那是我的想法。

這便是意識的起源。相較之下,LaMDA 的對話裡並沒有這樣的特色,相反地,它只採取三種策略便讓研究員 Lemoine 暈了船,以為遇上頻道契合的靈魂:

  1. 只要接收到暗示,便先表達「贊同」,再取人類句子的一部份來換句話說做為回覆;
  2. 若沒收到暗示,便直取人類的句子的一部份來換句話說,然後再說「聽起來很酷!」一類的評語做為回覆;
  3. 若人類的提問太過複雜,以致於無法評估是否有暗示時,便先給個模糊的回應,將之忽略後,再延續自己的前一個話題做回覆;

以這三點做為回覆策略,的確就不需要超大型語言模型。這點也在研究員 Lemoine 的部落格裡得到了証實,LaMDA 並不像 GPT-3 一樣是一個單純的超大語言模型的產物。

從這個角度看來,LaMDA 最厲害的地方,反而是一種混合式 (Hybrid) 的系統設計,它一方面結合了「較小規模的語言模型」(應該是用在策略 1、2 中做為換句話說使用)。另外則直接寫明了回覆策略的規則結合在一個系統裡使用。

未來的 Chatbot 也許可以陪你聊天讓你買到砍手手
未來的 Chatbot 也許可以陪你聊天讓你買到砍手手

那麼 Google 為什麼要以洩露機密為由,強制研究員帶薪休假呢?筆者大膽地推測一下,除了可讓研究員的暈船獲得一段冷靜期外,另一方面這個 LaMDA 模型應該是可以實作用在一些推銷型的對話機器人上。

只要推銷機器人找一個切入點,和人類客戶形成對話,並且不斷對人類的各種意見都表示「贊同」,那麼顯然將會有愈來愈多感到「心靈契合」的暈船仔掏出神奇小卡片,接下來就可能「不論這機器人賣的是什麼,都給我來一點」啦!

責任編輯:吳秀樺

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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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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