機器人來了,台灣怎麼辦?
機器人來了,台灣怎麼辦?
2008.03.01 | 人物

機器人除了是電影遊戲的題材外,近年來又悄悄占據科技新聞版面,連台灣不少大專院校及研究單位也開始發表新的研究成果。甚至機器人的應用真的開始進入我們的生活。一般人能買到的機器人不再只是玩具,而是一種消費性的電子產品。這一切並不是偶然,而是一個長期趨勢來臨的前奏曲、未來機會的些微曙光,屬於你或你家的機器人就快來了。

這裡所談的並不局限於人形或接近人類體型的機器人,而是任何自動執行工作的裝置。根據ISO/TC184/SC2/WG在一九八四年對機器人的定義,機器人是可程式的機械,在自動控制下操作或動作;機器人可接受人類指揮,也可執行預先編排的程序;機器人可以像寵物,也可以就是機器;機器人可以比人大很多,也可以小到能進入人體內進行檢查修補工作。

不過,大多數人對機器人的第一印象會是人形,除來自好萊塢科幻片的影響外,就是日本動畫了,事實上目前在機器人學中,日、美也是兩大發展模式與主要市場。日本對人形機器人的執著有目共睹,包括本田(Honda)的Asimo、豐田(Toyota)的Partner、新力(Sony)的Qrio,都是以機器人就該長得像人,並且功能設定在做人所做的事為前提設計。更厲害的,還有大阪大學的石黑浩教授所造的雙子機器人,以他自己為藍本,長得和他一模一樣,行為舉止甚至說話都相同。

此外,早稻田大學的高西篤郎教授,也帶領研發團隊完成代號WD-2的變臉機器人,能根據真人的面孔,變得和任何人的外貌一樣,讓機器人擁有如真人一般的外貌。其實以人形造機器人非常難,石黑浩教授的第一次複製人形就不成功,他以四歲的女兒為藍本,結果不但沒能讓人接受,反而造成恐懼感。

除了日本外,韓國政府也朝一家一個機器人,甚至於一人一個機器人這個目標前進。有別於日本所估計的二十至三十年達成,韓國政府認為十五年是合理的規劃。聽來很神奇,可是放寬標準廣義來說,現在我們的家電也已具有自動執行某些基本工作的能力,加上資訊科技進步神速,機器人又不一定要人形。如果將來一部掃地機器人只要三、四千元,普及率一定不低,由此看來就算十五年還達不到這目標,也不用再等太久。
機器人的觀念在歐美比較中性,定義中沒有「人」這個字,基本語義就是「強迫重複工作的裝置」,也因此比起追求人形的日、韓,更多的歐美學者研究如何在高工資的人口老化社會中,運用機器人幫助人類,比如耗費力氣、長時、高危險、保護人類的工作。也因此有不少學者已在研究人如何與新一代的機器人共同工作與生活,就像是電影《機械公敵》中的情景,甚至於有人預言將來人可以和機器人結婚。只不過比起電影來說,真實世界的問題更複雜。

以目前筆者與美國史丹佛大學及荷蘭阿姆斯特丹大學進行的跨文化機器人研究為例,我們發現人會自然而然地將人際互動模式運用到人與機器人的互動中。比如美國人在互動時,對眼神接觸相當重視,不接觸對方眼神是不大禮貌的,但是對日本人來說,過多的眼神接觸往往是失禮的,這一點在設計機器人時需要列入考慮。

此外,人類也會注意到機器人在人際關係中,或者說是人際、機際、人機的關係,包括機器人的出身,是否和自己有共同「認識」的人或機器人等。人類往往不願意將機器人定位為人,卻又常直覺地以對待人的方式與人形機器人互動。在一系列研究中,我們還發現機器人較容易影響某些人的決定。在初步實驗中,北京的研究生遇到機器人參與簡單決策時,比較容易受到機器人的影響而改變主意,來自歐美等國的研究生並沒有。

不論是機器人技術還是人與機器人互動的研究,台灣都需要急起直追:日、韓有十五年甚至三十年的規劃,歐、美已在為人人都有機器人之後的社會做準備。

以台灣在電子資訊方面的條件,不能在機器人產業中缺席,但這一次台灣不應該只用左腦去分析推理,還可以用右腦感性認知:到底機器人科技還有什麼可能與夢想。想想韓國人愛吃泡菜,就開發了泡菜專用冰箱;法國人愛喝紅酒,他們開發了紅酒專用冰箱;日本人創造了許許多多個像日本人的機器人;大陸研發專門烹飪中國料理的機器人。那台灣呢?在這個大趨勢中,台灣必須找到自己的定位,就從我們的長處和特色中去找答案吧。 

**不論是機器人技術還是人與機器人互動,
台灣都需要急起直追。
這次可用感性認知機器人科技的可能與夢想,
在趨勢中,由我們的長處特色發現答案。  **

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中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方
中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方

過去兩年,企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」;然而,隨著 AI Agent 技術的快速發展,未來幾年,企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI,AI Agent 更像一個虛擬人,可以自主查詢資料、操作系統與執行流程,這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義,從單純的輔助工具,正式升級為企業的「數位員工」。

然而,當 AI 被賦予更多權限與自主性時,也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言,若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制,AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險,反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此,中華創智推出 AgentHub 平台,協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制,讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」:權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」

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中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」
圖/ 數位時代

他指出,AI Agent 若要順利完成一項完整任務,勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而,這也正是企業最兩難的地方:一旦賦予 AI 過大的權限,很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險,但若權限不足,又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬,正是企業導入 AI Agent 時最難以切割,卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察,在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,早在去(2025)年,就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時,多半先從單一部門開始試行,客戶在規劃 AI Agent 時,希望從企業整體出發,讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論,促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台,讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent,」李柏青說,未來企業需要管理的不只是員工,更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊;而 AgentHub,就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

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中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。
圖/ 數位時代

打造數位員工的「生產履歷」!AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理,並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制,這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權,以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』,當系統運作遭遇異常或疑慮時,企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露,第一線客戶、特別是金融與政府單位,在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界,也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此,中華創智在協助企業導入 AgentHub 時,不僅協助建立底層架構與權限管理機制,更會依據不同應用情境,與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範,協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境,在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

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中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。
圖/ 數位時代
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AgentHub 也讓管理者能即時掌握每一隻 Agent 的運行狀況——呼叫次數、Token 消耗與成本,都在同一個儀表板上一目了然。協助企業掌握運行狀況並控管支出。
圖/ 中華創智

從 MLOps 到 AgentHub:把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台,AgentHub 最大的差異化優勢,莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示,中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時,便已深入企業地端環境,相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著,企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點,中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗,也成為 AgentHub 最重要的設計基礎,讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運,而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外,AgentHub 的另一項優勢,在於採用 No-Code/Low-Code 開發模式,使用者不需要具備程式能力,只需透過拖拉元件,即可快速打造符合業務需求的 AI Agent,讓真正熟悉業務流程的人,也能成為 AI Agent 的開發者。

然而,「人人都能輕鬆開發」的背後,並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出,在 AgentHub 的架構下,每一隻 AI Agent 投入實戰前,都必須經過嚴謹的審核機制,並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然;若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差,管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣,必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業,關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為,AI 會放大企業原有的優勢,也會放大既有的管理斷點,因此,資料治理、權限管理與 IT 基礎架構,才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出,真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent,更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程,將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制,歡迎與中華創智團隊聯繫
https://www.chtinventai.com/

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中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴,協助企業打造安全、可信且可控的 AI Agent 管理機制,讓 AI Agent 真正成為驅動企業成長的新力量。
圖/ 數位時代

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