生成式AI，推動機器人新革命的引擎

機器人又紅了，生成式AI成新動力

長期以來，各國在倉庫、工廠、機場等不同場域開發並推出了各式各樣的機器人，但這些機器人的問世並未引發太大的關注。儘管機器人技術已經發展超過半個世紀，為何在今年再次成為焦點？

推動這波機器人革命的核心動力是生成式 AI。過去，機器人無法準確掌握人類的意圖和訴求。 AI 的引入機器人能力得到了顯著提升，在工業領域，機器人現在能夠即時辨識複雜且未標準化的物料，提升了生產效率與精確度，此外，這些技術的應用也延伸到開放區域，實現了人機共同協作的可能性。在日常生活中，生成式 AI 賦予機器人更有溫度的互動能力，能夠更貼近使用者的需求，提供客製化的服務。在教育領域，機器人從完成標準化的教學任務到客製化的學習體驗，從而大幅提升教育效果。

生成式 AI 不僅重新定義了機器人的能力，更展現出更高的實用價值和潛力，這正是它們今年受到廣泛關注的原因。

成本與應用價值的抉擇

以商業應用面來說，最實際的問題是成本效益。如何以最實惠的方式訓練機器人，並實現實際的生產價值，是所有公司所關注的核心議題。機器人的自主學習過程，涉及從大量資料的蒐集與分析到模型的訓練與調適，這往往是一個耗時且資源密集的過程。

因此，如何優化資料蒐集流程，減少非必要的重複性工作，同時提升機器人在自主化學習中的效率，成為當前技術突破的關鍵。通過合理的資源配置與技術選擇，公司可以在降低訓練成本的同時，最大化機器人的應用價值，實現商業目標與技術進步的平衡。

筆者觀點

隨著 AI 機器人的崛起，人類的各種活動將變得更加便利，從生產效率的提升到日常生活的優化，其潛力不容小覷。然而，這也引發了一系列不容忽視的問題，包括 AI 倫理、數據蒐集的隱私權以及勞工失業等挑戰。

AI 倫理方面，我們需要討論機器人自主決策的道德界限，確保技術不會被濫用或對弱勢群體造成不公平對待。在數據蒐集上，如何平衡使用者隱私與技術發展是重要課題；透明的數據使用規範與加強數據保護措施應成為標準。同時，機器人取代部分勞動力的現象可能加劇失業問題，這需要政府與企業共同制定應對策略，例如提升勞工技能、創造新型態工作機會，來緩解社會衝擊。

因此，AI 技術的發展雖然為人類帶來便利，但在推動進步的同時，我們也必須正視並解決隨之而來的社會挑戰，以確保科技進步能造福全人類。

資料來源

• 遠見雜誌，2025年1月