隨著人工智慧技術的持續演進，其產出愈加類似人類行為。我們是否已準備好應對這一迅速變化所帶來的倫理和法律挑戰？將人工智慧設計成模仿人類特徵的現象——即「擬人化」（pseudoanthropy）——引發了關於透明度、信任以及對用戶造成非預期傷害的關鍵問題。隨著組織加速推進人工智慧的應用，處理這些問題並降低潛在責任至關重要。科技領袖必須採取主動措施以降低風險。
擬人化人工智慧的潛在問題
擬人化的吸引力在於其能創造個性化體驗。透過模仿人類的特質，人工智慧能促進更直觀且情感共鳴的互動。然而，現實案例顯示，這些能力也為操控、欺騙及心理傷害鋪平了道路。
以微軟的生成式人工智慧模型 VASA-1 為例，它能從單一靜態圖像中生成驚人逼真的虛擬對話者。儘管這增強了人機互動的質量，但同時也帶來了如製作欺騙性深偽影像的即時風險。VASA-1 應用人工的「情感技能」——語氣、手勢、面部表情——來模擬真實的人類情感。這導致了令人擔憂的情況，觀眾可能會受到缺乏真實情感的人工智慧的情感操控。
AI 驅動的虛擬夥伴的興起更進一步加劇了這些倫理問題。利用大型語言模型（LLMs），這些代理能模擬令人信服的浪漫關係，導致用戶基於虛假形象形成情感依附。人工智慧無法回應真正的人類情感，這引發了重大心理健康問題，尤其關於潛在的心理依賴。
更常見的應用，如旨在增添「人性化」互動的 AI 客服虛擬角色，亦面臨倫理挑戰。模仿人類特徵的人工智能容易誤導用戶，使他們對於其真實性質和限制產生錯誤的認知，最終導致過度認同、情感錯位或不當依賴。
人工智慧使用戶誤以為自己在與真實人物互動，這引發了操控和信任的複雜問題。若沒有明確的指導原則，組織可能對個人、乃至整個社會造成未經意的傷害。科技領袖正處於一個關鍵時刻，面對道德困境並必須做出關於 AI 擬人化未來的重大決策。
“我認為，未能披露用戶正在與 AI 系統互動屬於不道德行為，”即將出版的書籍《負責任的 AI》的作者 Olivia Gambelin 警告道。“這涉及高風險的操控問題。”
新興的法律責任風險
AI 擬人化的倫理困境也延伸至法律責任領域。隨著這些技術的進步，運用這些技術的組織可能會面臨各種法律風險。例如，若一個模擬人類特質的人工智能系統用於誤導用戶，公司可能會面臨詐騙或情感困擾的索賠。
隨著立法者和法院開始應對這些技術所帶來的挑戰，新的法律框架可能會出現，要求組織對其 AI 系統的行為和影響負責。通過主動參與 AI 擬人化的倫理方面，技術領袖可以減少道德風險並降低法律責任的風險。
預防非預期傷害
Gambelin 強調，在治療和教育這類敏感領域，特別是涉及孩童等脆弱群體時，部署 AI 擬人化需要細致的監管。“不應允許為孩童治療使用 AI，”她堅持道。“脆弱群體需要專注的人類關注，特別是在教育和治療方面。”
儘管人工智慧工具可能提高效率，但無法取代治療和教育關係中至關重要的人類理解與同理心。試圖用 AI 取代人類照護，可能會使個體的核心情感需求得不到滿足。
科技工作者作為道德建築師
土木和機械工程等領域數十年來一直面對類似的倫理困境。1983 年，哲學家 Kenneth D. Alpern 指出，工程師承擔著特定的道德責任。“危險產品造成的傷害，不僅來自使用它的決策，也來自其設計。”這一觀點對今日的 AI 發展同樣適用。
不幸的是，創新領導者缺乏權威指導，幫助他們做出倫理決策。與土木工程等建立的職業相比，計算機科學缺乏正式的倫理準則和執照要求。對於擬人化 AI 技術的倫理使用，並無廣泛接受的標準。
透過將倫理反思融入開發過程，並向其他學科學習，技術工作者能確保這些強大工具與社會價值觀保持一致。
開創負責任的擬人化 AI 實踐
在缺乏既定指導原則的情況下，科技領袖可以實施主動政策，限制擬人化 AI 在風險超過收益的情境中的使用。初步建議包括：
- 避免在 AI 中使用模擬的人類面孔或類人表徵，以防與真實個體混淆。
- 不要模擬人類情感或親密行為，以免誤導用戶。
- 避免入侵性的個性化策略，模仿人類關係，這可能導致情感依賴。
- 清晰地傳達人工智慧互動的人工特性，幫助用戶辨別人類和機器之間的區別。
- 最小化收集敏感個人信息，以避免影響用戶行為或參與度。
設計中的倫理
隨著人工智慧系統逐步模仿人類特徵，倫理標準必須成為開發過程的核心。倫理應與安全性和可用性同樣受到重視。
欺騙、操控與人類連結崩潰的風險強調，對於擬人化 AI，倫理不僅是理論考量，更是影響消費者信任的迫切問題。
“公司正在處理當前科技中最關鍵的貨幣：信任，”Gambelin強調。“如果沒有客戶的信任，你就沒有客戶。”
科技領袖必須認識到，開發擬人化 AI 功能涉及倫理考量。設計決策承載著道德影響，須經過審慎評估。例如，表面上無害的類人虛擬角色，可能會造成重大的倫理負擔。
對於倫理的處理不能是被動的，不能在公眾抗議之後作為附加考量。倫理設計評估和全面培訓必須在軟件開發方法論中從一開始就制度化。倫理監督必須和安全審計及用戶體驗測試同樣嚴格。
正如過去的產品因安全性或可用性不足而失敗，未來的 AI 工具若不把倫理考量嵌入其設計與開發中，也將面臨失敗。在這個新環境中，倫理代表著可持續技術的實際基礎。
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