AI機器人受損事件：法律、安全與創作者責任的技術探討

隨著企業對 AI 代理與機器人投資持續擴大，IDC 報告指出 2025 年仍有逾五成企業將加碼投入 AI，並大規模落地 AI 代理 (IDC, 2025)。然而，機器人受損事件不僅帶來物理損害，更牽涉到法律責任、資訊安全風險與創作者道德責任。本文將結合近期 AI 投資趨勢、硬體安全漏洞與 AI 法律研究，探討三大面向的關鍵議題。

一、法律責任：機器人是否具備「行為主體」身份？

傳統侵權法將行為主體限定於自然人與法人，而機器人之於法律地位仍未明確。興大法學在其最新研究中，提出「機器人法律地位」的三個層級： (1) 直接責任； (2) 代理責任； (3) 共同侵權。研究指出，若機器人行為由開發者或使用者設定，責任可歸於該人或其所屬組織 (興大法學, 2025)。

在 AI 代理自動化工作流程（如 Google Workspace Studio）中，機器人往往執行預先編寫的腳本，若腳本出錯導致資料遺失，使用者或開發者須承擔侵權責任 (Google, 2025)。同時，若機器人被駭客改寫程式碼，違法行為的歸屬可能轉向攻擊者，但若被利用者未採取合理風險評估，仍可能面臨民事訴訟。

二、資訊安全：硬體攻擊與機器人安全設計

機器人硬體層面亦存在重大風險。Battering RAM 攻擊能繞過 Intel 與 AMD 的機密運算 (Battering RAM, 2025)，在雲端環境中可能導致多租戶資料被竊取。對於部署機器人的企業，需評估雲端供應商是否採用硬體隔離機制，並對 CPU 碼與機密運算做加密保護。

此外，機器人軟體層面亦須採用「安全開發生命週期 (SDLC)」流程，確保每一次模型訓練與推論均經過安全審計。若模型輸入資料被對手偽造，機器人可能執行錯誤指令，造成硬體損毀或資料外洩。建議使用者在部署前進行「對抗性測試 (Adversarial Testing)」與「安全審計 (Security Auditing)」。

三、創作者責任：開發者、訓練數據與模型倫理

AI 法律與倫理風險研究顯示，創作者在模型訓練階段就須承擔責任。上海市锦天城律師事務所指出，若使用者在訓練資料中包含侵權內容，模型在推論時可能產生侵權結果，創作者須負擔侵權責任 (上海市锦天城律師事務所, 2025)。

香港律師團體亦強調，AI 產生內容的版權問題尚未明確，若機器人輸出侵權文本，開發者或使用者均可能被追究侵權責任 (香港律師, 2025)。因此，開發者應建立「數據來源審核 (Data Source Verification)」機制，確保訓練資料合法且不侵害第三方權益。

四、實務建議：多層防護與責任分擔

制定明確的 服務合約 (SLA) ，將機器人行為風險歸屬於開發者或使用者。
在雲端部署機器人時，啟用硬體隔離與加密技術，降低 Battering RAM 攻擊風險。
使用 安全開發生命週期 (SDLC) 與 對抗性測試 (Adversarial Testing)，確保模型穩定性。
建立 數據來源審核流程，避免訓練資料侵權。
與法務團隊合作，針對機器人可能造成的物理損害擬訂 保險條款。

五、結論

AI 機器人受損事件的複雜性不僅在於硬體與軟體的技術缺陷，更在於法律責任與創作者倫理的交織。隨著 AI 代理與機器人投資持續擴大，企業需從法律、安全與創作者責任三個層面同步規劃，才能在風險可控的環境下，充分發揮 AI 的產能。未來，隨著「機器人法律地位」法規逐步完善，相關責任歸屬將更明確，企業亦可藉此降低訴訟風險。