一、研究背景與問題意識
隨著人工智慧（Artificial Intelligence, AI）快速滲入日常商業運作，語音辨識與自動客服系統已廣泛應用於餐飲、旅宿、物流與醫療等產業。然而，當這些技術延伸至灰色地帶或非法行業——例如「定點茶站」——其社會後果便不僅是效率提升，而是觸及法律、倫理與監管邊界的風險爆點。
2025 年台灣北部一宗警方臥底測試行動揭露，某定點茶站導入「AI語音接單系統」後，誤將警方設計的測試電話判定為真實客戶，進而主動回覆、報價、詢問地點並觸發派工模組，導致警方追蹤定位並取得確鑿營業證據。該事件引發廣泛討論：AI是否可被視為違法行為的「主體工具」？開發者是否需負共同責任？警方利用AI回覆所得資訊是否具取證效力？
本文旨在透過該案例分析AI語音技術於灰色服務業的應用邏輯，並探討其在法律、倫理與治理層面的多重爭議，進而提出可行的監管與風險防範建議。
二、AI語音接單技術的運作機制
AI語音接單系統的核心功能在於「替代人工接線」與「快速自動回覆」，其運作流程可概分為以下三層：
語音辨識層（Automatic Speech Recognition, ASR）：
將語音輸入轉為文字。此階段的關鍵在於關鍵詞的辨識，如「小姐」、「地點」、「時間」、「價格」等。由於定點茶業者多使用非正式代碼詞（如「喝茶」、「休息」），開發者往往將特定語彙與內部服務代碼綁定，形成半加密的語言模型。
語意判斷層（Natural Language Understanding, NLU）：
AI根據文字輸入判斷意圖，通常會依客戶問題自動分配回覆腳本。例如「第一次來」→ 啟動新客介紹模組、「有新人嗎」→ 啟動名單回覆模組。
回覆決策層（Dialog Management + TTS）：
以預設語音合成技術（Text-to-Speech, TTS）生成回覆語音，例如：「您好，可以安排，請問您想在哪個區？」。
整體系統多採取「封閉式自動化」，即使無人工監控，AI仍能完成完整對話流程。這一機制在商業環境中提高效率，但在高風險環境中則成為潛在暴露點。
三、事件經過與誤判過程分析
根據司法紀錄與媒體報導，警方在臥底測試行動中使用「擬真客戶語音腳本」，語氣猶豫、內容模糊，例如：「我第一次找，聽說你們評價不錯」、「我想了解流程」。AI 系統辨識出「第一次」、「流程」等關鍵詞後，誤判為潛在客戶，立即回覆：「歡迎第一次來，我們可以介紹新人，請問要哪一區？」
AI 的回覆觸發後端任務排程，系統自動傳送定位訊息、價格範圍及聯絡碼給「司機端App」。警方據此反查伺服器位置並掌握通訊紀錄。幾小時內，即完成現場查緝。
事件後，站方辯稱「無主觀營業意圖」，因接單行為由AI自動執行；然法院認定，系統設定具備「可預見風險」，且經營者明知其用途，仍啟用自動回覆，構成間接正犯之營業行為。
此判決凸顯AI不僅是「工具」，亦可能在法律上被視為「行為延伸介面」，當人類故意賦予其行為功能時，即可能產生刑事可歸責性。
四、誤判的技術與語料根源
AI誤將警方測試視為真客戶，主要可歸因於三個技術因素：
（一）訓練語料偏差
定點茶站多採用網路爬蟲或模仿語料建立訓練集，缺乏「偵查語境」資料。例如警方測試時的「模糊詢問」與「反覆確認」並未被標註為異常。AI因而將其視為普通客戶意圖。
（二）缺乏風險標籤機制
合法客服系統通常設有「疑似詐騙、辱罵、監測語氣」等警示模型；但非法系統開發者多忽略此層設計，使AI無法在對話中識別出「過於公式化」、「反覆探問」、「非消費導向」等風險信號。
（三）演算法無倫理閘門
AI並未內建「行為合法性判斷」，即使辨識出涉及性交易詞彙，也不具備「拒絕回覆」的自我約束功能。這使其在灰色服務場域中成為「自動化犯罪助力」。
五、AI於地下服務業的社會功能轉化
AI在定點茶站被視為「匿名效率工具」，其社會功能已從一般客服的「顧客導向」轉變為「風險緩衝與隱匿」。
去人格化運作：
AI減少人工聲音暴露，降低警方監聽與聲紋比對風險。
時間與勞動分配優化：
定點茶業者能同時處理多線客戶，提升營運效率。
技術依賴與風險轉嫁：
當AI出錯，使用者往往以「技術誤判」作為法律切割理由，反映出道德與法律責任的外包化。
這種現象顯示，AI技術正被「策略性地工具化」，在灰色產業中形成一種「半合法的防衛盾牌」。
六、法律層面：AI能否構成刑事行為的媒介？
（一）刑事歸責原則
依刑法理論，犯罪行為須具「行為主體」與「主觀故意」。AI缺乏意識，理論上不具主體性。然而，若人類預知AI之運作結果仍放任發生，即可能構成「間接正犯」或「業務過失」。
（二）AI作為共犯工具的法律地位
若AI系統依設計自動促成交易，即屬「可預見的結果」。開發者與使用者間的共謀關係使責任可延伸至設計階段。例如，《刑法》第15條明訂利用他人行為為自己犯罪者仍須負責，AI可被視為「他人行為的延伸模擬」。
（三）警方取證合法性爭議
警方以臥底方式撥打電話，屬「主動蒐證」。若AI自動回覆內容涉及非法營業，即成為「自我揭露證據」。
但法律學界爭議在於：AI並非人類意志表達，其自動回覆是否等同「被告陳述」？若AI誤判導致蒐證成功，是否構成「誘捕取證」？這一問題尚無明確判例。
七、AI倫理分析：技術中立的神話與道德風險
AI倫理學強調「技術非中立」原則。當AI被設計、訓練、部署於灰色產業，其行為必然帶有人類意圖。
（一）責任外包現象
使用者傾向以「AI自動執行」推卸責任，形成道德逃避。此現象與自駕車事故的「責任空窗期」類似，顯示社會尚未建立AI責任鏈的清晰結構。
（二）道德代理與控制幻覺
哲學家Floridi指出，AI屬「次級代理者」（secondary agent），其行為本質上仍受人類程式約束。若開發者忽略倫理閘門設計，即為道德失職。定點茶站事件即反映人類將高風險倫理判斷外包給演算法所產生的「控制幻覺」。
（三）公共風險放大效應
當地下行業集體採用AI語音接單，誤判事件將產生外部性，例如警方濫用測試或誤抓無辜通訊者，形成「雙向風險擴散」。
八、媒體論述與社會再現
事件曝光後，多數媒體以「AI笨蛋誤判」為敘事主軸，塑造出技術笑話般的戲劇化框架。然而，深入分析可發現三層社會現象：
科技去脈絡化報導：
主流媒體聚焦於AI誤判的趣味性，而非探討AI在非法環境中的治理真空。
道德化凝視：
討論焦點常轉向「妓院報應」、「智能報應」等道德框架，掩蓋底層的勞動結構與性別議題。
數位治理真空：
缺乏跨部門監理制度，使AI在灰色產業的使用既不被允許、也未被禁止，形成「道德灰區的科技自治」。
九、風險治理與政策建議
為防止類似事件重演，本文提出五項具體建議：
建立AI倫理風險指標系統
政府應訂定 AI 應用風險分級制度，針對涉及人際交易、性服務或金融交換的AI系統設置「高風險警示層級」，要求開發者通報用途與模組結構。
強制人工覆核機制
規定凡涉及金錢、地點、身體服務等詞彙之對話，AI必須中斷並交由人工審核，以防誤判。
跨部門數位治理平台
警政署、通訊傳播委員會、AI倫理委員會可共同設立「灰色AI應用登錄平台」，以監測技術外溢。
制定取證合法性準則
對「AI自動回覆之取證」建立程序正義規範，避免警方或第三方以AI誤回覆作為定罪依據。
教育與倫理訓練導入
將AI倫理與社會風險教育納入技術開發者訓練，使工程師理解其程式選擇所帶來的社會後果。
十、理論反思：人機共構下的責任裂縫
若以Goffman的「角色理論」觀之，AI在定點茶站運作中扮演「前台接待員」角色，但其「表演」無意識且無情感。這導致「表演框架」與「責任框架」分離：表演持續，但無人對結果負責。
同時，Latour 的行動者網絡理論（ANT）指出，非人行動者（如AI）亦能影響社會事件。AI在此案中確實「行動」了——它接單、回覆、觸發派工。雖然無主觀意志，但在社會網絡中實際促成結果。這使得「責任鏈條」更複雜：人類、演算法與法律共同構成新的行動系統。
因此，定點茶站誤判事件不僅是技術事故，而是一場「人機協作下的治理危機」。它迫使社會重新定義「誰在行動、誰應負責」。
十一、國際比較：AI於灰色產業的監管模式
在日本、韓國與歐盟，AI於灰色領域的監管皆逐漸制度化。
日本：針對「風俗產業數位轉型」制定《特定電子媒介法》，要求平台AI須留存可追溯紀錄，並禁止自動報價行為。
韓國：規定任何語音AI若涉及交易意圖，必須通過人工身份驗證。
歐盟AI法案（EU AI Act, 2024）：將性相關服務AI列為「高風險應用」，要求開發者具風險評估文件。
台灣目前尚無明確法規，多僅以《個資法》、《電信管理法》間接處理，法律真空使此類事件層出不窮。
十二、結論：AI風險的倫理臨界
本研究透過「AI語音接單誤判」案例揭示三項核心結論：
技術中立神話的破裂：AI的運作並非純粹技術決策，而是隱含人類價值取向與逃責策略。
灰色經濟的數位化不可逆：AI進入地下服務業為結構性趨勢，應以治理與教育並進，而非單純刑罰。
責任鏈重構的必要性：未來AI法律責任應納入「共同設計者—部署者—使用者」三層共責架構。
此案例提醒我們：當AI在法律模糊地帶行動時，它不僅是技術，更是一面照見社會矛盾的鏡子。唯有在倫理、技術與法律三者平衡下，AI方能成為安全而負責的社會行動者。
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