[12%] 當人工智慧遇上倫理、法律 · OMG 一人集團

[12%] 當人工智慧遇上倫理、法律

生成式 AI（GenAI）的快速採用及其可能造成的傷害（例如性別偏誤、深偽、錯假訊息等），凸顯了在 AI 中落實「值得信賴」的迫切性。研究社群也對此有所回應：依據 Stanford HAI 的觀察，研究者自 2018 年起開始大量提出將公平性、可究責性、透明性等特徵導入 AI 系統的主張；相關研究熱度在 2018–2022 年間成長十倍。但即便如此，從原則走到可執行的工程方法仍然有限。

問題在於：倫理指南大量增加，卻缺少可操作的落地框架，導致概念含混、實作困惑；而 AI 開發牽涉跨文化、跨領域的專業者，也使得形成普世共識更具挑戰。就連值得信賴 AI 本身，各方說法也不一致：有研究以五大原則（行善、不傷害、自主、正義、可說明性）來界定；NIST 以有效且可靠、安全、資安韌性、可究責與透明、可解釋與可詮釋、強化隱私、公平且能管理有害偏誤來描述；IBM 與歐盟高階專家小組也各有強調面向。這種不收斂的定義造成混亂，凸顯建立整合性分類法的必要。

此外，批判也來自不同領域：法律領域指出，現行論述有時模糊了倫理與法律界線，甚至可能形成「倫理漂白（ethics washing）」的假合規；技術領域則指出倫理原則難以嵌入生命週期；哲學領域提出遺漏議題（如生態衝擊、政治濫用、毒性宣傳等）。

論文資訊（原文）

期刊：Expert Systems With Applications

題名：Towards a methodology for ethical artificial intelligence system development: A necessary trustworthiness taxonomy

作者：Carlos Mario Braga、Manuel A. Serrano、Eduardo Fernández-Medina

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