隨著人工智慧（AI）技術以前所未有的速度滲透到社會與商業的各個層面，其帶來的效率提升令人振奮，但潛藏的倫理與安全挑戰也日益突出，直接關係到社會的公平與公眾對技術的信任。
在這段由 Standard Chartered 全球 AI 賦能主管 David Hardoon 主講的影片中，他強調「AI 責任建構」必須從開發的第一天就納入倫理與安全考量。AI 技術雖然快速發展，但若缺乏公平性、透明性與問責機制，將可能造成社會傷害與信任危機。這段論述奠定了當代AI治理的核心思想：安全與倫理不是事後的附加功能，而是系統的基礎。
Hardoon 指出，AI 系統的設計不應僅追求效能與準確率，更應納入以下三大倫理原則：
- 公平性（Fairness）： 模型訓練資料必須涵蓋多元人口與背景，避免偏見與歧視。例如，若金融 AI 僅以特定族群資料訓練，可能導致信貸評估不公。
- 問責性（Accountability）： AI 的決策必須可追溯，開發者與企業需對模型行為負責，不能將錯誤歸咎於「黑箱」。
- 透明性與可解釋性（Transparency & Explainability）： 使用者與監管者應能理解 AI 如何做出決策，這有助於建立信任並減少誤用風險。
這三大原則構成了負責任AI（Responsible AI）的基石，並要求企業在實務上付出具體行動。關於公平性，其挑戰在於AI模型極易放大訓練數據中固有的歷史或代表性偏差。開發者必須實施嚴格的資料治理，主動檢查數據集的人口統計學代表性，並採用如反事實公平性（Counterfactual Fairness）等進階技術，來驗證模型決策是否會因受保護的屬性（如種族、性別）而產生歧視性的結果。單純追求高準確度而忽視公平性，最終會導致AI系統在現實世界中表現不佳，甚至引發法律與社會爭議。
在問責性方面，這不僅是技術問題，更是治理結構的體現。隨著AI被應用於自動化決策，例如在醫療診斷或刑事司法中，錯誤的後果將是毀滅性的。企業必須建立清晰的決策路徑審計追溯機制，將模型的每個輸出與輸入資料、訓練參數和版本明確關聯。這確保了當錯誤發生時，能夠迅速定位問題並確定責任方，而非簡單地將責任推給「複雜的演算法」。全球的監管趨勢，如歐盟的《AI法案》，也正朝著根據風險等級要求不同程度問責制的標準邁進。
至於透明性與可解釋性，雖然完全透明地揭露深度學習模型的複雜運作機制難以實現，但重點在於提供「足夠的解釋」。這涉及可解釋性AI（XAI）技術的應用，例如LIME或SHAP，使非專業人士也能理解AI做出特定決策時所依賴的關鍵特徵。在金融、醫療等高風險領域，可解釋性是建立用戶信任的必要條件，監管機構需要這些解釋來進行審查，確保模型符合法律和倫理標準。
影片中也提到，AI 開發者應在設計階段就進行「倫理風險評估」，而非事後補救。這包括審視資料來源是否具代表性、模型是否可能強化社會偏見，以及是否具備回應異常行為的機制。這意味著AI開發流程必須從一開始就納入紅隊演練（Red Teaming），主動測試模型的對抗性脆弱性和倫理缺陷，將倫理與安全檢查融入持續整合/持續部署（CI/CD）的MLOps（機器學習運營）流程中。
Hardoon 以實務案例說明，若 AI 被用於客服、金融或醫療等高風險領域，更需強化資料治理與模型審查流程。他呼籲企業與 CISO（資安長）應建立跨部門合作機制，將 AI 安全納入整體資安策略，而非孤立處理。傳統的資安長職責通常專注於網絡邊界和端點保護，但面對AI帶來的全新攻擊面——包括模型中毒攻擊、數據外洩風險以及演算法偏見帶來的聲譽風險——他們必須擴展職責範圍。這需要資安、倫理、法律和數據科學團隊之間的緊密合作，共同應對AI生命週期中各階段的風險。
最後，他強調：「AI 的倫理與安全不是附加功能，而是核心設計的一部分。」唯有從第一天就負責任地建構 AI，才能讓技術真正造福社會。這項呼籲對於所有積極部署或開發AI的組織而言，是從根本上確保技術可行性、法規遵循和長期社會價值的唯一途徑。企業的AI戰略必須建立在信任的基礎上，而信任只能通過主動、系統化地解決倫理與安全問題來獲得。
資料來源：https://www.helpnetsecurity.com/2025/09/24/ai-ethics-and-safety-video/