AI的雙面刃：如何在風險與利益間取得平衡？

人工智慧正以前所未有的速度改變我們的生活，從醫療保健到客戶服務，處處可見其驚人潛力。然而，隨著技術不斷進步，我們必須制定完善政策，確保這些好處不會被隨之而來的風險所吞噬。

其中，演演算法偏見尤其值得警惕。當AI系統基於不完整、不平衡或缺乏代表性的資料運作時，可能導致帶有偏見的決策，進而加劇全球不平等與邊緣化問題。我與劍橋大學及華威商學院的同事們提出「關係風險觀點」的新思維，不僅關注AI當前的應用，更著眼於未來可能發展，避免所謂「AI的陰暗面」。

以職場為例，AI已對各類工作產生深遠影響，無論是例行性事務或創意工作，甚至連我們認為專屬於人類的藝術創作與劇本寫作也不例外。當企業過度依賴這項技術時，可能削弱專業判斷與批判性思考，導致員工士氣低落，被迫屈從於機器決策。這不僅影響工作內容，更將改變職場人際互動與組織文化。

更值得關注的是，這個價值數十億美元的產業背後，往往倚賴全球南方國家「隱形勞工」的資料清理工作，而受益者卻主要是北方國家的使用者。這種「資料殖民主義」不僅反映全球不平等，更強化邊緣化現象——讓AI蓬勃發展的勞動者，往往正是被排除在技術紅利之外的一群。

醫療資料尤其容易受到這類偏見影響。我們必須確保用於訓練AI的大型語言模型所分析的醫療資訊，能夠真實反映多元族群。若醫療政策僅基於特定（且可能較為優勢）群體的資料，將導致健康不平等的惡性迴圈。

我深信這些威脅是可以克服的，但時機至關重要。我們必須認知到，生成式AI仍是新興技術，其發展速度已超越現有倫理規範與監管框架。我們的「關係風險觀點」不將AI簡單二分為善或惡，而是視其為具有雙重潛力的工具，端看如何在不同的社會情境中發展與應用。

政策制定者與技術專家應主動預見AI可能強化或挑戰現有不平等的各種途徑，同時考量各國AI發展程序的差異。最後，在制定AI風險政策時，我們需要廣納各方利害關係人的意見，採取跨領域合作方式，這不僅有助於避免偏見，更能向公眾證明AI政策確實反映了多元群體的利益與關切。