AI風險檢核是什麼？有何作用？有哪些分級？怎麼管理？使用人工智慧前要注意什麼？

人工智慧（AI）可以回答問題、畫圖、整理資料，也能協助老師準備教材。不過，AI做事速度快，不代表每次都正確。當它被用來篩選求職者、協助醫療或處理個人資料時，一個錯誤就可能影響別人的生活。「AI風險檢核」因此成為使用人工智慧時的重要工作，幫助人們提早找出問題，安排保護措施。

所謂AI風險檢核，就像校外教學出發前的安全檢查。學校不能只看遊覽車漂不漂亮，還要確認車況、司機與緊急應變安排。使用AI也是如此，除了看它好不好用，還要問：「它可能出什麼錯？會影響誰？如果出事，有沒有人可以處理？」

檢查的內容包括答案是否正確、資料是否受到保護，以及AI會不會對某些人不公平。例如，AI寫文章時，可能編出不存在的人物或事件；處理學生資料時，可能涉及姓名、成績與家庭狀況等隱私。如果用來挑選求職者，也要注意它是否偏向某個性別，讓其他人失去公平競爭的機會。

風險高低，與AI被拿來做什麼有很大關係。同一個工具，用來替故事角色取名字，答得不好通常只要重想一次；如果拿來決定學生能不能入學，錯誤就可能影響一個人的未來。因此，不能只憑AI的品牌或回答能力，便認定它在所有場合都安全。

目前，世界各地並沒有完全相同的AI風險分級。以歐盟《人工智慧法》的常見說明為例，可分成不可接受風險、高風險、有限風險或透明度風險，以及極低或無風險。這些分類有各自的法律條件，實際判斷仍須看具體用途。

「不可接受風險」是指對人的安全或基本權利構成不可接受威脅的用途，例如符合法律禁止條件的有害操控。這類用途受到禁止。「高風險」則可能包括影響入學的評量、招聘時的履歷篩選，以及某些醫療應用，需要更嚴格的測試、紀錄與人工監督。

「有限風險」或「透明度風險」重視的是讓人知道自己正在接觸AI。例如，使用者應在適用情況下知道，與自己對話的是聊天機器人；看起來像真人拍攝的AI生成影音，也可能需要清楚標示。「極低或無風險」的例子則包括遊戲中的AI與垃圾郵件過濾，但這不代表完全不會出錯，也不代表可以忽略其他規範。

找到風險之後，還要想辦法管理。美國國家標準暨技術研究院提出的AI風險管理框架，強調訂定責任、了解使用情境、衡量風險與採取管理措施。這些工作需要持續進行，不能填完一次檢查表，就把它當成永久有效的安全保證。

實際做法可以從小規模測試開始。例如，學校想用AI協助批改作業，可以先拿已經由老師批改過的題目測試，看看AI在哪些地方容易判錯，再決定適合讓它協助多少工作。負責審查的人也必須有能力看出問題，並且可以更改或否決AI的結果。

如果AI能夠寄信、刪除檔案或操作帳號，還需要限制它能做的事情。重要行動執行前，可以安排人工確認；發現異常時，也要能停止操作。如果更換AI模型、增加資料或改變用途，就應重新檢查，因為原本的安全措施未必足夠。

對一般使用者來說，保護資料是使用前的重要功課。密碼、身分證字號、病歷，以及自己或同學的私人資料，都不應隨意貼進AI工具。使用別人的照片、文章或聲音時，也要確認是否獲得允許，不能因為操作方便，就忽略他人的權益。

閱讀AI答案時，同樣需要保留查證的習慣。AI可能把錯誤說得十分流暢，甚至列出看似正式、其實不存在的資料來源。遇到人名、日期、數字或引用內容，應回頭核對可靠資料；涉及健康、法律、金錢或人身安全的問題，更不能只靠AI回答作決定。AI很會接話，但「說得像真的」和「確實是真的」，仍然有一段距離。

台灣行政院及所屬機關的生成式AI參考指引，也要求保護機密與個人資料，並由承辦人作最後判斷，不得把未經確認的AI內容當成公務決策的唯一依據。這份指引主要規範相關政府機關，但也提醒人們，使用AI時仍要保有自己的判斷能力。

以兒童新聞為例，AI可以協助把艱深文字改得容易閱讀，但發布前，仍需要編輯對照原始報導，確認人名、數字與事件經過，檢查是否增加了不存在的情節，也要保護新聞中兒童的身分。如果發現錯誤，就應修改或退稿。讓AI協助工作，同時安排真正有效的人工把關，才能把方便轉化為值得信任的成果。

（完）

[自問自答x互問互答]

看完文章->自問自答->留言紀錄問題與答案->別人看到你的問題可能會覺得這是個好問題->別人看到你的答案可能會覺得還有別的答案->你看到別人的問題與答案時也是類似的反應->互問互答->日復一日->愈學愈多->大家不知不覺就變強了

範例問題：

…

你也問問看……

小傳媒編輯團隊希望幫助小學生提升寫作力。
若你有作文、新詩、讀書心得、電影觀後感、遊記、小日記…… 等希望得到修改與建議，
或有相關作品希望公開發表，歡迎寄到編輯信箱：editor@kidsmedia.com.tw

延伸閱讀