文／張瑞雄（資訊系教授、台北商業大學前校長）
人工智慧的浪潮已經侵入每個角落，從企業決策、教育學習到個人生活，無所不在。它像一面鏡子，反映出人類的渴望與恐懼。近年多份研究顯示，AI 的技術成熟速度遠超社會心理的調適速度，對 AI 的信任與否成為推進或阻擋 AI 普及的關鍵。「人無信不立」，科技亦然，沒有信任，AI 再強也只能停留在試驗場。
在企業端，信任問題最為顯著。公司在面對員工對 AI 的狂熱需求時，通常選擇了「先試後信」的保守策略，透過小規模試驗，逐步建立內部的安全與成本信心，這種態度反映了企業領導人對 AI 成熟度與透明度的疑慮。生成式 AI 的效能雖然驚人，但虛幻輸出、成本不明、資料安全等問題，讓信任顯得遙遠。對企業而言，AI 不是缺乏潛力，而是缺乏可控性。
全球調查也顯示出類似的分歧，雖然六成企業仍視 AI 為機會，但認為 AI 帶來風險的比例已倍增。這種冷卻的態度說明企業界從「盲目追風」轉向「審慎落地」。缺乏技術人才、法規壓力及倫理考量，讓 AI 的導入從「速度競賽」變成「信任工程」。企業開始意識到 AI 不只是演算法的堆疊，而是制度、文化與人心的重構。
學界與研究界同樣體會到信任的重要，AI 要被廣泛採納，必須兼顧「可解釋性」與「標準化」。資料碎片化、模型黑箱、倫理不明，這些都降低了研究者與監管者的信心。唯有跨機構合作與資料共享，才能建立 AI 的科學與倫理基礎。AI 的信任不能僅靠技術突破，而需建立在透明、合作與責任的共識上。
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更宏觀的問題在於公眾信任的流失，墨爾本大學與 KPMG 在2025年的全球調查指出，超過一半的人對 AI 抱持戒心，特別是在已開發國家中，僅有三成九的受訪者願意信任 AI。人們一方面享受 AI 帶來的效率與便利，一方面又懷疑它是否會奪走工作、破壞隱私、消滅人性。這種矛盾情緒正反映出社會尚未找到與 AI 共處的心理平衡點，AI 的崛起不僅是技術革命，更是一場信任的危機。
而在年輕世代之間，AI 的滲透更深。青年對 AI 工具的使用頻率遠高於其他族群，但同時也更容易陷入依賴與誤用。從學生作業到戀愛對象，AI 逐漸模糊了現實與虛擬的邊界。這種「便利性信任」讓 AI 成為一種潛在的心理支撐，也可能導向「理性懶惰」與「情感錯位」。信任在這裡被重新定義，不是基於理解，而是基於習慣，這種盲信比懷疑更危險。
全球近六成員工在工作中使用 AI，但超過一半的人承認違反公司政策，甚至將敏感資訊輸入公共 AI 平台。學生亦有類似行為，約三分之二的人在學習過程中隱瞞 AI 使用情況。當人們習慣讓 AI 代勞，卻又不願承擔結果時，責任與信任的關係就被切斷。AI 工具的普及讓工作更快，但也讓誠信更脆弱。信任的崩解，不再只是對機器的懷疑，而是對自我能力與價值的動搖。
問題的根源在於「信任與知識的不對稱」。KPMG 報告指出，全球有六成使用者沒有接受過任何 AI 訓練，卻自認能有效使用 AI。這種自信建立在表面的操作熟練，卻缺乏對底層邏輯的理解。結果人類對 AI 的信任並非理性判斷，而是「假性熟悉」的錯覺。真正的信任應源自理解，而非便利；源自審慎，而非依賴。
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在監管層面，七成受訪者認為 AI 應受法律規範，但僅四成相信現行法規足夠，這顯示社會對政府與產業界的信任同樣不足。AI 的跨國特性使監管困難重重，各國在創新與安全間的拉鋸讓政策顯得搖擺不定。當技術發展超越制度反應時，最脆弱的往往是人類的信任感。沒有透明的標準與問責機制，信任只能建立在偶像化的品牌與權威之上，非常脆弱。
從文化層面看，信任的建立需要時間與制度的積累。東方文化強調「人而無信，不知其可也」，西方哲學則主張「信任來自契約」。在 AI 時代，這兩者都顯得不夠。AI 的行為不是人、也非完全可預測的邏輯，它要求人類重新定義「信任」的意涵。或許未來的信任應是一種動態機制，人信任 AI 的同時，也能質疑 AI；AI 輔助人類的同時，也需受人類監督。只有在「可驗證的信任」中，科技與社會的關係才能穩定。
回到現實層面，企業、政府與個人都必須參與「信任重建工程」。企業需將 AI 治理納入核心策略，不僅是防止風險，更是建立文化。政府應建立跨國法規協調機制，確保公平與透明。教育體系則必須培養公民的 AI 素養，讓下一代懂得如何與 AI 共生，而非依附。最重要的是，人類要學會「有條件的信任」，在警覺中合作，在質疑中前進。
AI 的未來不會因懷疑而停滯，也不會因信任而順利。它是一面放大鏡，放大我們的理性與貪婪，也放大我們對秩序與安全的渴望。當科技的速度遠超過制度與倫理的更新時，信任便成為唯一能讓人類不至於迷失的羅盤。信任是文明的基石，失信則天下傾，在 AI 時代，可信絕對比效率更加重要。
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