文／洪為璽
人工智慧（Artificial Intelligence，AI），也稱為「人工智能」，廣為人知的定義是指，能夠通過數據演算來模擬人類思考、執行並解決問題的一種技術，是當今全世界最熱門的話題之一，AI 也正在各領域中快速改變人類的生活和工作方式。
在應用上，AI 涵蓋了電腦科學、資料分析、統計、硬體與軟體工程、語言學、神經科學、哲學和心理學等領域。它能夠幫助人類應進行資料分析、預測、物件分類、自然語言處理和智慧資料擷取等業務操作，應用範圍非常廣泛，而這些技術漸漸顛覆了我們過去對科技的認知。近年來，AI 進入到深度學習，其目標是從經驗中學習、適應新情況，最終能夠推理並解決問題。
AI 的歷史
介紹完 AI 後，我們來看看其歷史由來，人工智慧（Artificial Intelligence，AI）一詞最早出現在 1955 年，約翰•麥卡錫（John McCarthy）在達特茅斯會議上首次提出了「人工智慧」這一術語，使 AI 作為一個獨立研究的領域。而隔年在美國達特茅斯學院（Dartmouth College）召開第一次人工智慧會議，所以現在大家普遍將 1956 年視為人工智慧學科的創立，也就是 AI 的元年。
20 世紀 80 年代，專家系統（Expert system）成為 AI 研究的主要焦點，這些系統能夠模仿人類專家的決策過程。然而，由於計算資源和數據的限制，早期的 AI 系統在實際應用中遇到了很多挑戰，只能完成簡單的遊戲或解決簡單的問題。進入 21 世紀後，隨著大數據技術的興起和計算能力的提升，機器學習特別是得到了快速發展，這使得 AI 在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了突破性進展。
AI的優點與隱患
那 AI 到底對於人類是好還是壞呢？近年來 AI快速的發展，使它成為許多產業不可或缺的工具，而 AI 的優點包括提升效率和生產力，改進決策，提高安全性，作者歸納出下列幾個優點。
第一，提升效率和生產力上：AI 能夠自動化處理大量數據，執行重複性任務，大大提高了工作效率和生產力。根據 MIT 史隆管理學院最新的調查結果顯示，當高技術員工將 Gen AI 納入其專業範圍時，他們的工作表現可以比不使用這項技術的員工提升高達 40%。例如，自動化客服系統可以 24 小時不間斷地提供服務，減少了人工成本。
第二，改進決策：通過分析大量數據，AI 可以提出有深度的見解，甚至根據數據建立模型，幫助企業和個人做出更明智的決策。例如，日本 FamilyMart 用DataRobot 評估和預測最適合展店的地點，透過機器學習的方式，發展出「展店關鍵成功因素的預測模型」，使用並改進決策。
第三，提高安全性：在安全監控和風險管理方面，AI 系統能夠通過行為分析和模式識別，預測潛在的安全威脅並提前採取措施。例如，智能防火牆是 AI 增強的防火牆，能夠更加有效地篩選和管理網絡流量，防止未經授權的訪問，這種智能防火牆不僅能防範過去已知的攻擊模式，還能學習和適應新的攻擊策略。
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然而再方便的工具，也有其缺點，AI 也不例外，缺點包括數據隱私、偏見和歧視、安全風險等等議題。
第一，數據隱私：瑞士蘇黎世聯邦理工學院電腦科學教授馬丁•韋切夫（Martin Vechev）的團隊發現，高級聊天機器人可以從對話中準確推斷出大量有關用戶的個人信息，包括他們的種族、位置、職業等。
第二，AI 依賴大量數據進行學習和分析，在無形之中帶來了數據隱私和安全問題。若數據沒有經過適當的處理，個人隱私可能被侵犯，甚至被用於不當目的。
第三，偏見和歧視：AI系統的訓練數據來自於使用者所投放的，如果數據中存在偏見，AI 系統可能會放大這些偏見，導致不公平或歧視性的決策。根據 Progress 研究報告，會有 65% 的組織受到資料偏差（Data Bias）的影響，而 51% 的組織認為對偏見缺乏認識和理解是解決問題的障礙之一。
第四，安全風險：AI 系統在某些情況下可能會遭受攻擊或被惡意利用，造成安全風險。例如，在2023 年，中國甘肅省網路警察發現網路上出現的假新聞，內容聲稱：“甘肅省有一列火車撞到修路工人而導致9起死亡事故。”這個由 AI 生成的假新聞在網路上獲得了 1.5 萬的瀏覽量。而另一起報導指說，駭客使用先進的人工智慧軟體，在中國北方說服一名男子將錢匯給朋友，實際上卻是轉到一個詐欺帳戶。
AI 監管與管理作為
那我們要怎麼使 AI 成為公正且有正向幫助的工具呢？作者整理了需注意的監管與管理事項。
第一點，透明性與解釋性：AI 系統應具備一定的透明性和解釋性，以便用戶理解該模型的決策過程。例如，開發可解釋的 AI 模型，使用戶能夠追蹤和檢查系統的決策依據。
第二點，責任與倫理：需有規範定義 AI 的責任界限，確保在出現問題時，能依據規範判斷責任主體。例如，制定 AI 倫理準則，確保系統在設計和運行過程中遵循道德標準。
第三點，制定標準指南與法律規範：可以制定和實施 AI 相關法規，規範 AI 技術的發展和應用，或是建立國際化組織，當作行業的指南，確保一致性。例如，頒布《人工智慧法》，規範 AI 系統的開發和應用。或是建立國際標準化組織（ISO），制定標準來提供統一的技術規範。
第四點：推動教育和培訓：加強 AI 教育和人才培養，讓大家對 AI 技術有更多的理解與認識。例如，在大學或公司中開設 AI 相關課程，培養資訊人才。
最後一點：監管機構的建立：設立專門的 AI監管機構，負責監督和評估 AI 技術的發展和應用。例如，可以建立人工智慧監管委員會，定期評估 AI 系統的安全性和合規性。
結論
總結來說，人工智慧（AI）作為一種革命性的技術，對我們的生活和工作方式產生了深遠的影響，其優點包括提升效率、改進決策、提高安全性和推動創新應用，但同時也帶來了就業影響、數據隱私、偏見和安全風險等挑戰。為了最大限度地發揮 AI 的潛力並減少其負面影響，必須加強對 AI 的控管和管理。在法律法規、標準制定、教育培訓和國際合作等方面採取綜合措施，確保 AI 技術在安全、透明、公平和倫理的框架內發展。只有這樣，我們才能真正實現 AI 技術的可持續發展，造福全人類。
當安全性社群將生成式 AI 建置到安全性產品和解決方案中時，我們需要以負責的方式加以建立相關規範，這是非常重要的，人們需要新 AI 系統能夠尊重我們的隱私權，並且可靠安全。另外，準確度和精確性是目前生成式 AI 模型最關鍵的問題，但隨著技術改善，AI 的一些問題與缺點將會越來越少，企業與產業絕對不能忽視這一波的浪潮，在接受它之餘，我們也需要良好的監管與確的管理作為以善用 AI。
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