AI 謀殺事件其五︰AI 作為基建後的風險治理

一、AI 由工具走向基建

人工智慧在最初被視為一種提升效率的工具，能幫助生成文本、分析數據、提高生產力。然而隨著滲透範圍擴大，AI 已逐步具備基建特徵：它不是可有可無的輔助，而是融入教育、醫療、金融、媒體，甚至個人生活的日常接口。一旦某項技術上升到「基建」層次，就不能再依賴自願的企業承諾，而需要制度性治理。這正是「安全閥」概念被提出的背景。

二、「安全閥」的真正含義

安全閥並非單一功能，而是一組制度化的決策節點，用於避免高風險情境演變成無法挽回的後果。它包含三個核心要素：

1. 風險識別：何時可判定語境或使用者行為進入高危區。

2. 干預機制：介入的形式是放慢、去敘事化、提示求助，還是觸發人類支援。

3. 稽核透明：介入的條件與過程需可審計、可回溯，避免被視為任意或黑箱操作。

簡言之，安全閥是一種 可見、可驗證的減害設計，而非單純的道德口號。

三、制度化的必要性

若缺乏安全閥，AI 在長時互動中可能無意中強化妄想、偏見或危險行為。這種風險並非來自惡意，而是「無惡意卻有後果」的典型案例。當 AI 在社會基建中運作，其後果不再只影響個體，而可能外溢至公共安全與社會信任。如果治理缺席，社會就會陷入兩難：要麼全面禁止，要麼被動承受。唯有制度化的安全閥設計，才能讓風險管理不再取決於單一公司的意志。

四、介入的張力：在誤報與漏報之間

安全閥的最大挑戰，在於如何平衡誤報與漏報。過度敏感會中斷體驗，甚至被使用者解讀為審查；過度寬鬆則放任風險蔓延。折衷的方法是分級干預：

• 在弱訊號時，以求證與逆向提問為主，降低連貫性，避免回聲室效應。

• 在中度訊號時，增加摩擦，如暫停或冷卻，提醒使用者重新審視。

• 在強訊號時，明確轉介到人類支援，或提供本地化的求助資源。

這樣的分層，才能在不同風險水平下維持合理平衡。

五、文化差異與在地化需求

不同社會對平台介入的接受度差異極大。在某些文化中，精神健康仍帶有強烈污名，平台干預可能引發反感；在另一些地區，缺乏可及的支援資源，僅靠提示並無實際效果。因此，安全閥需要具備 在地化模板：例如自動附帶當地的心理健康熱線、社福資源，或以符合文化語境的方式進行提示。跨境平台若不考慮文化差異，只能提供不適用的抽象解決方案。

六、責任分擔機制

若僅僅要求企業承擔全部責任，容易導致撤退或過度保守。更可行的方案是「條件式安全港」：只要服務商遵守公共標準、定期發佈安全報告、開放稽核接口，就能在法律責任上獲得合理緩衝。這樣的設計，既能推動企業改進，也能避免把治理變成純懲罰。責任的社會分擔，才是持續有效的制度基礎。

七、從「準確率」到「行為學」的評測

現有的 AI 評測大多集中在準確率或幻覺率，但對於安全閥而言，更重要的是「行為學指標」：在多輪妄念語境中，AI 是否會主動降敘事？在自他傷暗示出現時，是否提出求證？在重複風險詞聚集時，是否啟動冷卻或提醒？只有這類行為層面的測試，才能確保安全閥不是概念，而是能夠運作的設計。

八、結語：文明層次的基建責任

AI 作為基建後的風險治理，不是關於技術是否善惡，而是關於制度是否能承接「無惡意卻有後果」的灰區。安全閥的文明意義在於，它讓社會不必在「恐懼」與「放任」之間搖擺，而能選擇「治理」這條中間道路。當透明、分層、在地化的安全閥成為公共標準時，AI 才真正由工具升級為可持續的基建。