人工智能（AI）現已融入我們生活的方方面面，從智能手機助理、社交媒體資訊流，到醫療保健和交通運輸。這些技術帶來前所未有的好處，但同時也伴隨著重大風險和挑戰。

專家和國際機構警告，若缺乏適當的倫理規範，AI可能複製現實世界的偏見和歧視，助長環境破壞，威脅人權，並加劇現有的不平等現象。

本文將與INVIAI一同探討使用AI的風險，涵蓋所有領域和類型的AI——從聊天機器人、演算法到機械人——並基於官方及國際資料來源的見解。

AI系統中的偏見與歧視

AI的一大風險是偏見和不公平歧視的根深蒂固。AI模型從可能反映歷史偏見或不平等的數據中學習，因此AI系統可能基於種族、性別或其他特徵，以延續不公正的方式對待不同的人群。

例如，根據一份國際AI安全報告，「功能失常的通用AI可能因對受保護特徵如種族、性別、文化、年齡和殘疾的偏見決策而造成傷害」。

在招聘、貸款或執法中使用的偏見演算法已導致不平等結果，對某些群體造成不公平的劣勢。聯合國教科文組織等全球機構警告，若無公平措施，AI風險在於「複製現實世界的偏見和歧視，激化分裂並威脅基本人權和自由」。確保AI系統以多元且具代表性的數據訓練，並進行偏見審核，是防止自動化歧視的關鍵。

錯誤資訊與深偽技術的危害

AI生成超逼真文字、圖片和影片的能力，引發了錯誤資訊氾濫的擔憂。生成式AI能製作令人信服的假新聞、偽造圖片或深偽影片，難以與真實區分。

世界經濟論壇2024年全球風險報告指出，「被操控和偽造的信息」是最嚴重的短期全球風險，並指出AI正「放大被操控和扭曲的信息，可能破壞社會穩定」。

事實上，AI助長的錯誤與虛假資訊是「民主進程面臨的最大挑戰之一」，尤其在即將舉行的選舉中，數十億選民將投票。合成媒體如深偽影片和AI克隆聲音可被用作宣傳工具、冒充公眾人物或進行詐騙。

官員警告，惡意分子可利用AI發動大規模虛假資訊攻勢，輕易在社交網絡散播假內容，製造混亂。風險在於形成一個冷漠的信息環境，公民無法信任所見所聞，破壞公共討論和民主。

隱私威脅與大規模監控

AI的廣泛應用引發嚴重的隱私疑慮。AI系統通常需要大量個人數據——從面容、聲音到購物習慣和位置——才能有效運作。若缺乏嚴格保障，這些數據可能被濫用或剝削。

例如，面部識別和預測演算法可能實現無所不在的監控，在未經同意下追蹤個人行蹤或評分行為。聯合國教科文組織的全球AI倫理建議明確警告，「AI系統不應用於社會評分或大規模監控」，此類用途被廣泛視為不可接受的風險。

此外，AI對個人數據的分析能揭示我們生活的私密細節，從健康狀況到政治信仰，威脅隱私權。數據保護機構強調，隱私是「保護人類尊嚴、自主性和行動能力的基本權利」，必須在AI系統全生命周期中受到尊重。

若AI發展超越隱私法規，個人可能失去對自身資訊的控制。社會必須確保健全的數據治理、同意機制和隱私保護技術，避免AI成為無限制監控的工具。

安全失誤與意外傷害

雖然AI能以超人效率自動化決策和實體任務，但也可能以不可預測的方式失效，導致現實世界的傷害。我們將越來越多關鍵安全責任交給AI——如駕駛汽車、診斷病患或管理電網——但這些系統並非萬無一失。

故障、訓練數據缺陷或意外情況都可能導致AI犯下危險錯誤。自動駕駛汽車的AI可能誤判行人，醫療AI可能建議錯誤治療，後果可能致命。

國際指引強調，應預見並防範AI帶來的不良傷害與安全風險：「應在AI系統全生命周期中避免和處理不良傷害（安全風險）及攻擊漏洞（安全風險），以確保人類、環境和生態系統的安全」。

換言之，AI系統必須經過嚴格測試、監控並設置故障保護，以降低故障機率。過度依賴AI也有風險——若人類盲目信任自動決策，可能無法及時介入錯誤發生時。

因此，確保人類監督至關重要。在高風險領域（如醫療或交通），最終決策應由人類判斷，正如聯合國教科文組織所言，「生死攸關的決定不應交由AI系統」。維持AI的安全與可靠性是一項持續挑戰，需AI開發者謹慎設計並培養責任文化。

職位流失與經濟動盪

AI對經濟的變革影響是一把雙刃劍。一方面，AI能提升生產力並創造全新產業；另一方面，透過自動化，AI帶來數百萬勞動力被取代的風險。

許多工作——尤其是涉及例行、重複性任務或易於分析的數據——容易被AI演算法和機械人取代。全球預測令人警醒：例如，世界經濟論壇預計「到2030年將有九千二百萬個職位被取代」，原因是AI及相關技術。

雖然經濟可能創造新職位（長遠來看甚至可能超過流失的數量），但轉型過程對許多人來說將十分艱難。新增職位往往需要不同且更高階的技能，或集中於特定科技樞紐，意味許多被取代的勞工可能難以重新立足。

這種勞動者現有技能與AI驅動新職位需求技能的不匹配，若未妥善處理，可能導致失業率和不平等加劇。政策制定者和研究者警告，快速的AI發展可能帶來「勞動市場動盪及經濟權力不均」的系統性問題。

某些群體受影響更大——例如，有研究顯示女性或發展中國家勞動者所佔職位比例較高，面臨自動化風險。若無積極措施（如再培訓計劃、AI技能教育及社會安全網），AI可能擴大社會經濟鴻溝，形成由技術擁有者主導的經濟。

為AI影響做好勞動力準備，對確保自動化利益廣泛共享及防止社會動盪至關重要。

犯罪濫用、詐騙與安全威脅

AI是一把強大工具，既可用於正當目的，也可能被惡意利用。網絡罪犯及其他不法分子已開始利用AI提升攻擊手段。

例如，AI能生成高度個人化的釣魚電郵或語音訊息（透過克隆聲音），誘使受害者洩露敏感資訊或匯款。AI亦可自動化駭客行為，大規模尋找軟件漏洞，或開發能自我調整以逃避偵測的惡意軟件。

人工智能安全中心指出，AI的惡意使用是主要關注點，舉例包括罪犯利用AI進行大規模詐騙和網絡攻擊。英國政府委託報告明確警告，「惡意分子可利用AI發動大規模虛假資訊、影響行動、詐騙及騙局」。

AI帶來的速度、規模和複雜度可能壓倒傳統防禦——想像一天內成千上萬個AI生成的詐騙電話或深偽影片針對某公司安全。

除了金融犯罪，AI還可能被用於促成身份盜竊、騷擾或製造有害內容（如非自願深偽色情或極端主義宣傳）。隨著AI工具更易取得，執行這些惡意行為的門檻降低，可能導致AI輔助犯罪激增。

這要求採用新型網絡安全和執法方法，如能偵測深偽或異常行為的AI系統，以及更新法律框架以追究違法者責任。總之，我們必須預見AI帶給善意者的能力，同樣可能被罪犯利用，並做好相應準備。

軍事化與自主武器

AI在戰爭和國家安全領域的應用，或許是最令人不寒而慄的風險。AI正迅速整合進軍事系統，帶來自主武器（「殺手機械人」）和AI驅動的戰鬥決策的可能性。

這些技術反應速度可能超越人類，但剝奪人類對致命武力使用的控制充滿危險。AI控制的武器可能選錯目標或以不可預見方式升級衝突。國際觀察者警告，「AI軍事武器化」是一項日益嚴重的威脅。

若各國競相裝備智能武器，可能引發破壞性軍備競賽。此外，AI也可能用於網絡戰，自主攻擊關鍵基礎設施或散播宣傳，模糊和平與衝突的界線。

聯合國關注，若AI軍事發展集中於少數國家手中，「可能強加於人民，卻無法讓他們參與決策」，破壞全球安全與倫理。

自主武器系統還帶來法律與道德困境——若AI無人機誤殺平民，誰應負責？此類系統如何遵守國際人道法？

這些未解問題促使呼籲禁止或嚴格管控某些AI武器。確保人類監督任何能做出生死決定的AI，被廣泛視為首要任務。否則，風險不僅是戰場上的悲劇錯誤，更是戰爭中人類責任的流失。

缺乏透明度與問責制

當今大多數先進AI系統運作如「黑盒子」——其內部邏輯對創建者甚至用戶往往不透明。這種缺乏透明度帶來風險，AI決策無法解釋或質疑，對司法、金融或醫療等領域尤為嚴重，因為解釋性可能是法律或倫理要求。

若AI拒絕貸款、診斷疾病或決定假釋，我們理所當然想知道原因。但部分AI模型（尤其是複雜神經網絡）難以提供明確理由。

「缺乏透明度」可能削弱信任，並且「可能阻礙有效挑戰基於AI系統結果的決策，」聯合國教科文組織指出，「進而侵犯公平審判和有效救濟的權利」。

換言之，若用戶和監管者都無法理解AI如何做決策，幾乎無法追究錯誤或偏見的責任。

這種問責缺口是重大風險：企業可能以「演算法」推卸責任，受影響者則無法求償。為此，專家倡導採用可解釋AI技術、嚴格審計及規範要求AI決策須可追溯至人類權威。

全球倫理指引堅持，應「始終能將AI系統行為的倫理與法律責任歸屬於個人或組織」。人類必須最終負責，AI應輔助而非取代敏感事務中的人類判斷。否則，我們將面臨由難以理解的機器做出重要決策，這是通往不公的道路。

權力集中與不平等

AI革命並非全球均衡發展——少數企業和國家主導先進AI的開發，這本身帶來風險。

尖端AI模型需要龐大的數據、人才和計算資源，僅科技巨頭（及資金充裕的政府）擁有。世界經濟論壇指出，這形成了「高度集中、單一且全球整合的供應鏈，偏袒少數公司和國家」。

這種AI權力集中可能轉化為對AI技術的壟斷控制，限制競爭和消費者選擇，也帶來這些少數公司或國家的優先事項可能不顧及更廣泛公共利益的風險。

聯合國指出，當開發集中於少數強權時，存在「技術可能被強加於人民，卻無法讓他們參與決策」的危險。

這種不平衡可能加劇全球不平等：富裕國家和企業利用AI迅速領先，貧困社區則缺乏最新工具，且在失業中無法享受AI帶來的利益。此外，集中化的AI產業可能抑制創新（新進者難以與既有資源競爭）並帶來安全風險（若關鍵AI基礎設施由少數實體控制，成為單點故障或操控目標）。

應對此風險需國際合作及新規範以民主化AI開發——例如支持開放研究、確保公平取得數據與計算資源，以及制定政策（如歐盟提議的AI法案）防止「AI守門人」濫權。更包容的AI生態將有助確保AI利益全球共享，而非擴大科技鴻溝。

AI對環境的影響

AI風險討論中常被忽略的是其環境足跡。AI開發，尤其是訓練大型機器學習模型，消耗大量電力和計算資源。

數據中心內擠滿成千上萬耗電伺服器，處理AI系統學習所需的海量數據。這意味著AI間接促成了碳排放與氣候變化。

聯合國一份最新報告發現，四家領先AI科技公司的間接碳排放量從2020年到2023年平均飆升了150%，主要因AI數據中心的能源需求。

隨著AI投資增加，運行AI模型的排放預計將急劇上升——報告預測，頂尖AI系統每年合計排放超過一億噸二氧化碳，對能源基礎設施造成重大壓力。

換個角度看，支撐AI的數據中心電力使用增速是「整體電力消耗增長速度的四倍」。

除了碳排放，AI還需大量水資源冷卻，且硬件快速升級產生電子廢物。若不加以控制，AI的環境影響可能破壞全球可持續發展努力。

這要求提升AI的能源效率並採用更清潔的能源。研究者正開發綠色AI技術以降低能耗，一些公司也承諾抵消AI的碳足跡。然而，AI熱潮帶來的環境代價仍是迫切問題。社會必須在科技進步與生態責任間取得平衡，這是我們整合AI過程中的另一挑戰。

存在性與長期風險

除了眼前風險，一些專家警告AI存在更具推測性、長期的風險——包括先進AI可能超越人類控制的可能性。雖然現今AI系統能力有限，研究者正積極開發更具通用性AI，有望在多個領域超越人類。

這引發複雜問題：若AI變得極度智能或自主，是否可能採取威脅人類存在的行動？雖聽似科幻，科技界知名人士已表達對「失控AI」情境的擔憂，政府也正嚴肅對待此議題。

2023年，英國主辦全球AI安全峰會，討論前沿AI風險。科學界尚無共識——部分人認為超智能AI尚需數十年，且可與人類價值保持一致；另一些人則認為存在小但非零的災難性風險。

近期國際AI安全報告指出，「專家對人類失去對AI控制，導致災難性後果的風險看法不一」。

本質上，雖然存在性風險可能性微小，但不能完全排除。此類風險可能涉及AI為達成目標而損害人類福祉（典型例子是若AI被錯誤編程，缺乏常識或道德約束，可能大規模做出有害行為）。

目前尚無AI具備此等自主性，但AI發展速度快速且難以預測，本身即為風險因素。應對長期風險需投資AI對齊研究（確保AI目標與人類價值一致）、建立國際協議管控高風險AI研究（類似核武或生物武器條約），並隨著AI能力提升持續維持人類監督。

AI的未來充滿巨大潛力，但也伴隨不確定性——審慎起見，我們應在長期規劃中考慮即使是低概率但高影響的風險。

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AI常被比喻為推動人類前進的強大引擎——但若缺乏剎車和方向盤，這引擎可能偏離軌道。如前所述，使用AI的風險是多面向的：從偏見演算法、假新聞、隱私侵犯和職場動盪等即時問題，到安全威脅、「黑盒」決策、大型科技壟斷、環境壓力，甚至失控超智能AI的遠期陰影。

這些風險並非意味著我們應停止AI發展；相反，它們凸顯了負責任的AI治理與倫理實踐的迫切需求。

政府、國際組織、產業領袖和研究者正日益合作應對這些挑戰——例如透過美國NIST的AI風險管理框架（提升AI可信度）、聯合國教科文組織的全球AI倫理建議，以及歐盟的AI法案。

這些努力旨在最大化AI的益處，同時將其負面影響降至最低，確保AI服務於人類，而非相反。最終，了解AI風險是管理風險的第一步。透過保持資訊透明和積極參與AI的開發與應用，我們能引導這項變革性技術朝向安全、公平且有益的方向發展。