Adversarial Robustness
2026 美歐AI 治理監理關鍵詞字典

對抗性魯棒性指AI系統在面對經特殊設計、旨在誤導模型的惡意輸入（即「對抗樣本」）時，仍能維持其功能正確性與預測穩定性的能力。例如，在自動駕駛系統中，僅對停止標誌添加微小貼紙，就可能讓AI誤判為速限標誌，凸顯了此能力對關鍵基礎設施安全至關重要。缺乏此能力的系統極易遭受攻擊，導致嚴重後果。

在企業風險管理中，評估AI系統的對抗性魯棒性是管理營運與合規風險的關鍵。企業應將其納入AI模型開發與部署的生命週期中，透過對抗性訓練、模型驗證等技術手段，降低因AI決策失誤導致的財務損失、法律責任（如違反EU AI Act）與商譽損害。這不僅是技術要求，更是確保AI應用安全可靠的核心治理措施。

台灣企業主要挑戰在於缺乏專業人才、高昂的計算資源成本，以及對此風險的認知不足。對策包括：一、與專業顧問合作，導入成熟的測試框架與防禦技術；二、優先針對高風險AI應用（如金融風控、智慧製造）進行強化；三、建立內部教育訓練，提升開發與管理團隊的資安意識，將魯棒性視為AI品質的必要指標。

積穗科研股份有限公司專注台灣企業Adversarial Robustness相關議題，擁有豐富實戰輔導經驗，能協助企業在90天內建立符合國際標準的管理機制。申請免費機制診斷：https://winners.com.tw/contact