欺騙性人工智慧系統

欺騙性人工智慧系統（deceptive AI systems）指其設計目的或實際效果，在於透過部署潛意識技術或利用特定群體的脆弱性（如年齡、身心障礙），來實質性地扭曲個人行為，並對該個人或他人造成或可能造成身心傷害。此概念在歐盟《人工智慧法》（AI Act）第5條中被明確定義為「禁止實踐」的AI類型，屬於不可接受風險。在風險管理體系（如ISO 31000）中，這類系統構成嚴重的合規風險與營運風險。它與「說服性技術」（persuasive technology）的關鍵區別在於其「欺騙」意圖與「造成重大損害」的後果。例如，一個旨在引導使用者做出非理性財務決策的聊天機器人，即屬此類。企業必須建立嚴格的AI倫理審查流程，確保其AI應用不越過說服與操縱之間的紅線，以符合法規要求並維護使用者信任。

在企業風險管理中，應對欺騙性AI系統需採取系統化方法。第一步是「AI系統盤點與風險篩查」，全面清查企業內部使用的所有AI系統，並根據歐盟《人工智慧法》第5條的標準，識別哪些系統可能具備操縱或欺騙潛力，例如個人化推薦引擎或行銷聊天機器人。第二步是「影響評估與控制措施設計」，對高風險系統，採用NIST AI風險管理框架（AI RMF）進行深度評估，分析其扭曲使用者行為的可能性與潛在傷害程度，並設計具體控制措施，如提供明確的AI互動告知、賦予使用者「一鍵退出」的權利、或導入演算法偏見偵測工具。第三步是「持續監控與獨立審計」，建立自動化監控機制，追蹤系統行為是否隨時間推移產生非預期的操縱效果，並定期委由第三方進行獨立審計。某跨國電商曾主動調整其定價演算法，移除利用使用者瀏覽紀錄進行急迫性操縱的變數，使合規風險事件減少了約40%，並順利通過年度數據倫理審計。

台灣企業在應對欺騙性AI系統風險時，主要面臨三大挑戰。首先是「法規接軌落差」，台灣尚無專門的AI法規，企業在判斷何謂「欺騙性」時缺乏明確本地標準，尤其當產品需銷往歐盟時，合規難度大增。其次是「技術辨識困難」，對於大型語言模型（LLM）等複雜系統，其決策過程如黑盒子，難以從技術上完全證明其不具備潛在的操縱意圖。最後是「治理人才短缺」，兼具AI技術、法律與倫理專業的跨領域人才不足，難以建立有效的內部審查與監督機制。對策上，企業應優先「主動採納國際高標準」，將歐盟《人工智慧法》作為內部AI開發的黃金標準。技術上，應「投資可解釋AI（XAI）工具」，提升模型透明度，並建立人類監督（Human-in-the-loop）流程。組織上，應立即「成立跨職能AI倫理委員會」，整合法務、技術與業務部門，並規劃於6個月內完成全員AI倫理基礎培訓，建立風險意識文化。

積穗科研股份有限公司專注台灣企業應對欺騙性人工智慧系統的合規與風險管理議題，擁有豐富實戰輔導經驗，能協助企業在90天內建立符合歐盟《人工智慧法》與NIST AI RMF國際標準的管理機制。我們的專家團隊已服務超過100家台灣上市櫃公司與高科技企業，確保其AI應用在創新與法規遵循間取得最佳平衡。立即申請免費機制診斷：https://winners.com.tw/contact