技術穩健性

「技術穩健性」（Technical Robustness and Safety）是歐盟《可信賴AI倫理指引》中七大關鍵要求之一，旨在確保AI系統在其整個生命週期中具備韌性與安全性。其核心定義為AI系統在面對惡意攻擊（如對抗式攻擊）、非預期輸入或壓力環境時，仍能維持其預期功能與性能的程度。根據國際標準ISO/IEC TR 24028:2020對AI可信賴性的闡述，穩健性包含準確性、可靠性、可再現性及對抗攻擊的韌性。在風險管理體系中，技術穩健性是預防AI系統失靈、決策錯誤或遭惡意操縱的關鍵技術控制措施。它與單純的「準確度」不同，準確度衡量正常情況下的表現，而穩健性則專注於系統在異常或敵對情境下的可靠度，是部署關鍵AI應用（如金融交易、自動駕駛）前必須驗證的核心屬性。

企業可依循NIST AI風險管理框架（AI RMF）將技術穩健性融入風險管理實務。第一步為「風險盤點與情境分析」，識別AI系統可能面臨的內外部威脅，如資料汙染、對抗式攻擊等，並評估其對業務的衝擊。第二步為「設計階段的穩健性建構」，在模型開發時即導入防禦性技術，例如採用對抗式訓練（Adversarial Training）增強模型對惡意輸入的抵抗力，並確保資料來源的品質與完整性。第三步為「持續性驗證與監控」，在系統上線前後進行壓力測試、紅隊演練，並建立自動化監控機制，即時偵測模型效能衰退或異常行為。例如，台灣某金融機構對其信用評分模型導入此流程後，成功抵禦了超過95%的模擬詐欺攻擊，大幅降低了信貸風險，並確保其AI治理符合金管會的監管要求。

台灣企業導入技術穩健性主要面臨三大挑戰。第一，「AI資安人才稀缺」，熟悉對抗式攻防的專家不足。對策是與積穗科研等專業顧問合作，並建立內部培訓計畫。第二，「高昂的運算成本」，穩健性測試需大量算力，對中小企業構成負擔。解決方案是優先針對高風險AI應用進行測試，並善用雲端服務供應商提供的彈性運算資源。第三，「缺乏標準化驗證方法」，多數企業尚未建立系統性的AI測試流程。建議導入NIST AI RMF等國際框架，制定內部測試基準與程序。優先行動項目應為：90天內完成高風險AI系統的風險評估與框架導入，並啟動至少一個模型的穩健性強化試點專案，以逐步建立組織能力，確保符合未來台灣《人工智慧基本法》的監管趨勢。

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