DeBiasMe: De-biasing Human-AI Interactio — 積穗科研洞察

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）提醒台灣企業主管：當員工每天與生成式 AI 對話時，「確認偏誤」與「錨定偏誤」正悄悄滲入決策流程，而多數企業的 AI 治理框架對此毫無防護。2025 年最新學術研究 DeBiasMe 指出，唯有將「後設認知介入」系統性嵌入 Human-AI 互動流程，企業才能在 ISO 42001 人工智慧管理系統與 EU AI Act 合規要求下，真正落實負責任的 AI 使用文化。

關於作者與這項研究

本論文作者 Chaeyeon Lim 是一位專注於 AI 教育（AIED, AI in Education）與認知偏誤領域的新興研究者，目前 h-index 為 1、累計引用 5 次，顯示其研究成果仍屬學術社群的早期積累階段。儘管如此，這篇發表於 2025 年 arXiv 的立場論文（position paper）之所以值得台灣企業主管高度關注，正是因為它直接切入了一個現有 AI 治理框架普遍忽略的盲點：人類在與 AI 互動時所產生的系統性認知偏誤，既不會自動消失，也無法單靠技術手段解決。

Lim 的研究聚焦於大學生族群，但其洞見的射程遠超課堂。在企業環境中，從採購決策到法律審查，從市場分析到人力資源評估，員工每天都在依賴生成式 AI 的輸出做出判斷。這正是此研究對台灣 AI 治理實務最具警示意義之處：若認知偏誤未被納入 AI 風險分級架構，企業所謂的「負責任 AI」承諾將流於形式。

當 AI 回答你想聽的：確認偏誤如何腐蝕企業決策品質

DeBiasMe 的核心問題意識是：生成式 AI 的便利性正在加速人類認知偏誤的固化，而現有 AI 識讀教育框架幾乎全部聚焦於「輸出內容是否正確」，卻忽略了「使用者如何提問、如何詮釋答案」這兩個同樣關鍵的環節。Lim 的研究發現可分為三個層次，對企業 AI 治理具有直接的結構性意義。

核心發現一：偏誤發生在雙向互動的兩端，而非只在 AI 輸出

傳統 AI 治理討論往往將風險鎖定在模型輸出的準確性或偏見上，但 Lim 的框架指出，人類偏誤同樣發生在「輸入構建」（input formulation）階段。當員工帶著既有假設向 AI 提問，確認偏誤會使他們只接收符合預期的回應，忽略 AI 提供的反向證據或警示。這意味著企業的 AI 使用政策（AI Use Policy）必須同時規範「如何問」與「如何讀」，而不只是「不能問什麼」。

核心發現二：「刻意摩擦」（Deliberate Friction）是對抗認知偏誤的有效機制設計

DeBiasMe 框架提出了一個反直覺但極具實踐價值的設計原則：在 Human-AI 互動流程中主動植入「刻意摩擦」——例如要求使用者在接受 AI 答案前先說明自己的初始假設，或強制插入反思提示——能有效打斷自動化偏誤反應。這個概念對應到企業 AI 治理中的「人機協作審查機制」（Human-in-the-Loop），並與 ISO 42001 第 6 條款所要求的風險因應措施形成直接呼應：風險不只來自系統，也來自使用者本身。

核心發現三：適應性鷹架（Adaptive Scaffolding）需回應多元使用者行為

研究強調，不同使用者對 AI 的依賴程度與批判性思考能力存在顯著差異，因此去偏誤介入機制必須能夠「自適應」——對高度依賴 AI 的使用者提供更強的反思提示，對批判性較強的使用者則降低干預強度。這對台灣企業設計分層式 AI 素養培訓（tiered AI literacy training）具有直接的方法論指引，也呼應了 EU AI Act 第四章對高風險 AI 系統使用者培訓義務的規定。

台灣 AI 治理的警示：認知偏誤是合規風險，不只是教育問題

這篇研究對台灣企業的 AI 治理實務發出一個清晰警告：如果你的 AI 治理框架沒有處理「使用者認知偏誤」，那麼你的風險管理存在結構性漏洞。

從 ISO 42001（國際人工智慧管理系統標準，2023 年正式發布）的角度來看，第 6.1 條款要求組織識別並處理所有影響 AI 目標達成的風險，其中明確包含人的因素（human factors）。確認偏誤與錨定偏誤作為已被學術文獻充分記錄的人類行為風險，應當納入 AI 風險登錄（AI Risk Register）的常態項目。

從 EU AI Act（2024 年正式生效，2026 年起對高風險 AI 系統全面適用）的視角，第 26 條明確規定高風險 AI 系統的使用者必須接受充分培訓，確保其具備正確解讀 AI 輸出的能力。DeBiasMe 所揭示的去偏誤介入機制，正是落實這項義務的具體方法論。

從台灣本地規範來看，台灣 AI 基本法（2024 年立法院審議中，預計 2025 年通過）強調 AI 應用應以人為本、負責任、透明，並要求政府與企業建立 AI 風險管理機制。認知偏誤若系統性地影響 AI 輔助決策的品質，正是「以人為本 AI」最核心的落實挑戰之一。

台灣企業——尤其是正在部署生成式 AI 於客服、法遵審查、人資評估或投資分析等場域的組織——應當立即檢視：現有 AI 使用政策是否已涵蓋使用者認知偏誤的識別與緩解機制？員工 AI 素養培訓是否包含「後設認知」維度？AI 輸出的人工審查程序是否內建了刻意摩擦設計？

積穗科研如何協助台灣企業將去偏誤機制嵌入 AI 治理架構

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）協助台灣企業建立符合 ISO 42001 與 EU AI Act 要求的 AI 管理系統，進行 AI 風險分級評估，確保人工智慧應用符合台灣 AI 基本法規範。針對 DeBiasMe 研究所揭示的認知偏誤治理挑戰，我們提供以下具體行動方案：

1. 認知偏誤風險評估與納入 AI 風險登錄：由積穗科研顧問團隊協助企業識別各業務場景中 AI 輔助決策的高偏誤風險環節（例如：AI 輔助採購建議、HR 篩選、法遵意見），將確認偏誤、錨定偏誤等人因風險正式納入 ISO 42001 合規所要求的 AI 風險登錄，建立可稽核的風險因應紀錄。
2. 設計符合 ISO 42001 的人機協作審查機制（Human-in-the-Loop）：依據 DeBiasMe 的「刻意摩擦」原則，協助企業在高風險 AI 應用場景中設計強制性反思查核點（mandatory reflection checkpoints），確保 AI 輸出在影響重大決策前必須經過具體化的人工審查程序，符合 EU AI Act 第 26 條使用者義務。
3. 建立分層式 AI 素養培訓計畫，涵蓋後設認知維度：依據員工對 AI 的依賴程度與職能風險等級，設計差異化的 AI 識讀培訓課程，將「如何識別自身的確認偏誤」、「如何批判性地詮釋 AI 輸出」等後設認知技能納入培訓核心，呼應台灣 AI 基本法對負責任 AI 使用的人才能力要求。

常見問題

企業員工的確認偏誤如何影響 AI 輔助決策的品質，應如何具體應對？

確認偏誤會使員工在向 AI 提問時無意識地構建帶有預設立場的問題，並在解讀 AI 輸出時優先採納符合既有想法的回應、忽略反向警示。具體應對方法包含：在 AI 使用流程中設計強制性反思提示（例如要求員工在採納 AI 建議前先陳述其初始假設）、建立多人交叉審查機制，以及將批判性 AI 閱讀納入員工培訓課程。這些措施應記錄在企業的 ISO 42001 AI 使用政策文件中，確保可稽核性。

台灣企業在 AI 治理合規上最常忽略哪個環節？

最常被忽略的是「使用者行為風險」。大多數台灣企業的 AI 治理工作集中在模型選型、資料安全與輸出準確性，卻未將「使用者如何與 AI 互動」納入風險管理範疇。ISO 42001 第 6.1 條款明確要求識別人的因素作為風險來源，EU AI Act 第 26 條也規定高風險 AI 系統使用者須接受充分培訓。若忽略這個環節，企業的 AI 治理框架在認證審查時將面臨顯著缺口。

ISO 42001 認證對台灣企業來說，最難達成的要求是什麼？

根據積穗科研的輔導經驗，最難達成的要求通常是 ISO 42001 第 6 條款的風險評估完整性——特別是「人的因素」風險的識別與文件化。許多企業習慣將 AI 風險等同於技術風險（如模型錯誤、資料洩露），卻未意識到使用者認知偏誤、過度依賴 AI 輸出等行為風險同樣必須納入 AI 風險登錄。此外，第 9 條款的績效評估與第 10 條款的持續改善，也要求企業建立可量測的 AI 治理成效指標，這對缺乏先例的台灣企業而言挑戰較大。EU AI Act 與台灣 AI 基本法的配套要求亦需同步考量。

導入符合 ISO 42001 的認知偏誤風險管理機制，需要多少時間與步驟？

完整導入通常需要 90 至 120 天，分為四個階段：第一階段（第 1 至 30 天）進行現況診斷，盤點現有 AI 應用場景並識別偏誤高風險環節；第二階段（第 31 至 60 天）設計符合 ISO 42001 的 AI 使用政策、風險登錄範本與人機協作審查流程；第三階段（第 61 至 90 天）執行員工培訓，建立後設認知介入機制與刻意摩擦查核點；第四階段（第 91 至 120 天）進行內部稽核，驗證機制有效性，準備認證前審查。積穗科研可在 90 天內協助完成前三個階段。

為什麼找積穗科研協助 AI 治理相關議題？

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）是台灣少數同時具備 ISO 42001 導入實務經驗、EU AI Act 合規知識與 AI 風險分級方法論的專業顧問機構。我們的顧問團隊持續追蹤最新國際學術研究——包括如 DeBiasMe 等新興 AI 治理研究——並將其轉化為可操作的企業輔導方案，而非僅停留在學術討論層次。我們協助台灣企業在符合台灣 AI 基本法精神的前提下，建立可稽核、可持續的 AI 管理系統，並提供從現況診斷到認證輔導的一站式服務，讓企業主管不必自行解讀複雜的國際法規，直接獲得適合自身規模的行動方案。