社團法人中華產業機械設備協會

04/05/2026

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07/04/2025

建立一個具有可信度及公信力的AI規範是目前世人必須面對的課題。2019年，歐盟提出7個值得信賴的人工智慧原則（principles for trustworthy AI），以做為AI規範的架構。這個七原則包含了人本、隱私權、資料治理、演算法的透明性、社會的自由度與多元化的反映，及如何建構一個對於人類和環境友善的AI系統[何之行, 2024]。
2024年3月，歐盟通過AI法案，將AI分成不同風險等級，並允許AI業者依行為準則做為規範。歐盟認為AI風險是可以預測的。除了被禁止的不可接受風險的AI外，對高風險的AI有較嚴格的規範要求，而輕微的風險被歸類在限制風險中。對於低風險或最小風險的AI工具則要求廠商自行遵循行為準則。
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06/04/2025

五、法規與治理挑戰
人工智慧技術的發展速度遠超法規的制定，未來可能難以有效管理及規範。由於它涉及全球供應鏈與數據流動，不同國家之間對AI的管理標準不一致，可能引發衝突。
六、文化同質化
AI演算法可能傾向于推廣主流文化內容，導致小眾文化或地方特色逐漸減少而消失；
七、心理影響
AI的快速發展可能讓人們感到焦慮，擔心被技術淘汰或失去控制。過度依賴AI可能導致人與人之間的關係疏離，影響心理健康。
AI倫理對「非人類」生物物種的關注不僅有限而且不一致。在AI倫理研究與實踐中，應當將每個物種的道德待遇納入考量，因為這不僅影響 AI 倫理原則的內容，也關係到 AI 系統所做出的決策。此外，還需要監測AI系統可能產生的意外後果，例如其對資源與能源的消耗。將所有物種的利益與價值納入 AI 系統設計中至關重要。目前，研究人員正在努力減少AI 數據與演算法的偏見，以確保 AI 在環境領域的應用更加公平。Mäntymäki 等人（2022）提出「組織AI治理的沙漏模型」（The Hourglass Model of Organizational AI Governance）以協助企業或組織將倫理AI倫理原則落實於實踐之中，確保AI的應用符合社會的倫理標準[Mantymaki, 2022] (

04/04/2025

五、法規與治理挑戰
人工智慧技術的發展速度遠超法規的制定，未來可能難以有效管理及規範。由於它涉及全球供應鏈與數據流動，不同國家之間對AI的管理標準不一致，可能引發衝突。
六、文化同質化
AI演算法可能傾向于推廣主流文化內容，導致小眾文化或地方特色逐漸減少而消失；
七、心理影響
AI的快速發展可能讓人們感到焦慮，擔心被技術淘汰或失去控制。過度依賴AI可能導致人與人之間的關係疏離，影響心理健康。

03/04/2025

三、人類過度依賴
人工智慧工具的大量應用會降低人類思考、創造力及學習能力。由於AI工具會自動提供答案，人們不再真學習新的事物及用大腦思考。生成式AI工具所提供的答案未必正確，有時可能導致真假資訊混淆，一般人們難以分辨真假。過分依賴AI工具以處理社交與情感需求，可能減少人與人之間的交流，導致孤立感增加。
四、武器化與軍事風險
人工智慧技術已被應用於開發自主作戰的機器人、無人機等，它們可能因程式設計不完美或失常而自動決定攻擊目標，引發戰爭。人工智慧技術也可被應用強化網路攻擊能力、進行資訊戰及癱瘓敵國的基礎設施。

02/04/2025

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02/04/2025

（二）道德與決策風險
AI在醫療、金融、軍事等領域的應用可能影響人類生死，但 AI 本身沒有道德觀，可能做出錯誤決策。
美國加州大學教授史都華‧羅素（Stuart Russell）認為機器人製造商將會向具備道德意識的編程廠商購買相關數據，以讓其機器人擁有道德意識，做出正確的決定。然而；道德是主觀的判斷，工程師在編寫程式時是否能夠維持中立呢？即使機器人非常公正、中立，但是如何保證它們理解指令的真正意義及內容呢[王毅，2018]？
（三）責任歸屬
人工智慧系統並非是完美無缺，可能會有失控或出錯的時候。那當人工智慧犯錯時，誰應該負起責任呢？使用者、開發者或是供應商呢？當AI造成交通事故時，例如無駕駛車造成致命車禍或醫療誤診時，誰應該負起責任呢？微軟設計模仿青少年的聊天機器人在網路上公開發行幾小時後，就開始發布種族主義仇恨言論，雖然微軟立即下架此款機器人，但是傷害已經造成。

31/03/2025

2. 技術的誤用
當AI技術偏離原先設計的目的時，也會造成倫理的問題。例如，深偽技術（deepfake）原本用來解決圖片資料不足的問題，但後來卻被利用在偽造名人性愛影片等。任何技術或產品本身就可能有善惡兩種用途。例如人臉辨識技術可用在保護數位裝置的使用者或大樓保全，但也可用來窺探或監控特定個人；無人機可以在農業上幫助農夫播種，但也可作為戰場上殺人的武器；為藥廠所開發的搜尋藥性特徵的演算法，可能被毒梟用來合成毒性最強的藥物。
演算法的介入對於言論自由與民主的影響最大，如美國大選中有人質疑多大程度上演算法的介入可能讓選民只能看到一方候選人或是他們已經熟悉的資訊，許多資訊已被演算法過濾掉，這些過濾機制讓我們原本期盼民主社會中多元的資訊傳達受到限制。
3. 設計不良或技術限制
當演算法設計不良時，就可能造成人員的傷亡或財產的損失；例如機器手可能會因為設計不良，而造成生產線上的停頓；無人駕駛車可能會因道路駕駛的交通標誌老舊或骯髒而誤判。

31/03/2025

二、 倫理
演算法失誤、道德責任與決策及責任歸屬是造成倫理問題的主要因素。此外，AI依賴的數據可能包含歷史偏見或刻板印象（尤其在電腦視覺及自然語言處理領域）會加劇與種族或物種歧視相關的偏見。因此可能在人員招聘、信貸評分、犯罪預測等領域出現不公平現象[Hagendorff, 2022]。
（一）演算法偏誤
導致演算法失誤的情況有數據庫的偏差、技術誤用及設計不良等三種。
1. 數據庫偏差
建立AI模型的資料庫有在性別、種族、社經地位等特徵上有偏差時，就會產生錯誤。以人像辨識為例，當初提供電腦學習臉部辨識的圖片大都是白種人而非其它人種或男女性的比例相差太大時，辨識男性白人的準確度就會比辨識非白種女性要高出許多。
美國社會長久以來歧視有色人種，警察對於非洲裔或拉丁裔的盤查遠高於白種人，有色人種的定罪比例及判刑嚴重程度也遠高於白人。因此，根據過往犯罪資料所訓練出來的A 模型，自然而然會預測有色人種的重複犯罪的機率遠高於白人。科技公司通常陽盛陰衰，資人資資料庫中的男性遠高於女性。如果人資部門想借助AI工具篩選申請者時，就可能發生偏差，因為潛藏在資料裡的偏誤會導致預測結果帶有性別歧視[甘偵蓉，2023]。

30/03/2025

AI的負面影響二

2. 水資源
美國幾家科技公司計劃在亞利桑那州鳳凰城地區建設大規模數據中心。每個數據中心預計每天將使用多達100萬到500萬加侖的水——儘管這個沙漠地區因科羅拉多河水量減少而日益面臨缺水問題。
（二）空氣汙染與健康
與人工智慧（AI）相關的碳排放量可能很快會與加州所有汽車的排放量相當。AI的電力消耗可能會導致未來六年內因氣喘而死亡的人數增加超過三分之一。僅在維吉尼亞州，AI 相關的備用柴油發電機可能導致190人因空氣污染而死亡。訓練一個大型語言模型（如 Meta 的Llama 3.1）所產生的空氣污染，將相當於一輛汽車往返紐約與洛杉磯10,000次所造成的污染。估計在未來六年內，AI 對公共健康的影響總成本可能達到200 億美元[Campbell, 2024]。
加州大學河濱分校及加州理工學院研究人員應用美國環保署所開發的風險評估工具，估算健康問題（如過早死亡、氣喘症狀、心臟病發作，以及缺課或缺勤等）所需的成本。研究結果顯示，用於AI 應用的數據中心所需的電力生產可能會嚴重污染空氣，以至於到了 2030 年，每年將有額外 1,300人因空氣污染而過早死亡[Han, 2024]，將比目前全美因氣喘死亡的年均人數增加 36%。他們也探討了AI 設施相關的發電廠及柴油發電機所排放的二氧化氮、二氧化硫及直徑小於 2.5 微米的懸浮微粒對人體健康造成嚴重影響。估計到了2030 年，AI 數據中心的電力生產可能每年引發約 60 萬例氣喘症狀病例。2023年，估算生成式 AI 的快速發展已對公共健康造成 56億美元的負擔。到了2030 年，AI 電力消耗帶來的公共健康成本可能超過 200 億美元。這個數字比美國煤炭鋼鐵業的公共健康成本高出兩倍，並且可能與加州 3,500 萬輛汽車所產生的排放量相當。

29/03/2025

AI的負面影響
AI的發展確實帶來許多好處，但如果不加以管理與控制，其負面影響可能對社會、環境及人類本身造成嚴重後果。因此，各國政府、企業與學界需要共同合作，制定適當的監管與道德準則，以確保AI發展符合人類長遠利益。
一、對環境的衝擊
（一）資源消耗
1. 電能消耗
儘管人工智慧（AI）工具的快速發展使其成為眾多研究領域的熱門選擇，特別是在需要處理大量數據的領域，但運行複雜 AI 應用的現代計算系統仍然存在一些缺點。高精度計算需要消耗大量能源，並伴隨高昂的成本與時間，使 AI 成為對環境與經濟而言不夠可持續且成本高昂的選擇。這使得環境領域的研究人員與專業人士可能會質疑，使用 AI 工具的益處是否大於其成本。訓練 AI 模型所需的高能耗運算，對碳排放也產生了重大影響。例如，訓練一個大型語言模型（LLM）需要大約100萬度電，相當於一個小鎮一天的電力消耗，遠高於人腦的能源消耗。未來隨著AI技術的普及，能源消耗勢必急速上升。由於AI模型的訓練對環境的影響因地點而異。模型的設備與資源配置會影響其效能與推理所需的能量消費。
人工智慧的快速發展導致電力需求激增。顧問公司麥肯錫（McKinsey & Co.）預測，到2030年，美國的數據中心將消耗全國總電力的11~12%，而2023年這一比例僅為3~4%。因此，測試不同的配置組合，以找出既可提供可靠度及效能、又能降低環境影響的方案至關重要（Trihinas et al., 2022）。