人工智慧與公共利益：倫理框架、挑戰與滲透測試方法

1. 緒論

人工智慧正經歷跨領域前所未有的成長與應用，同時伴隨著日益增長的倫理疑慮。本文透過對現行倫理框架的批判性分析，檢視「AI促進公共利益」的概念，並提出倫理滲透測試作為解決已識別挑戰的方法論途徑。

2. AI倫理中的公共利益定義

2.1 哲學基礎

公共利益概念源於政治哲學，指能讓社群所有成員受益的設施。在AI情境中，這轉化為旨在服務集體而非個人或企業利益的系統設計。

2.2 現行AI倫理框架

對主要AI倫理準則的分析顯示，公共利益的定義存在不一致性，大多數框架強調避免傷害，而非對社會福祉做出積極貢獻。

3. 關鍵挑戰與批判性問題

3.1 問題定義與框架設定

什麼構成值得AI介入的「問題」？技術解決方案往往先於適當的問題定義，導致解決方案主義，即AI處理的是症狀而非根本原因。

3.2 利害關係人代表性

誰來定義AI應解決的問題？問題定義中的權力失衡可能導致解決方案服務於主導利益，同時邊緣化弱勢群體。

3.3 知識與認識論

AI開發中哪些知識體系被優先考慮？技術知識往往主導於在地、情境性和本土知識體系之上。

3.4 非預期後果

AI系統的次級效應為何？即使是善意的AI介入，也可能透過複雜的系統動態產生負面外部性。

4. 方法論與實驗分析

4.1 探索性研究設計

作者對99篇AI促進社會公益研討會的投稿進行質性分析，檢視這些作品如何處理四個關鍵問題。

4.2 結果與發現

研究顯示倫理考量存在顯著缺口：78%的論文未能處理利害關係人代表性，而85%未討論潛在的非預期後果。僅有12%在其特定情境中明確定義了何謂「良善」。

圖1：AI促進社會公益研究中的倫理考量

長條圖顯示99篇研討會論文處理四個關鍵問題的百分比：問題定義（45%）、利害關係人代表性（22%）、知識體系（18%）、非預期後果（15%）。

5. 倫理滲透測試框架

5.1 概念基礎

借鑑網路安全滲透測試，倫理滲透測試涉及在AI系統部署前，系統性地嘗試識別其倫理脆弱性。

5.2 實施方法論

該框架包括紅隊演練、對抗性思維，以及在整個AI開發生命週期中對假設進行系統性質疑。

6. 技術實作

6.1 數學框架

AI系統的倫理影響可建模為：$E_{impact} = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot \phi(s_i, c_i)$，其中$s_i$代表利害關係人群體，$c_i$代表後果類型，$w_i$為倫理權重，$\phi$為影響評估函數。

6.2 演算法實作

class EthicsPenTester:
    def __init__(self, ai_system, stakeholder_groups):
        self.system = ai_system
        self.stakeholders = stakeholder_groups
        
    def test_problem_definition(self):
        """問題一：問題是什麼？"""
        return self._assess_problem_framing()
        
    def test_stakeholder_representation(self):
        """問題二：誰定義問題？"""
        return self._analyze_power_dynamics()
        
    def test_knowledge_systems(self):
        """問題三：哪些知識被優先考慮？"""
        return self._evaluate_epistemic_justice()
        
    def test_consequences(self):
        """問題四：副作用為何？"""
        return self._simulate_system_dynamics()

7. 應用與未來方向

倫理滲透測試框架在醫療保健AI、刑事司法演算法和教育科技領域展現應用潛力。未來工作應聚焦於開發標準化測試協議，並將此方法與現有AI開發方法論（如敏捷開發和DevOps）整合。

關鍵洞見

現行AI倫理框架缺乏公共利益的運作性定義
技術解決方案主義往往先於適當的問題定義
利害關係人代表性仍是AI開發的關鍵缺口
倫理滲透測試為倫理評估提供實用方法論

批判性分析：超越技術解決方案邁向倫理AI

Berendt的研究代表著將AI倫理從抽象原則推向實用方法論的重要進展。所提出的倫理滲透測試框架解決了AI Now Institute研究人員識別的關鍵缺口，他們記錄了倫理考量如何經常被視為事後考量而非系統設計的組成部分。此方法與負責任AI開發的新興最佳實踐相符，類似於Google的PAIR（People + AI Research）指南所強調的以人為本設計流程。

四個關鍵問題框架提供了結構化方法，以處理哲學家Shannon Vallor所稱的「技術社會美德」——應對AI倫理複雜性所需的思維與行動習慣。與純技術性的AI安全方法（如Asilomar AI原則所提）相比，此方法論展現出特殊潛力。技術安全聚焦於預防災難性失敗，而倫理滲透測試則處理價值對齊和社會影響這些更細微但同等重要的挑戰。

與現有倫理評估框架（如歐盟的可信賴AI評估清單ALTAI）相比，Berendt的方法在處理權力動態和利害關係人代表性方面提供了更高的具體性。探索性研究發現當前AI促進社會公益研究存在顯著缺口，這呼應了Data & Society Research Institute研究人員對AI開發中技術能力與社會理解脫節的擔憂。

倫理影響評估的數學框架建立在先前多準則決策分析工作的基礎上，但特別針對AI系統進行調整。這代表了邁向量化倫理評估的重要一步，儘管在確定適當權重因子和影響函數方面仍存在挑戰。未來工作可將此方法與計算社會選擇理論的形式方法整合，以創建更穩健的倫理評估工具。

8. 參考文獻

Berendt, B. (2018). AI for the Common Good?! Pitfalls, challenges, and Ethics Pen-Testing. arXiv:1810.12847v2
Vallor, S. (2016). Technology and the Virtues: A Philosophical Guide to a Future Worth Wanting. Oxford University Press.
AI Now Institute. (2018). AI Now 2018 Report. New York University.
European Commission. (2019). Ethics Guidelines for Trustworthy AI.
Google PAIR. (2018). People + AI Guidebook.
Asilomar AI Principles. (2017). Future of Life Institute.
Data & Society Research Institute. (2018). Algorithmic Accountability: A Primer.

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