生成式 AI（Generative AI）近年來快速進入各種產品與服務，從聊天機器人、程式碼輔助，到內容生成與決策支援，都展現出極高的生產力潛力。然而，AI 能生成「任何東西」這件事，本身同時也是最大的風險來源。
本文將從技術角度，整理生成式 AI 可能造成的潛在危害，並說明為什麼「負責任的人工智慧（Responsible AI）」在實務上不可或缺，以及如何將這些原則落地到實際系統中。
生成式 AI 的潛在危害
從本質上來說，生成式 AI 只是根據訓練資料與輸入內容進行機率預測與文字生成。它並不知道自己「懂不懂」，也不會主動承認「我不知道」。這正是多數風險的根源。
可以把潛在危害簡化成以下兩個核心問題：
1. 資料不存在 → 模型就會瞎掰（通常稱為幻覺 Hallucination）
- 當訓練資料或上下文中沒有相關資訊時
- 模型仍然會嘗試給出一個「看起來合理」的答案
- 可能捏造事實、來源、API、規則或結論
這並不是模型故意說謊，而是它的設計目標就是「產生最可能的下一個字」。
2. Garbage In, Garbage Out（輸入與資料品質問題）
- 有偏差、不完整或錯誤的訓練資料
- 模糊、誤導或高風險的使用者輸入（prompt）
都會直接反映在輸出結果上，導致：
- 錯誤資訊被放大
- 偏見與不公平被延續
- 甚至產生不適當或有害的回應
總結一句話： 模型不會判斷真假，只會照資料與輸入「合理地生成」。
因此，與其期待模型永遠正確，不如在系統設計上主動假設「它一定會出錯」，並提前做好防護。
為什麼要優先考慮 Responsible AI？
因為生成式 AI：
可以產生任何東西，但不保證產生的是正確或安全的東西。
因此，開發者與系統設計者必須：
- 依照安全與倫理原則來建構 AI 應用
- 主動避免無效、錯誤或有害的回應
- 將「風險預防」視為系統設計的一部分，而非事後補救
實務上的一個關鍵做法
- 模擬使用者行為進行測試
- 透過手動或批次的 prompt 測試（prompt testing）
- 預先找出可能觸發危害的輸入與輸出情境
這能有效降低 AI 在實際上線後造成傷害的機率。
Responsible AI + Generative AI 的核心原則
四層安全架構（Defense in Depth）
負責任的 AI 並非單一技術，而是多層防護的組合。
1. Model 層
- 在正確的情境使用正確的模型
- 了解模型能力與限制
- 清楚微調（Fine-tuning）與參數設定對輸出的影響
選錯模型，本身就是風險來源。
2. Safety System（安全系統）
- 內容過濾（Content Filtering）
- 偵測並阻擋不恰當、違規或危險的輸出
這一層通常是自動化防線，用來減少明顯有害內容流出。
3. Metaprompt（系統提示）
- 定義模型的角色、行為與邊界
- 明確告訴模型「可以做什麼」與「不能做什麼」
良好的 Metaprompt 能顯著降低錯誤與幻覺發生率。
4. 使用者體驗（UX）層
- 約束與驗證使用者輸入（Input Validation）
- 檢查與包裝模型輸出（Output Validation）
- 對高風險情境給出提示或拒絕回應
這一層是最貼近使用者、也最容易被忽略的一層。
結語
生成式 AI 的價值來自於它的「創造力」，但真正能讓它進入正式產品與商業場景的關鍵，是可控性與責任感。
當我們把 Responsible AI 視為系統設計的一部分，而不是額外成本時，才能真正讓生成式 AI 成為可靠、可長期發展的技術夥伴。
如果你正在設計或導入生成式 AI 系統，現在就是把這些安全原則納入架構的最好時機。