為什麼人工智慧對社會有害？

人工智慧承諾帶來速度、規模，以及偶爾的神奇效果。但耀眼的光芒也可能令人盲目。如果您一直想知道“為什麼人工智慧對社會有害？”，那麼本指南將用簡單易懂的語言，結合實例、解決方案和一些令人不安的真相，為您梳理人工智慧最大的危害。這並非反科技，而是回歸現實。

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簡答：為什麼人工智慧對社會有害？ ⚠️

因為如果沒有有效的監管措施，人工智慧可能會放大偏見，用以假亂真的虛假資訊充斥資訊空間，大大增強監控能力，導致工人失業的速度超過我們重新培訓他們的速度，給能源和水資源系統帶來巨大壓力，並做出難以審計或申訴的高風險決策。領先的標準機構和監管機構之所以指出這些風險，是有原因的。 [1][2][5]

軼事（綜合）：一家區域性貸款機構試用了一款人工智慧貸款分流工具。該工具提高了處理速度，但一項獨立評估發現，對於來自某些與歷史歧視性住房政策相關的郵遞區號區域的申請人，該模型表現不佳。解決這個問題並非一紙備忘錄就能完成——它需要數據工作、政策制定和產品改進。這種模式在本文中反覆出現。

為什麼人工智慧對社會有害？一些有力的論點 ✅

好的批評可以做三件事：

• 要拿出可重複的證據來證明危害或風險升高，而不是憑感覺——例如，任何人都能閱讀和應用的風險框架和評估。 [1]

• 展現系統層面的威脅模式和濫用激勵等結構性動態，而不僅僅是一次性事故。 [2]

• 提出與現有治理工具包（風險管理、審計、行業指南）一致的具體緩解措施，而不是空泛地呼籲「道德」。 [1][5]

我知道，這聽起來合情合理得令人惱火。但這就是底線。

危害逐一剖析

1）偏見、歧視與不公平的決定🧭

演算法可能會以反映數據偏差或設計缺陷的方式對人進行評分、排名和貼標籤。標準機構明確警告，如果不對人工智慧的風險（公平性、可解釋性和隱私性）進行管理，就可能造成實際危害，尤其是在忽略衡量、記錄和治理的情況下。 [1]

為什麼這對社會有害：大規模使用的帶有偏見的工具悄悄把持信貸、就業、住房和醫療保健。測試、文件記錄和獨立審計會有所幫助——但前提是我們真的要去做。 [1]

2）虛假資訊、深度偽造和現實崩塌🌀

現在，偽造音訊、視訊和文字的成本已經很低，而且效果驚人地逼真。網路安全報告顯示，敵對勢力正在積極利用合成媒體和模型級攻擊來削弱信任，並加強詐欺和影響力行動。 [2]

為什麼這會對社會造成危害：當任何人都可以根據自身方便隨意斷言任何影片片段是真是假時，信任就會崩潰。媒體素養有所幫助，但內容真實性標準和跨平台協調更為重要。 [2]

3）大規模監控與隱私壓力🕵️♀️

人工智慧降低了人口層面追蹤的成本——包括臉部、聲音和生活模式的追蹤。威脅情勢評估指出，資料融合和模型輔助分析的應用日益廣泛，如果不加以控制，分散的感測器可能會變成事實上的監視系統。 [2]

為什麼說它對社會有害：對言論和結社的寒蟬效應很難察覺，直到它已經發生。監督應該之前進行，而不是在部署之後很久才進行。 [2]

4) 工作、薪資與不平等 🧑🏭→🤖

人工智慧確實可以提高生產力，但其影響並不均衡。跨國雇主和員工調查發現，人工智慧既帶來益處，也存在顛覆性風險，某些任務和職業受到的影響比其他任務和職業更大。技能提升有所幫助，但轉型會對真實的家庭生活產生即時影響。 [3]

從社會角度來看，這是不好的：如果生產力的提高主要惠及少數企業或資產所有者，我們就會加劇不平等，而對其他人則表現得漠不關心。 [3]

5) 網路安全與模型漏洞利用🧨

人工智慧系統擴大了攻擊面：資料投毒、提示注入、模型竊取以及人工智慧應用工具的供應鏈漏洞。歐洲威脅報告記錄了現實世界中對合成媒體的濫用、越獄和投毒活動。 [2]

為什麼這會對社會造成傷害：當守護城堡的東西變成了新的吊橋。將安全設計理念和強化措施應用於人工智慧管道，而不僅僅是傳統應用程式。 [2]

6) 能源、水和環境成本🌍💧

訓練和運行大型模型會透過資料中心消耗大量的電力和水。國際能源分析師正在追蹤快速成長的需求，並警告說，隨著人工智慧工作負載的擴大，電網將受到影響。關鍵在於規劃，而不是恐慌。 [4]

為什麼這對社會有害：看不見的基礎設施壓力會表現為更高的帳單、電網擁塞和選址之爭——而這些往往發生在議價能力較弱的社區。 [4]

7) 醫療保健和其他高風險決策🩺

全球衛生機構指出，臨床人工智慧存在安全、可解釋性、責任和資料治理方面的問題。資料集雜亂無章；錯誤代價高昂；監管必須達到臨床等級。 [5]

為什麼這對社會有害：演算法的自信可能看起來像是能力出眾，但事實並非如此。防護措施必須反映醫療現實，而不是示範效果。 [5]

比較表：減少傷害的實用工具

（是的，標題故意做得有點怪異）

深度分析：偏見是如何悄悄滋長的🧪

• 數據存在偏差——歷史記錄中存在過去的歧視；除非進行測量和緩解，否則模型也會反映這種歧視。 [1]

• 情境瞬息萬變－一種模式在一個群體中行之有效，但在另一個群體中可能就行不通；治理需要進行範圍界定和持續評估。 [1]

• 代理變數－僅僅刪除受保護的屬性是不夠的；相關特徵會重新引入這些屬性。 [1]

實際操作：記錄資料集、進行影響評估、衡量不同群體的結果並公佈結果。如果你自己都不願意在首頁捍衛它，那就不要發布。 [1]

深入解析：為什麼錯誤訊息在人工智慧時代如此難以傳播🧲

• 速度 + 個人化= 針對微型社群的假訊息。

• 利用不確定性－當一切都可能是假的，不法分子只需要散播懷疑。

• 驗證滯後－出處標準尚未統一；除非平台協調一致，否則真實媒體將處於劣勢。 [2]

深入分析：基礎設施帳單到期啦🧱

• 電力－人工智慧工作負載推高了資料中心的電力消耗；預計未來十年將大幅成長。 [4]

• 水－冷卻需求給當地系統帶來壓力，尤其是在乾旱地區。

• 選址之爭－當社區認為成本高而收益甚微時，他們會進行反抗。

緩解措施：提高效率、採用更小/更精簡的模型、利用非尖峰時段用水、選址在再生能源附近、提高用水透明度。說起來容易做起來難。 [4]

不想成為頭條新聞的領導者的戰術清單🧰

• 運行與即時系統註冊資訊關聯的人工智慧風險評估

• 實施內容真實性技術並制定事件應對方案。 [2]

• 獨立審計和紅隊演練。如果它決定人事，就應該受到審查。 [2]

• 在醫療健康應用案例中，應遵循行業指南，堅持進行臨床驗證，而不是演示基準測試。 [5]

• 將部署與任務重新設計和技能提升，按季度進行評估。 [3]

常見問題的提示答案🙋♀️

• 人工智慧不好嗎？當然好。這個問題能幫助我們找出故障模式，進而解決它們。

• 我們難道不能只增加透明度嗎？這固然有幫助，但還不夠。還需要測試、監控和問責機制。 [1]

• 監管會扼殺創新嗎？明確的規則往往能減少不確定性，釋放投資潛力。風險管理架構的核心就在於如何安全地進行建置。 [1]

總結與最終想法🧩

為什麼人工智慧對社會有害？因為規模+不透明性+激勵機制錯位=風險。如果不加干預，人工智慧會加劇偏見、侵蝕信任、助長監控、消耗資源，甚至做出本應由人類申訴的決定。另一方面：我們已經具備改善人工智慧的框架——風險框架、審計、真實性標準和產業指南。關鍵不在於急煞車，而是安裝煞車、檢查方向盤，並牢記車內坐著的是活生生的人。 [1][2][5]

參考

1. 美國國家標準與技術研究院 (NIST) – 人工智慧風險管理架構 (AI RMF 1.0)。 連結

2. ENISA – 2025 年威脅情勢報告。 連結

3. 經合組織－ 人工智慧對工作場所的影響：經合組織針對雇主和員工所進行的人工智慧調查的主要發現。連結

4. 國際能源總署－ 能源與人工智慧（電力需求與展望）。連結

5. 世界衛生組織－ 人工智慧在醫療領域的倫理與治理。連結

關於範圍和平衡的說明：經合組織的調查結果是基於特定產業/國家的調查；解讀時應考慮這些背景。歐盟網路安全與資安局（ENISA）的評估反映了歐盟面臨的威脅情勢，但也強調了與全球相關的模式。國際能源總署（IEA）的展望提供的是模型預測，而非確定性結論；它是一種規劃訊號，而非預言。

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