別讓 AI 成為你的「黑箱」：當自動化出錯時，誰來負責？
在香港這個分秒必爭的商業環境，人工智能（AI）已經不再是科幻電影情節，而是許多中小企業老闆們日常營運的得力助手。從自動回覆客戶查詢的Chatbot、精準投放廣告的營銷系統，到分析銷售數據的預測工具，AI正在靜靜雞改變我們的工作模式。我們享受著AI帶來的效率與便利，但又有沒有想過：當這個聰明的「數位員工」出錯時，一些手尾究竟該誰執？
這個問題並非杞人憂天。許多AI系統對用戶來說，就像一個「黑箱」。我們把數據（問題）放進去，它就會給我們一個答案（結果），但中間的運算與決策過程，往往複雜到難以理解。當這個「黑箱」出錯——例如Chatbot提供錯誤報價、招聘AI錯誤篩走優秀人才，甚至是自動定價系統標錯價搞得公司蝕大本——「是個AI錯，不關我事」這句話，在法律和客戶面前，又站不站得住腳？
AI「黑箱」：看不透的決策危機
要理解責任問題，首先要明白為什麼AI會成為「黑箱」。特別是目前主流的深度學習（Deep Learning）模型，它們透過分析海量數據自行學習和找出規律，其內部的神經網路結構極度複雜，連開發者本身都未必能100%解釋清楚每一個決策背後的具體原因。
打個比喻，就像你請了一個天才實習生，他每次交出來的報告都很出色，但是當你問他為什麼得出這個結論，他只回答你「憑感覺」和「綜合分析」。短期內你會覺得他很強大，但長遠來看，你敢不敢把公司最重要的決策完全交給他，而不設立任何監督機制？ AI就是這個你看不透的天才實習生。
當潛在風險變成實際損失時，問題就來了。以下是幾個香港中小企業可能會遇到的真實場景：
- 客戶服務災難：你公司的AI Chatbot錯誤解讀客戶條款，向一位客戶承諾了一個公司根本無法提供的折扣優惠。客戶憑著對話截圖要求兌現，你公司跟不跟？不跟，就可能面臨客戶投訴甚至法律訴訟；跟，就要硬吃虧損。
- 招聘歧視陷阱：為了提升效率，你採用AI系統篩選履歷。但因為訓練數據本身存在隱性偏見（比如過往多數聘請某些大學畢業生），AI自動將其他院校的優秀應徵者篩走。你不僅錯失人才，更有可能觸犯平等機會條例而懵然不知。
- 營銷公關危機：你的AI營銷工具根據用戶數據，自動推送個人化廣告。點知系統出錯，將一個極度不恰當的廣告推送給一個敏感的客戶群體，結果在社交媒體上被瘋傳，一夜之間摧毀公司辛苦建立的品牌形象。
- 庫存管理失誤：AI預測系統錯誤判斷市場需求，建議您大量進貨。結果市場風向一轉，導致貨物積壓，現金流立刻變得緊張。
在這些情況下，「是AI做的」這樣的藉口，顯得蒼白無力。客戶、公眾甚至法庭，最終只會看你公司的Logo，追究的對象只會是你——企業的擁有人。這揭示了為何許多企業轉向尋求透明可控的AI 快速開發解決方案，而非不可控的黑箱模型。
責任迷宮：究竟誰要「找數」？
當AI出錯，責任歸屬就像一個迷宮，牽涉多方，界線模糊。
企業用戶（您本人）
作為最終採用AI工具的一方，企業通常需要為其商業活動產生的後果負上主要責任。無論是財務損失還是聲譽損害，你都是首當其衝的「埋單者」。香港現在的法律體系，如《服務提供條例》或《失實陳述條例》，主要規範人與人之間的商業行為。 AI作為一個工具，其行為很可能被視為公司行為的延伸。簡單來說，你不能把責任簡單「外判」給一個算法。
AI供應商/開發商
他們的責任有多大？關鍵在於你與他們簽訂的服務合同（SLA）。絕大部分供應商都會在條款中加入免責聲明，限制自己因AI系統錯誤而導致間接損失的賠償責任。他們可能會承諾系統的穩定運行時間（Uptime），但很少會為AI決策的「品質」或「準確性」打包單。因此，在採購前仔細審閱合同條款，是保護自己的第一步。
數據提供方：AI的表現好壞，與訓練其數據品質息息相關。如果AI因為使用了有偏見或不準確的第三方數據而出錯，責任又該如何計算？這個問題更加複雜，往往陷入無窮無盡的追溯困局。
法律與監管的真空：目前全球包括香港在內，針對AI責任的專門法律仍處於起步階段。當事故發生時，往往需要套用現有的法律框架去解釋，但很多時候都會出現灰色地帶。這種法律上的不確定性，對中小企業來說，本身就是一種巨大的風險。您可以參考我們的AI法規與數據私隱指南了解更多。
打破「黑箱」：中小企業的自保之道
面對這個責任迷宮，是否代表中小企業就該對AI避之則吉？當然不是。 AI 帶來的競爭優勢不容忽視。關鍵不是不用，而是要「醒目地用」。以下是Frasertec（暉訊科技）為你們整理的幾項核心策略，幫助你把AI「黑箱」變成更可控的「玻璃箱」：
1 謹慎選擇AI夥伴，做好盡職調查
不要只看價格。在選擇AI服務供應商時，您需要像聘請核心員工一樣嚴格。主動問他們以下問題：
- 透明度：你們的AI模型決策過程有多透明？可以提供某種程度的解釋嗎？
- 糾錯機制：當系統出錯時，你們有既定的處理流程和技術支援嗎？
- 責任條款：合同裡關於數據隱私、知識產權和責任上限的條款是怎樣的？
- 成功案例：有與你們行業相近的客戶案例可以參考嗎？
2 建立「人在迴路」(Human-in-the-Loop)監督機制
對於關鍵的商業決策，絕對不能讓AI 100%自動駕駛。你必須設立「人在迴路」的監督機制。
- 招聘：AI可以用來做初步篩選，但最終面試和錄用決定必須由真人負責。
- 報價：涉及金錢或合約的報價，必須有人類審核。
- 客戶溝通：對於複雜或涉及金錢的客戶查詢，應由AI Chatbot轉介給真人客服處理。
這個額外的步驟，就是你公司最重要的安全網。這正是我們在打造「超級團隊」而非取代員工的理念。
3 制定清晰的內部AI治理政策
不要以為買了一個AI工具回來就一勞永逸。你需要在公司內部建立清晰的管治框架：
- 指定負責人：明確哪個同事或部門負責監督AI系統的日常運作和表現。
- 應急預案：制定當AI出錯時的標準處理流程（SOP），包括如何叫停系統、如何修正錯誤、如何與受影響的客戶溝通。
- 員工培訓：確保使用AI工具的員工了解其功能、限制和潛在風險。
4 要求「可解釋性AI」(Explainable AI, XAI)
雖然不是所有AI模型都能完全解釋自己，但「可解釋性」已經成為AI發展的重要趨勢。在採購時，你可以優先考慮那些提供一定程度決策理據的AI產品。例如，一個信貸審批AI，除了畀出「拒絕」的結果外，如果能同時指出是因為「申請人負債比率過高」或「信用記錄不良」等原因，那麼就能大大提高決策的透明度和可靠性。
5 定期審計與監察
AI模型不是一成不變的。隨著新數據不斷輸入，他的行為可能會發生「漂移」（Model Drift），也就是表現慢慢變差或出現新的偏見。因此，您需要定期審計AI系統的表現，檢查其決策結果是否仍符合您的商業目標和道德標準。了解更多關於AI模型退化的資訊。
結論：做AI的主人，而非奴隸
AI自動化浪潮勢不可擋，對於資源有限卻力求創新的香港中小企業來說，它是一把強大的雙刃劍。用得好，可以幫助你在激烈競爭中突圍而出；但如果忽視其「黑箱」本質與背後的責任問題，則可能帶來意想不到的營運災難。
最終，責任的起點和終點，都在你——企業的決策者身上。與其在出事後惆悵邊個負責，不如從今天起，採取積極主動的策略，將風險管理融入您的AI應用藍圖之中。選擇一個可靠、專業的IT夥伴，幫你在AI的引入、部署到治理的每一步都走得穩陣，至是在這個智能時代屹立不倒的關鍵。
Frasertec（暉訊科技）擁有豐富的經驗，致力於幫助香港中小企業安全、有效地應用最新科技。如果您正在考慮引入AI，或者對現有的自動化系統感到擔憂，我們的專家團隊樂意為您提供專業諮詢，共同打造一個清晰、可控、為您創造真正價值的AI策略。
