我們先前的文章「對遊戲中強大的AI防護機制進行QA測試的重要性」談到了AI系統在電玩遊戲中的使用案例、設計強大的防護機制的重要性，以及如何進行測試以減少錯誤輸出。
癥結點在於AI系統本身不可預測的特性，再加上這些系統很容易遭到濫用。並非只有電玩遊戲會遇到這些現實的問題。
推動AI發展的誘因不勝枚舉。幾乎所有產業都在將AI系統整合到他們的產品與服務當中，像是家教平台、智慧家居裝置、企業工具與行車助理。
然而，隨著技術發展，風險也隨之而來。脫稿演出的NPC可能會令玩家的遊戲體驗打折——然而，一旦AI進入現實世界，後果會變得更為嚴重。
我們將在本文探討，AI在仰賴科技的產業中可能會帶來的風險，以及透過將AI引進遊戲所得到的經驗，為何會有比您想像中還要高的關聯性。
相同的風險，不同的後果
專家了解建構AI的基本原理，也就是使用龐大的資料集來訓練大型模型識別及預測模式。然而，我們大致上仍然不清楚模型得出特定輸出的機制是什麼，業界稱之為「黑盒子」，而這使得我們難以找到具體的解決方案。
無論被訓練用於執行什麼任務，AI仍未克服以下問題：
- 偏見 – 基於訓練資料而產出歧視性或具偏見的輸出
- 幻覺 – 抱持錯誤的信心傳遞不正確的資訊
- 安全性 – 危險、有害、具冒犯性或不合規的AI行為
- 隱私＆資料外洩 – 敏感或機密資訊意外洩漏
- 提示詞注入攻擊 – 透過惡意的輸入操縱AI覆蓋本身的指令
如同電玩遊戲的玩家一樣，使用AI驅動工具的人會刻意或在無意間找出系統中的漏洞，導致生成預料之外的輸出，並可能對現實世界造成影響。
雖然承擔的風險基本上都是一樣的，但這些漏洞會在各個產業發生在不同的環境。風險的類型是一樣的，但風險程度則不然。
不同領域所承擔的後果
教育科技
教育機構正在使用的眾多工具包括智慧家教系統、適性學習平台與AI寫作助理，目的是為了大規模提供個人化教育及提升學習成效。
癥結點在於，目前沒有可靠的方法能從訓練這些模型的資料集中，完全過濾掉有誤、過時或帶有偏見的資訊。因此模型會直接繼承這些錯誤和偏見，並透過輸出呈現出來。
結果可能會使不正確或誤導性的資訊被傳播出去，令學生在錯誤的基礎上學習知識，且一直無法改正錯誤的觀念。帶有偏見的訓練資料也可能使某些學生族群遭到不公平的對待，在無聲無息之下破壞了這些工具原本應該改善的體驗。
未在應用前經過充分測試的工具會造成上述不良影響，令機構得同時承擔學術及聲譽方面的損害。
使用AI的企業
AI正在被整合進我們依賴的一些重要系統中——無論是供應鏈、物流、預測性維護、人力資源、醫療診斷，還是金融防詐偵測都包括在內。
同樣的基本風險一樣適用。後果的嚴重性則取決於不同的情境。
要是例行性維護的警報未被提報會發生什麼事？要是AI對患者的病歷理解有誤怎麼辦？又或者，要是金融防詐偵測系統未能捕捉到它應該捕捉的東西呢？這些問題已經開始令企業付出代價。
2023年，Google的AI聊天機器人生成的錯誤解答，令Alphabet的市值在幾小時內蒸發1億。
另一方面，某位Samsung工程師為了檢閱敏感的內部原始碼，不慎將其上傳至AI工具，以致於洩露機密資訊。此事件使該公司開始全面禁用生成式AI——由此可知，分享給AI平台的資料，最後很可能會被儲存在外部的伺服器當中，超出公司可掌控的範圍。
某篇《Nature Medicine》2025的研究對九個AI程式進行了測試，研究員使用1,000個病症相同的急診病例，但調整了種族、性別與收入等病患的個人資料，結果研究發現，AI的建議會根據不同的個人特徵而改變，而非參照實際的健康狀況。
客服聊天機器人
直接接洽客戶的AI聊天機器人現已成為各行各業的標準配備，機器人會負處理疑難雜症及客戶的請求，並在代表品牌的門面這方面佔據重要的地位。由於企業爭相在網站、應用程式及服務平台上使用對話式AI，客服聊天機器人已成為AI與民眾之間最常見，也最脆弱的接觸點之一。
常見的攻擊方式包括操弄聊天機器人的指令來覆蓋其原始的用途，從而有效解鎖AI模型隱藏的全部功能。只要輸入正確的提示詞，被設計來回答產品問題的客服機器人就可以被重新引導說出幾乎任何內容、給予它無權做出的承諾，或繞過加諸於它的限制。AI應用領域當中，這是被記錄得最詳盡的其中一種風險，也是最常被忽略的風險之一。
2023年12月，一名使用者操弄了雪佛蘭經銷商的AI聊天機器人，使其同意以1美元的價格出售一輛價值76,000美元的Tahoe——這名使用者僅以簡單的指令，要求機器人同意客戶所說的任何話便成功操弄AI。雖然這輛車最後並未成功出售，但聊天機器人已被從網站撤下。此事件在網路上瘋傳，瀏覽次數超過2000萬次。
適當的防護機制測試能夠在應用工具之前發現這種問題。QA專業人員會以反面思考，測試使用者嘗試覆蓋機器人的指令時會發生什麼事，並在漏洞造成公開的事件之前將其提報出來。
汽車產業
對於大多數AI驅動的應用程式來說，在錯誤輸出造成後果之前，還會有檢查的時間。然而，這個時間窗口在汽車產業非常短。
導航系統可能會誤導駕駛人，令其錯過轉彎的路口、意外繞遠路或延後抵達時間。預測性維護工具要是未能發現正在形成的問題，或標記出實際上不存在的問題，可能就會導致意料之外的故障或不必要的維修成本。此外，要是語音助理誤解指令，它可能就會引入另一個參數，讓駕駛人得在車流中駕駛車輛時分散注意力。
上述的錯誤大多是無意間發生的，但汽車產業的AI也面臨著有心人士使用「提示詞注入攻擊」的威脅。2026年1月，來自加州大學聖塔克魯茲分校與約翰霍普金斯大學的研究員證明了自動駕駛汽車會遵循寫在路標上的指示——例如，車輛可能會在行人在場的情況下，遵循指示通過斑馬線。
智慧家居＆物聯網
智慧家居及物聯網系統以互連且具有自主性的工作流程運作的趨勢逐漸增加，代表多個AI系統會自主並即時相互通訊及指派任務。
當所有功能正常運作時，使用者即可享受到更高的便利性、效率、安全性與保障。雖然這些系統背後的複雜架構使其得以靈活運作，但這點也使它們十分脆弱。整個工作鏈的代理越多，出錯的機會就越多。
誤解的語音指令可能會在連接的系統當中觸發錯誤的操作。倘若某個中繼點並未正確將真正的安全性威脅識別出來，可能就永遠無法得到正確的回應。此外，那些無須人類介入即可執行的工作鏈，可能會將單純誤判的指令轉譯成一連串出乎意料的行為。
硬體、軟體及通訊故障的情況可能會隨機發生，而仰賴這些系統保護自身安全的人，卻變得越來越依賴它們。
用於遊戲測試，但適用於任何產業
各行各業所承擔的上述風險並非無解的難題。只要經過人工進行品質保證測試，即可化解這些風險。測試會由有能力進行反面思考、將文化背景納入考量的專員進行，且他們還能夠在一切看似符合技術規定的情況下識別出問題。結合人力、工作流程與工具，即可得到更完善的AI測試解決方案。
這個解決方案在各個產業都能得到相同的成果。不同的部分，只有將這項技術有效應用於不同領域時所需的專業知識——針對每個情境可能會有的風險，我們得理解相關的特定使用者、環境與漏洞的模式。
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