AI政策變革：美國聯邦政府自動化推進與安全監管現況解析

Elon Musk在保守派政治行動會議上收到阿根廷總統送的客製化電鋸，背後藏著什麼AI野心？

二月中下旬的馬里蘭，國家港灣那邊挺熱鬧的。有人說看到馬斯克拿著一把有點特別的電鋸，好像是阿根廷總統米雷伊送他的——這事兒聽來還有點戲劇性，地點是在保守派政治行動會議現場。照片嘛，據說有報導流出。

話題又繞回美國政府最近這些變化。行政體系裡頭正面臨某種自大蕭條以來少見的大調整。有些人提到馬斯克名字時，都帶著某種象徵意味。據說他覺得聯邦機構裡邊，其實很多崗位都能靠人工智慧慢慢替代掉——大致講起來，大概可以省下將近一半甚至更多的員工。不過這想法也不是今年才冒出來的，差不多十年上下吧，有關用AI提升效率、減省人力的討論就沒停過。

新任政府好像推進得蠻快，但外頭也有人懷疑，這股要快速用AI取代行政工作的浪潮，到底能不能真的順利？畢竟每一次技術革新，好像都會遇到不少預料之外的小插曲。不排除未來還有什麼變數冒出來吧……

聯邦政府AI自動化實驗為何總是卡關？技術與專業的雙重難題

有些人記得，早期行政機構嘗試導入人工智慧時，好像一直受限於技術不夠純熟。現在情況有點變了，也許是因為幾十年下來，這些單位裡原本積累的人才逐漸流失，反而讓自動化系統變得越來越吃重。有人說，當行政單位愈來愈仰賴演算法工具時，難免會出現取捨。有朋友觀察到，每當要求機構管得更多、卻沒看到資源跟著長，就能理解大家為什麼對那種電腦運算的輔助開始產生興趣。也不是沒道理啦——畢竟被監管的對象總是在進步，有時候他們的複雜程度已經超過一般人力負擔得起的範圍，所以或多或少，只靠傳統方法好像不太夠用。這樣看下來，自然會有人想要依賴那些更新、更快的數據處理方式。不過要說一切都很順利，大概也還言之過早吧。

Comparison Table:

結論	內容
政策延遲執行	川普政府將AI最低保障措施的執行期限延後約一年，顯示出對風險管理的急迫性降低。
風險評估問題	傳統的風險評估方式無法應對許多難以預測或量化的潛在傷害，導致監管效果有限。
知識謙卑的重要性	承認人類對AI系統掌握的局限性是應對複雜情況的一種方法，但目前缺乏公開討論與透明度。
監控體系不足	目前行政部門在初步政策設計上未能重視監控和評估機制，可能影響長期效益。
人類參與決策必要性	儘管自動化進程加快，人類在決策中仍然不可或缺，以避免忽略重要細節及保持公平正義。

當演算法取代公務員，我們可能失去比效率更重要的東西

人工智慧這東西，說它有點複雜也不為過。有些人覺得，像公共信任、程序正義、專業判斷，甚至人的品格——這些支撐著美國行政機關地位的價值觀，好像慢慢被AI技術沖淡了。你說自動化決策系統，公部門不是沒試過，其實已經有不少例子流傳出來，有時候結果不是太偏頗就是有明顯的錯誤。有人會在意單一案例，但更讓人心裡沒底的可能還是整體結構上的變化，比如AI工具是不是會讓大家對政府單位失去信心？或者不再相信那些機關真的有權威。

之前幾屆政府好像也注意到這種情況。他們大概知道，民眾對政府的信賴本來就挺脆弱，加上很多可以自動化的工作都跟老百姓生活息息相關，所以推動創新和新嘗試時，也常提醒不能少了必要的保護措施，以免萬一出現什麼重大損失。印象中，大約在今年春天，美國行政管理和預算局出了份政策指引吧，內容裡頭有提到類似於要求各個機關追蹤、定期公開他們怎麼用AI；另外還要特別標示哪些應用可能影響人民權益或安全。不過實際上執行起來怎樣，也許還需要時間觀察才比較能看清楚。

全球都在訂AI監管標準，為什麼川普政府偏偏逆向而行？

這幾年，世界上有不少國家，包括歐盟、新加坡、還有加拿大，他們好像都陸續建立了一些針對演算法決策系統的標準，聽說滿嚴謹的。有人提過，美國自己也有一套，像是國家標準技術研究院前陣子（應該是今年）推出了一個叫人工智慧風險管理框架，大致上是協助各機構去摸索潛在風險、設計追蹤流程，然後再慢慢調整應對方法。不過目前看起來，好像沒有什麼跡象顯示川普政府在快速推動聯邦公務體制變革時，有特別參考這些既有的本地或外國規範。

時間如果往回拉到他剛上任那天，其實川普總統就廢止了先前拜登政府頒布的一份行政命令，那個命令原本希望各部門能夠做出比較一致的AI安全評估流程，尤其針對那些比較敏感或高風險領域。但現在呢，好像沒人太確定後來是不是還會再補強這部分。

OMB新備忘錄悄悄為AI大開綠燈，安全把關被擺到哪去了？

大概四月初，管理預算辦公室那邊發了一份新備忘錄，看起來是把去年的那份政策文件給換掉了。其實時間點有點模糊，好像就是最近這幾週的事吧，也有說法是在某個星期三左右。不過細節部分，其實不太確定是不是所有內容都更新了，還是只有部分條款被取代。整體來講，就是原本二〇二四年那份規範，現在好像已經不太適用了。

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有些政策其實沿用了之前的輪廓，例如讓各個部門都要設立那種叫「首席人工智慧官」的職位，還有針對那些被認為風險比較高的AI用途要有管理流程。不過，這次新出的備忘錄裡頭，用詞就變得急迫許多，感覺特別強調「速度」跟怎麼把那些行政上的繁瑣程序盡量減少。這種語氣，給人的印象是川普政府大概在遇到麻煩時，比較容易想略過某些原本要求要做的風險管理步驟。

另外，有一點也蠻明顯，就是他們把最低保障措施的執行期限往後延了一年左右吧，好像沒那麼著急去落實。有些人對於川普政府是否真心想做好這些規範，其實一直抱持懷疑，所以這現象倒也不是新鮮事。

如果拉回來看，目前主流的AI監管方式，大多還是圍繞在所謂「風險」評估上。雖然這方法好像挺容易理解，也算熟悉了，畢竟以前處理環境或個資問題都是差不多那套。不過這樣一來，就會暴露出一些老問題——比方說，有不少傷害根本不太好預測，又或者很難直接量化、甚至每個人狀況都不同，那用傳統評估模式就顯得有點跟不上。有時候講到細節，其實大家也只記得大概七八成而已。

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說到風險評估這件事，光靠監管機關本身的誠意和實際作法，效果其實很有限。有時候大家會提到一種叫「知識謙卑」的想法，就是承認自己對AI系統的掌握跟預測本來就有個界線，尤其是那種應用在比較敏感或影響層面偏大的地方。再看美國川普政府現在打算大規模調整聯邦機構，好像並沒有顯現出什麼特別小心或謹慎的態度。不過講真的，他們目前在AI工具的使用上，也沒什麼跡象要開放給社會大眾參與討論——這種公開討論環節，本來應該是監督體制裡滿重要的一環。然後如果想讓大眾真正能夠參與監督，其實至少得做到資訊透明，比方說公開AI相關風險評估結果之類，還要讓民間有機會表達意見，不然等到政策完全改變下去，可能也回不了頭了。當然，這些做法有時候落實起來不太容易，細節也常常依照情境修正，不見得哪邊都適合。

當AI決策出包時，要怎麼防止整個政府系統連環爆？

說到聯邦政府推動AI，最近這段時間速度蠻快，範圍也擴得挺大。有人覺得，如果沒有一套適當的系統來追蹤AI工具的表現失誤，可能很難事先察覺那些看似不明顯、其實會慢慢積累出問題的小毛病。有時候，一個小小故障沒處理好，好像也會牽扯出連鎖反應，但這種事情具體多嚴重，也不是每次都一樣。

監控和評估這塊，其實一直被很多人提醒要重視。不過，這屆行政部門在初步定政策的時候，看起來對於原本設計好的防範措施有點忽略了。也許是優先順序不同吧。但話說回來，就算條件再理想，人們總是會有那種「AI應該很厲害吧」的錯覺，加上用了一筆錢後，不太願意承認已經投入的資源可能白費。這讓想建一個真正有效的考核機制變得難上加難。

而且，如果碰巧遇到某些單位前陣子裁員裁掉七成左右的人手，專業知識斷層就更明顯，那麼做起監督來只怕更吃力。有些細節大家未必弄得那麼清楚，制度設計上也容易顧此失彼。總之，到底能不能提早發現問題、處理掉潛在風險？目前看來還需要觀察，不見得哪一條路就是最穩妥的。

該怎麼優雅關掉出問題的AI系統？聯邦機構還沒準備好這份逃生計畫

有時候，機關在逐漸把重要業務交給自動化系統處理時，好像也得考慮一下這些AI工具之後要怎麼「退休」才行。其實，假設哪天法院突然判某個機構的執法行為違規，只因為背後那套AI工具不太可靠、或者有點問題，說不定連帶過去好幾年都用同一種技術做決策的那些案子，都會受到牽連——是不是有點麻煩？而且，有些人覺得，如果官方一直沒正視這類問題，直到媒體爆料或民眾開始激烈反彈才趕緊補救，信任感一旦崩盤，可就很難挽回了。行政體系嘛，本來就是跟美國社會價值觀脫不了關係。公平、偏誤還有程序正義這些東西，說到底，好像還是不能完全讓機器決定。人嘛，再怎麼樣也需要參與，不然很多細節可能就被忽略了吧。有的人認為，事情發展到某個程度時，「人味」在決策裡多少還是不可缺少的。不確定未來會怎樣，但目前看來，大致如此。

這場自動化狂歡後，下一代公務員如何找回政府的靈魂與使命？

雖然川普政府好像在自個兒摸索一條通往更多自動化的路，不過說起來，之前就已經有那種用來規範公共部門創新行為的參考標準，還是很重要。這些標準其實有機會成為審視目前變革的一種工具，也許也能幫助未來進入聯邦體系的新手們，在面對這一陣子明顯加快腳步的自動化之後，多少撿回一些各自單位原本該有的精神、價值觀或是任務核心。至於能不能完全扭轉現況，好像沒人敢打包票，但至少，這類框架帶來的約束和提醒可能還是有點用吧。