AI 犯錯該怪誰？Bloomberg Beta 合夥人的答案：誰獲利，誰扛責

本文整理自《AI and the Future of Work》2026 年 3 月播出的單集。

{{< youtube XG7RvVWuf84 >}}

{{< spotify "episode/5FioEZgjdNRb0lqfnR5xaO" >}}

{{< apple-podcast "tw/podcast/ai-and-the-future-of-work-artificial-intelligence-in/id1476885647?i=1000756765822" >}}

---

「不是我決定的，是 AI 決定的」

想像一個場景：你的貸款申請被拒絕了。銀行告訴你，這是「AI 模型的判斷」。你去質疑，對方聳聳肩說，演算法就是這樣跑的，我們也沒辦法。

這類故事正在世界各地反覆上演，而且只會愈來愈頻繁。當 AI 做出影響人類生活的決策，從貸款審核到醫療影像判讀，責任到底該歸誰？是設計模型的工程師、部署模型的企業，還是那個我們稱之為「AI」的數學公式本身？

Bloomberg Beta 合夥人 James Cham 對這個問題有一個乾脆俐落的回答：誰從 AI 獲利，誰就負責。沒有灰色地帶。

Cham 是矽谷最早佈局 AI 投資的創投人之一。2014 年，他和同事發布了業界首張「機器智慧版圖」，比 ChatGPT 問世早了將近十年。在 Bessemer Venture Partners 期間，他參與了 LinkedIn、Twilio、Dropcam 等知名新創的早期投資。哈佛電腦科學學士、MIT 商學院碩士的背景，讓他能同時用技術和商業的語言思考 AI 的倫理問題。

擬人化是最好用的卸責工具

Cham 在 Podcast 中花了不少篇幅警告一個他認為非常危險的趨勢：把 AI 當人看。

表面上，擬人化聽起來無害，甚至挺可愛的。我們說 ChatGPT「思考」了一下、說模型「學會」了某件事。但 Cham 指出，這種語言習慣正在被有心人利用。當你把 AI 當成一個有獨立意志的「存在」，就等於幫決策者開了一扇逃生門。「不是我做的決定，是 AI 做的。不是我從這筆生意裡獲利，是 AI 在運作。」這種話術聽起來荒謬，但在法律和公關的語境裡，它正在慢慢成為標準說詞。

他認為，這不是別人的問題，而是每個人都會面臨的誘惑。「我自己也會有那種時候，在心裡偷偷把責任推給 AI。喔，這個不人道的決定不是我做的，是模型告訴我這樣做的。」承認這種心理傾向的存在，是對抗它的第一步。

Cham 的邏輯很直白：AI 模型不會自己去開公司、不會自己去放貸、不會自己決定要不要幫你看 X 光片。每一個 AI 被部署的場景背後，都有一群從中獲取經濟利益的人。這些人，股東、高管、甚至整條價值鏈上的受益者，才是該承擔後果的主體。

Kahneman 的遺產：人類決策的「噪音」問題

討論 AI 責任的時候， Cham 提出了一個他認為被嚴重忽略的面向：我們太理想化人類的決策能力了。

他引用了已故諾貝爾經濟學獎得主康納曼（Daniel Kahneman）晚年的研究。康納曼以「人類不理性」的研究聞名，他發現人類有一大堆系統性的認知偏誤，像是錨定效應、確認偏誤等。但康納曼晚年有一個修正：他說自己可能搞錯了重點。比起系統性偏誤，真正的大問題是「噪音」。

什麼是噪音？就是那些完全隨機的決策品質波動。同一個法官，早上和下午判的刑期可能不一樣，不是因為他對某類案件有偏見，而是因為他午餐吃壞了肚子、或者這是他今天第四個會議、或者他上班途中被絆了一跤心情不好。這種隨機性，在醫療診斷、貸款審核、司法判決等場景中，造成的傷害遠比我們願意承認的更大。

Cham 從這裡推導出一個可能會讓很多人不舒服的結論：AI 的一致性，其實是優勢而非缺陷。

他的論證分成兩層。第一層是可修復性。當 AI 犯錯，因為它是系統性的，你可以重現那個錯誤、找出原因、修好它，而且修一次就等於修好所有同類案例。人類犯的錯則像散彈槍，每一發打到不同的地方，你根本無從追蹤。第二層是可測試性。如果監管機構想檢查一家銀行的貸款模型有沒有種族歧視，他們可以拿幾千筆模擬申請去跑，幾乎不花錢。但要檢查一個人類審核員有沒有偏見？你得派人去旁聽他每一次的審核過程，成本高昂且難以規模化。

這不是說 AI 不會犯錯，而是說 AI 犯錯的方式讓我們更容易發現問題、修正問題、驗證修正有沒有效果。

受益者負責制的實際意義

回到貸款的例子。 Cham 的框架是這樣的：做出貸款決策的 AI 背後，獲益的是銀行的股東和高管。當這個 AI 做出了社會認為不可接受的決策，比如系統性地拒絕某個族群的申請，那些從好決策中獲利的人，同樣該為壞決策承擔代價。

這個原則聽起來簡單，但它的力量在於它堵死了「是 AI 做的，跟我無關」這條退路。你不能一邊從 AI 帶來的效率提升和成本降低中分紅，一邊在出問題的時候指著機器說不干我的事。

Cham 也提到一個有趣的觀點：當決策是由一個穩定、可預測的演算法做出的，人類反而更容易應對。你知道規則是什麼，就可以去調整自己的行為，多存一點錢讓信用評分提高，或者補齊某份文件。但如果決策取決於審核員那天心情好不好，你根本無從準備。從這個角度看，演算法的透明性和一致性，對被決策者來說也是一種保護。

我的觀察

Cham 的「受益者負責」原則之所以吸引我，是因為它夠簡單。AI 治理的討論常常陷入技術細節和哲學辯論的泥沼，最後什麼共識都達不成。但「誰賺錢誰負責」這條線，幾乎每個人都能理解，也很難反駁。

台灣的金管會去年開始推動金融業的 AI 治理指引，但坦白說，多數企業還停留在「成立 AI 倫理委員會」的階段，距離真正建立責任歸屬的機制還有不小的距離。 Cham 的框架提供了一個好的起點：別急著爭論模型該不該可解釋、資料該不該去偏，先把最基本的問題回答清楚。這個 AI 為誰賺錢？答案出來了，責任就有了歸屬。

至於 Kahneman 的噪音論點，對我來說是這整段對話裡最有啟發性的部分。我們花了太多力氣擔心 AI 的系統性偏誤，卻幾乎沒有人去量化人類決策中那些隨機的、不可預測的品質波動到底造成了多少傷害。也許在批評 AI 之前，我們該先對自己的決策品質做一次誠實的審計。