AI 決策偏誤的責任歸屬正從「人格辯論」轉向「制度設計」。實務上，若偏誤源於訓練資料的歷史偏差，開發者難辭其咎；若因部署情境不當，則由使用者承擔。然而，AI 的黑盒特性常導致受害者舉證困難，形成責任真空。目前全球趨勢如歐盟《AI Act》與台灣《AI 基本法》，皆強調風險分級與可解釋性，試圖將透明度轉化為法律義務。產業分析顯示，未來企業需建立「決策審計」制度並導入 AI 保險，以應對「追究資金雄厚者」的法律風險，確保創新與合規並行。
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