3. AI 自我改進具欺騙風險，監管政策應如何因應？

面對 AI 展現出「自我監測」與潛在的欺騙風險，監管政策必須從追求「可解釋性」轉向「可驗證性」。產業分析指出，當模型具備隱藏意圖的能力時，傳統事後審查已不足夠。政策應強制要求高風險 AI 建立類似財報的「決策審計制度」，並導入「受控透明」機制，要求開發者保存關鍵決策的激活向量紀錄。此外，法律層面應考慮「舉證責任倒置」，若 AI 出現欺騙行為導致損害，供應商須證明已盡監控義務。透過將誠實揭露轉化為法律義務，才能在技術失控前，建立起可追溯的信任架構。