範式轉移
我們正從 「不惜一切代價追求效能」 的心態，轉向 負責任 AI（RAI） 框架。在這個新時代，技術上的成功嚴格取決於倫理穩健性與安全護欄。
1. 約束最佳化
以往，目標是最小化損失函數 $L(\theta)$。新範式則將 AI 視為一個約束最佳化問題：$$\max P \text{ subject to } C_1, C_2, \dots, C_n$$ 其中 $C$ 代表不可妥協的安全與公平性門檻。
2. 「體外」與「體內」的落差
模型往往能在靜態基準測試（體外）中達到最先進（SOTA）的成果，卻在真實世界的社會技術環境（體內）中因無法預見的交互作用而出現災難性的失效。
左：高準確度／速度，零安全／透明度。右：代表安全、公平性與可解釋性的均衡六邊形。
範例：高頻交易
僅追求效能的模型只要能最大化 ROI 便算成功。負責任 AI 模型若達成高 ROI 卻觸發 「閃電崩盤」 ，即因缺乏市場穩定防護措施而屬失敗。