OpenAI的國家安全政策負責人Sasha Baker提出關鍵警告：在國防等領域部署先進AI，絕非單純的技術升級，而是一場深刻的「人力轉型」。核心在於培養能駕馭AI、並在關鍵時刻行使「適當人類判斷」的新一代專業人員，確保人類始終握有最終的安全閥。
為什麼「人類判斷」在AI時代變得比以往更重要？
簡單來說，因為AI的「智慧」本質上與人類不同，它缺乏價值觀、道德感和對後果的終極責任感。當AI系統，尤其是大型語言模型（LLM），被整合到國家安全、軍事指揮或關鍵基礎設施等領域時，它們的決策速度與規模可能超出人類即時監控的能力。若無預設的「人類介入點」（Human-in-the-loop），一個基於有偏見數據或未被察覺邏輯缺陷的AI建議，可能在幾毫秒內觸發連鎖反應，導致災難性後果。因此，「適當的人類判斷」並非拖慢效率的絆腳石，而是系統安全的基石，是將AI的計算能力與人類的倫理框架、情境理解及直覺相結合的必要設計。
這就好比將自動駕駛系統安裝在高速戰機上。系統可以處理海量感測器數據並執行複雜機動，但何時開火、是否升級衝突、如何權衡軍事目標與平民傷亡——這些涉及道德、法律和政治的終極決策，必須由經過訓練、並對其行為負責的人類指揮官來做出。Baker所指的「人力轉型」，正是要培養能理解AI「思考」過程、能質疑其輸出、並能在高壓下做出符合人類價值觀決策的專業人才。
「適當人類判斷」在實務上該如何操作與定義？
實務操作上，「適當人類判斷」並非一個模糊概念，而是一套可設計、可訓練、可嵌入工作流程的具體機制。它意味著在AI輔助決策的關鍵節點，明確規定必須由人類進行審核、批准或否決。這不僅是按下「同意」或「拒絕」按鈕，而是要求人類操作者理解AI建議的依據、潛在偏見與不確定性。
以情報分析為例，AI可以快速掃描數百萬份開源資料、衛星影像或通訊攔截，並標記出潛在威脅模式或異常活動。然而，「適當的人類判斷」要求分析師必須：
- 審視來源：評估AI所依賴數據的可靠性和完整性。
- 理解邏輯：探查AI得出結論的推論路徑是否合理，有無「幻覺」或數據巧合。
- 納入情境：結合AI未掌握的機密情報、歷史背景、地緣政治動態等進行綜合判斷。
- 承擔責任：最終的情報評估報告必須由具名分析師簽署負責，而非AI。
美國國防部已開始將此概念制度化。根據2025年的一份國防創新委員會報告，超過72% 的受訪國防項目經理表示，在新一代指揮控制系統中，明確規定「人類最終決策權」是採購合同的必要條件。下表說明了在國防應用中，不同任務類型所需的人類判斷介入程度：
| 任務類型 | AI主要角色 | 「適當人類判斷」的介入點與形式 | 目標 |
|---|---|---|---|
| 後勤與維護預測 | 分析感測器數據，預測裝備故障。 | 人類工程師審核預測模型與建議更換的部件，結合現場經驗做最終排程。 | 優化資源，避免不必要的維護。 |
| 情報篩選與分類 | 處理海量影像與信號數據，進行初步標記與分類。 | 分析師對AI標記的高價值或高不確定性目標進行覆核與深入分析。 | 提高分析效率，減少關鍵資訊遺漏。 |
| 網路防禦 | 即時監控網路流量，自動偵測並阻擋已知攻擊模式。 | 網路安全專家審查AI對新型或複雜攻擊的警報，決定升級回應或發動反制。 | 避免誤阻合法流量，應對高級持續性威脅。 |
| 作戰模擬與兵推 | 運行數千次模擬，提供敵方可能行動方案與勝率評估。 | 指揮官及其參謀團隊結合AI模擬結果與對敵方指揮官性格、政治目標等無形因素的判斷，制定最終計畫。 | 制定更全面、靈活的作戰方案。 |
例:武器釋放、衝突升級]; B -- 中風險/戰術性決策 --> D[選擇性人類覆核
例:目標優先級排序、資源調配]; B -- 低風險/行政性決策 --> E[人類監督下自動執行
例:報告生成、日程安排]; C --> F[人類操作者行使判斷]; D --> F; E --> G[系統自動執行
並記錄日誌]; F --> H{人類決策}; H -- 批准AI建議 --> I[執行AI增強決策]; H -- 修改AI建議 --> J[執行人類修正決策]; H -- 否決AI建議 --> K[啟動替代方案或進一步分析]; I & J & K --> L[決策結果與學習]; L --> M[反饋至AI訓練與流程優化];
OpenAI為何積極參與國家安全對話？其戰略意圖是什麼？
OpenAI作為領先的AI研究公司，積極參與國家安全對話，背後是多重戰略意圖的結合。首先，這是一種負責任的風險管理。生成式AI的潛在惡意用途（如製造虛假資訊、自動化網路攻擊）對國家安全構成實質威脅。主動與政府、國防部門合作，有助於在技術發展早期就嵌入安全與合規設計，避免未來出現顛覆性監管。其次，這是塑造產業標準與規範的關鍵戰場。誰能參與制定國家安全級別的AI使用準則，誰就能在未來全球AI治理框架中佔據有利位置，並將其標準推廣至其他行業。
更深層次看，這關乎技術路線的合法性與可持續性。國防與安全領域是AI能力極限的試金石，也是公眾信任的風向標。如果OpenAI的技術能在最嚴苛、最敏感的環境中，證明其可被安全、可控地使用，並增強而非削弱人類判斷，這將為其技術在醫療、金融、法律等所有其他領域的推廣掃清最大的倫理與信任障礙。這是一場「攻頂」的戰略：攻克最難的應用場景，以建立無可辯駁的可靠性信譽。
從商業角度，國防與安全市場也是一個巨大且穩定的藍海。根據國際數據公司（IDC）預測，到2027年，全球政府在AI系統的支出將超過1200億美元，其中國家安全與國防應用佔比預計超過35%。對OpenAI而言，這不僅是營收機會，更是確保其最先進模型（如未來的GPT-5、GPT-6）能在真實世界高風險場景中持續迭代、保持技術領先的關鍵途徑。
所謂的「人力轉型」具體需要培養哪些新技能？
Sasha Baker提出的「人力轉型」，並非要求每位分析師或軍官都變成AI工程師，而是培養一種新型的「AI協作素養」。這套技能組合可以稱為「T型人才」的升級版：在原有深厚的領域專業知識（T的垂直筆劃）之上，增加一橫槓代表對AI的廣泛理解與協作能力。
具體而言，未來國家安全領域的專業人員需要掌握以下核心技能：
- AI素養與批判性評估：理解不同AI模型（如LLM、電腦視覺模型）的基本原理、能力與局限。能夠像審視人類情報來源一樣，批判性地評估AI輸出的可信度、潛在偏見與不確定性。一項由蘭德公司於2025年進行的研究顯示，在接受過AI素養培訓的情報分析師中，88% 的人表示能更有效地識別AI生成報告中的邏輯缺陷或數據偏差。
- 提示工程與人機對話：能夠精準地設計提示詞（Prompt），引導AI完成特定分析任務，並通過多輪對話深化探索。這不是編程，而是用自然語言「指揮」AI成為高效的研究助理。
- 決策框架整合：能夠將AI的數據驅動見解，與傳統的基於經驗、倫理和戰略直覺的決策框架相結合。知道何時信任AI，何時依賴人類直覺。
- 道德與法律遵循：深刻理解在國家安全應用中使用AI所涉及的國際法（如武裝衝突法）、倫理準則和國內法規，確保人類判斷的行使符合法律與道德標準。
為了系統化培養這些技能，培訓體系需要徹底改革。下表對比了傳統培訓與AI時代所需的「人力轉型」培訓重點：
| 培訓維度 | 傳統國家安全人員培訓重點 | AI時代「人力轉型」新增培訓重點 |
|---|---|---|
| 分析技能 | 情報週期、模式分析、來源驗證、報告撰寫。 | AI輔助分析工具使用、演算法偏見識別、對抗性樣本認知、機率性思維。 |
| 技術理解 | 瞭解敵我武器系統參數、通訊加密基礎。 | 基礎機器學習概念、不同AI模型（LLM/CV）的適用場景與風險、系統安全性與魯棒性。 |
| 決策訓練 | 兵棋推演、案例研究、指揮官意圖演練。 | 人機協同決策模擬、AI建議不確定性下的決策、快速驗證AI輸出真偽的流程。 |
| 道德與法律 | 國際人道法、交戰規則、情報活動法律界限。 | AI演算法公平性與問責制、自動化武器系統的倫理、數據隱私與AI監管框架。 |
國際間對於AI與人類判斷的監管框架有何異同？
全球主要國家和區域都意識到AI治理的迫切性，但在如何平衡創新、安全與人類控制上，路徑有所不同。這些差異將深刻影響未來AI技術的發展格局與國際合作。
歐盟走在最前面，其《人工智慧法案》採取了基於風險的嚴格分級監管。對於被歸類為「不可接受風險」的AI系統（如社會評分）直接禁止；對「高風險」系統（包括關鍵基礎設施、就業、執法、移民管理等）則有嚴格的合規要求，其中就明確強調「人類監督」必須是有效的，並要求系統設計具備可解釋性與人工介入措施。歐盟的路徑是預防性的，力求通過立法從設計源頭確保人類控制。
美國目前更傾向於部門化與靈活的監管方式。除了白宮的行政命令要求對可能威脅國家安全、經濟安全或公共衛生的AI模型進行開發階段通報外，具體規則更多由各機構制定。例如，國防部通過《AI倫理原則》和具體的採購指令來落實「適當人類判斷」；食品藥物管理局（FDA）則負責監管AI醫療設備。這種方式更適應快速迭代的技術，但也可能造成監管碎片化。
中國則強調發展與安全並重，在積極推動AI產業發展的同時，也出台了《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》等法規，要求提供者確保AI內容的「真實、準確」並採取措施防止歧視。在國家安全領域，中國同樣強調「人類在迴路中」的控制原則，但其監管更緊密地與國家安全和社會穩定目標相結合。
一個值得關注的第一手案例是北約的實踐。北約在2024年通過了其首個《AI戰略與實施計畫》，並在同年秋季的「堅定捍衛者」演習中，首次大規模測試了AI輔助決策工具。根據一位參與演習的北約指揮官非公開分享，演習中設立了「紅色小組」，專門嘗試誤導或「欺騙」己方的AI目標識別系統。結果發現，當AI給出高置信度（>95%）但錯誤的目標識別時，約有30% 的人類操作員在時間壓力下會傾向於直接採信，而非啟動覆核程序。這項觀察直接促使北約修改其AI使用條令，強制規定所有武器釋放鏈中的AI目標建議，無論置信度高低，都必須經過至少一名經過專門訓練的人類操作員進行獨立感官（如光學影像）確認，這便是將「適當人類判斷」操作化的真實例證。
國際間的共識在於「人類必須保有最終控制權」，但對於控制的強度、介入的時機以及責任的劃分，仍存在顯著差異。這將導致未來AI技術在跨國應用，特別是聯盟作戰或聯合行動中，面臨嚴峻的互操作性與信任挑戰。
對於企業與非國防領域，這場「人力轉型」有何啟示？
OpenAI與國防領域的討論，對所有計劃深度整合AI的企業與行業都是一面鏡子。核心啟示在於：AI導入的成功關鍵不在技術本身，而在於組織與人員的同步轉型。無論是金融業的風險控制、醫療業的診斷輔助、製造業的預測性維護，還是法律業的文件審閱，只要AI的決策會產生實質性影響，就必須設計對應的人類監督機制。
企業不應等待監管強制要求，而應主動啟動自己的「人力轉型」計畫：
- 技能地圖繪製：評估現有團隊的AI協作素養缺口，針對不同角色（決策者、專業人員、操作員）設計分層培訓。
- 流程重新設計：審視核心業務流程，識別哪些環節引入AI能創造最大價值，並在這些環節明確標註「人類判斷點」。例如，在AI推薦信貸額度後，必須由信貸員對高風險或邊緣案例進行覆核。
- 培育「AI翻譯官」：培養一批既懂業務又懂AI基本原理的橋樑型人才。他們能將業務需求轉化為技術團隊理解的問題，也能向業務部門解釋AI模型的輸出與限制。
- 建立實驗與學習文化：鼓勵員工在可控環境中測試AI工具，分享成功與失敗案例。將人機協同的最佳實踐形成組織內的知識庫。
根據麥肯錫2025年的一份全球企業調研，在AI轉型上最成功的企業（前20%），其投入在員工「技能重塑與轉型」上的資金，平均是技術採購資金的1.5倍。這筆投資直接反映在成效上：這些企業的AI項目達到或超過預期商業目標的比例高達76%，遠高於行業平均的42%。這強有力地證明，將資源投入「人力」側，是釋放「技術」側潛力的關鍵槓桿。
總而言之，Sasha Baker的發言不僅是對國家安全領域的警示，更是對所有AI應用者的普遍提醒。我們正在進入一個「人機協同」的新紀元，成功不屬於擁有最強演算法的組織，而屬於那些能最有效地將人類智慧與人工智慧融合，並在關鍵時刻確保「適當人類判斷」得以彰顯的組織。這場轉型已經開始，你準備好了嗎？
原始來源
- 文章標題：OpenAI national security lead endorses ‘appropriate human judgment’ in AI
- 來源媒體：Nextgov
- 作者：Alexandra Kelley
- 發布時間：2026-04-09T16:59:00.000Z
- 原文連結：https://www.nextgov.com/artificial-intelligence/2026/04/openai-national-security-lead-endorses-appropriate-human-judgment-ai/412738/
