【AI感受調查6-1】期待又怕隱私外洩！女比男越怕AI使壞越願意學

【編按：為了解台灣民眾面對AI時代的整體認知、採用意願與影響擔憂，《太報》委託皮爾森數據進行「生成式AI學習適應與衝擊感受調查」，將分兩週深入解析報導。為推動我國AI發展政策，政府正在研議「人工智慧基本法」立法草案，本週聚焦在政策方向，本篇探討民眾對AI的期待、擔憂與風險認知，希望為後續立法的社會對話與制度完善提供依據。】

生成式AI為工作和生活帶來巨大的效率及助益，同時也可能對個人或社會帶來新的風險和影響。根據《太報》委託皮爾森數據公司進行的「生成式AI學習適應與衝擊感受調查」顯示，民眾對生成式AI的公共服務領域應用有多元期待，卻也有隱私等顧慮，值得關注的是女性族群風險感知越高，反而更願意主動學習與接觸這項技術。

生成式人工智慧（AI）技術的快速發展，影響人們的生活與行為，相關的道德、法規與社會考驗隨之而來，因此行政院研擬我國AI發展政策的上位規範「人工智慧基本法」草案，重點除了促進我國創新的AI發展環境，另一個重點在於「AI治理」，強化資料治理與風險管理。

本次調查顯示，民眾對生成式AI在政府政策與公共服務領域的應用有廣泛且多元的期待，其中以 「醫療與公共健康」（57.7%）、「政府服務與公共行政」（55.2%）及「交通管理與基礎建設」（53.2%）為前3名的領域，選擇比例皆超過5成，顯示民眾更期待生成式AI被應用於提升日常生活便利性、健康保障與基礎設施效率方面的潛力。



據了解，政府相關部會都在推動AI，交通部著重在落實人本交通，例如透過AI辨識人流車流，進行警示或調節號誌，確保弱勢用路人的用路安全；衛福部則是在台灣5家醫學中心創設「AI影響性評估中心」，證AI的臨床效益，例如三軍總醫院利用AI判讀心電圖，提早診斷心肌梗塞，並透過救護車即時傳輸資訊至接收醫院，加速病患從診斷到接受導管治療的時間。

倫理憂慮浮現：著作權、隱私影響最大

生成式AI隨著技術發展和使用越來越廣泛，AI的倫理問題也變成全球關注的焦點，隱私、安全、侵犯著作權及認知偏差等都是AI倫理面臨的挑戰，此次調查因此想藉由這幾個問題的看法，了解民眾的風險認知程度。



前陣子社群上瘋玩ChatGPT「吉卜力風格」，上傳照片可快速生成吉卜力風格照片，此次調查發現，超過6成民眾（5分以上為62.9%）對「使用生成式AI可能會造成抄襲、作弊及著作權等」表達一定程度認同，高度認同者（6至7分）更高達40.4%，低度認同的比例只有15.8%。



調查發現，另一個台灣民眾較認同的影響是隱私問題，有58.6%受訪者對「使用生成式AI會洩露個人隱私資訊」有一定程度認同，有將近4成（37.5%）是高度認同。



此外，對於「生成式AI可能會無意中放大偏見或歧視問題」有一定程度的認同是41.9%，高度認同比例是21%。其中，50歲以上男性的認同程度相對較高，50至59歲有一定程度認同的比例是52.9%，60歲以上也有50.5%。



對於AI營運商的治理是否具有信心，有36.5%是非常不認同其會妥善保護其個人資料，確保所有與受訪者互動的內容不會被不當存取或監視，其中以30至39歲的女性的不認同比例最高（43.4%）。



辨識內容信心不足　女性風險意識愈高愈願意學習

在擔憂層面上，本次調查結果顯示，整體民眾對於生成式AI內容的辨識信心認為「可能可以辨識」，而非明確自信。值得注意的是，也有24.4%的民眾選擇2分以下，接近四分之一，顯示仍有相當比例對於辨識生成式AI內容抱持較低信心。且隨著年齡增加，信心是逐步遞減。



不過，值得關注的是，風險感知的提升，並不必然導致排斥使用生成式AI，從「AI素養驅動」的角度來看，風險感知不僅代表憂慮，也可能代表使用者對相關技術有更深入的理解與關注。此次調查可以發現，女性族群若對生成式AI可能引發的風險擔憂有高度警覺，反而更可能主動學習與接觸這項技術。



以18-29歲為例，認為AI是有用的女性受訪者中，有32.5%的風險感知是偏高，反觀男性只有19.1%，這顯示對於女性來說，風險感知的提升，並不必然導致排斥使用生成式AI，反而可能在理解風險的過程中，促進對技術價值的認同與接受。因此，讓大眾能夠清楚掌握生成式AI所涉及的潛在風險，應被視為推廣科技使用的重要一環，而非阻礙。





然而，相較之下，男性在面對生成式AI時，風險感知並不顯著影響其實際的使用意願，即便意識到AI可能存在資料安全、倫理爭議等風險，這些擔憂並不會明顯左右他們是否選擇使用。值得注意的是，男性在面對新科技時，對風險的判斷一部分建立在「科技本身是否夠聰明、好用」的主觀印象上。只要AI在互動過程中表現出足夠智能，他們便傾向相信風險可控、不易發生。



台灣人工智慧學校秘書長侯宜秀形容「人工智慧就像一把刀」，它會帶來好處也會帶來壞處，端看使用者怎麼用。所以對於人才的培育，培養使用者怎麼正確的去使用這把刀，是重中之重。她認為AI素養應該是未來每一個人從小老都應該具備，AI素養包括了理解技術邏輯、運用技術工具、評估、反思AI的能力。特別是反思和評估，這是目前比較少重視到的，但卻是如何讓我們不受AI傷害非常重要的一環。

詐騙與不當影像最憂心　AI治理要有風險管理

雖然受訪民眾認同生成式AI可能涉及抄襲、違反著作權的比例超過6成，但當問到民眾面對生成式AI帶來的潛在爭議，整體擔憂「侵犯著作權、學術抄襲」只是排在第三順位，「假冒身份、詐騙電話、騷擾訊息」列為最主要的第一順位擔憂，其次為「製作不合法或不當影像」（49.0%，第二順位）。



在性別差異上，女性相較男性更傾向將「假冒身份、詐騙電話、騷擾訊息」視為首要風險（53.4%）； 而男性最擔憂「製作不合法或不當影像」風險比例相對較高（27.1% vs. 女性21.1%）。

年齡層部分，年輕族群（30歲以下）對這3種情境的擔憂排序相對平均，但隨著年齡上升，民眾的擔憂趨於集中在「假冒身份、詐騙電話、騷擾訊息」視為最嚴重的威脅，且比例遠高於其他選項，反映出高齡族群對生成式AI被用於詐騙行為的高度警覺與不安感。

在立法院「人工智慧基本法」草案公聽會，Gogolook政府關係暨公共策略經理林意蓉指出，當前的詐騙集團，有非常精細的產業分工，AI運用速度也超乎大家想像，如果要做好AI防詐，前期的偵測是關鍵點，不再只是被動觀測，須提前知道哪些是未來詐騙出現的場景，或是將來詐騙是以什麼形式在市面上流通。



資料治理與風險管理都是AI治理的關鍵，台灣需要建立什麼樣的人工智慧治理模式，是未來制定基本法必須審慎考量的重點。

目前國際間主要有兩種模式；歐盟模式強調「風險為本」的監理理念，建立全面的風險分級管理體系，對高風險應用訂定嚴格規範與審查機制，保障基本人權與社會安全；美國模式認為過多規範不利於創新研發與AI發展，鼓勵企業與公部門落實自律與負責任的AI開發導入。



中央研究院法律學研究所特聘研究員李建良指出，兩種模式差別在於規範對象差異，美國模式規範政府部門，歐盟模式規範人民和業者。要制定風險分級，應討論風險分級的機制和實施問題，需明確由誰來判斷風險等級，因此主管機關不只是協調角色，還應有決策和執行能力。

MeetAndy AI共同創辦人薛良斌建議，立法應參考歐盟法令的4級風險架構，加入台灣產業特色，並由行政院指定或設立專責機關，負責相關風險評估。



資料治理與權利保障應並重

民眾對於未來政策的AI應用，雖然有多元期待，但對於潛在風險，最擔憂的還是隱私外洩。最擔憂（排序第一）比例第一名是「金融應用」（44.8%），如財務隱私外洩、信用評分偏誤，為民眾最主要的擔憂來源。也有26%選擇「醫療與健康」（個人隱私洩露、診斷誤判）是第一名。



深入分析，60歲以上族群中，有54.1%將金融應用列為首要擔憂，是各年齡層最高。18-29歲年輕族群中，女性相對更在意醫療與健康（43.0%），推測與年輕女性對個人隱私資料安全的重視有關。

司法與法律（司法誤判、糾紛裁決爭議）及求職與人才管理（履歷篩選偏誤、工作權受損），雖然擔憂程度相較前兩項，擔憂排序較低，但是男性在這兩項選為排序第一的比例分別有28.9%及18.3%，相對女性較高。

司法改革基金會認為，未來在基本法中的「權利保障條款」尤為重要。例如，應透過立法肯認人民的「隱私權」（包含資訊自決權、保密權、匿名權等）、自主權（包含退出權、要求最小資料化、獲得具有實質意義替代方案等權利）等。