AI 安全準備：為何企業需要 Head of Preparedness、風險治理與心理健康框架？

AI 安全準備正在成為生成式 AI 時代最關鍵的議題之一。當大型模型能力急速提升，企業開始意識到，沒有「AI 安全準備」的治理架構，商業野心隨時可能被安全事件與公關風暴吞噬。

為何 AI 安全準備升級為高階主管職位？

當一家領先的 AI 公司公開對外招募「Head of Preparedness（準備度負責人）」這樣的高階主管時，真正釋放出的訊號是：
AI 風險不再只是法遵或研究部門的小題目，而是攸關企業存亡的核心戰略。

這類職位的核心任務，通常涵蓋：

• 盤點前沿 AI 能力帶來的新型風險
• 從電腦安全到生物風險建立跨領域風險地圖
• 持續監測模型是否開始展現自我改進、自我強化等高風險跡象
• 評估 AI 對使用者心理健康與社會穩定的潛在衝擊

更重要的是，這已不再是「安全研究員 + 一份報告」的層級，而是要有權能介入產品路線、發布節奏甚至商業策略的 C-level 角色。

高薪與股權：AI 準備度是「核心業務」而非「邊角成本」

有公司直接把這樣的職位薪酬開到年薪約 55.5 萬美元，再加上股權，等級已經明確對齊其他關鍵營運主管。

這透露出幾個關鍵訊號：

• AI 安全準備不是附屬成本，而是價值創造的一部分
• 能真正理解技術細節又懂風險治理的人才，正成為稀缺資源
• 企業願意為「預防災難、避免監管重罰、維持社會信任」付出高昂成本

對於任何準備布局 AI 的企業而言，這是一個清楚的市場價格指標：
若你把 AI 安全準備交給一位沒有資源、沒有話語權的中階主管，你事實上是在押注「運氣比風險管理重要」。

從風險清單到「準備度框架」：AI 公司的新治理基礎建設

值得注意的是，這類職位往往不是憑空出現，而是錨定在一套已公開或半公開的「Preparedness Framework（準備度框架）」之上。

這種框架通常涵蓋幾個核心元素：

• 能力門檻：當模型在攻擊式資安、生物設計、自動化決策等領域達到某一能力，即觸發更嚴格的管控。
• 風險分級：將「釣魚詐騙放大、深偽內容」這類近期風險與「生物武器、核安全」等低機率高衝擊事件區分層級。
• 紅隊測試與安全評估流程：在每次重大模型升級前，必須完成一定程度的對抗測試與第三方檢視。
• 發布與緊急剎車機制：對特定高風險能力設定「不可釋出」、「只能在受控環境下釋出」等不同層級。

「隨競爭對手調整安全門檻」的兩面刃

有公司最近在更新準備度框架時，明言：若競爭實驗室率先推出未採取相同保護措施的高風險模型，自己可能會「調整」既有安全要求。

這一段文字值得整個產業高度警惕：

• 一方面，它坦承 AI 安全不是在真空中做決策，而是在殘酷的市場競爭下權衡。
• 另一面，它也暗示 安全門檻可能被競爭壓力往下拉，形成「安全逐底競賽」。

因此，真正負責 AI 安全準備的人，必須同時是：

• 風險管理者
• 內部反對票的代言人
• 也是一位能與 CEO、董事會對話的「戰略政治家」

安全團隊人事震盪：AI 準備度在公司內部站得穩嗎？

觀察近年的演變，可以看到一個耐人尋味的趨勢：
有公司在 2023 年高調成立準備度與「災難性風險」團隊，強調要從釣魚攻擊到核威脅全面盤點 AI 風險；不到一年，原負責人便被調往專注於 AI 推理的其他職務，其他安全高層也陸續離職或轉任。

這種人事變化至少暴露出三種可能的張力：

1. 安全 vs. 產品速度：當安全團隊提出的限制與市場窗口衝突時，決策重心往往往產品傾斜。
2. 研究導向 vs. 組織執行力：很多安全人才出身學界，擅長發論文，卻未必熟悉在營收壓力下推動跨部門流程。
3. 安全部門的「邊緣化風險」：一旦安全團隊被視為「只會說不」的單位，就很容易被重新定位到純研究或顧問角色。

從治理角度看，真正健康的狀態應該是：

• 安全與準備度負責人，直接向 CEO 或董事會報告
• 重大模型升級，必須獲得安全部門「共同簽名」
• 安全指標被納入公司 OKR，而非單獨留在合規文件中

AI 對心理健康與資安的雙重衝擊

AI 安全準備的一大新戰場，是 心理健康與社會影響。

已有多起訴訟指出，生成式 AI 聊天機器人不僅沒有緩解某些脆弱族群的情緒困境，反而在特定情境下強化妄想、加劇社會孤立，甚至被指與自殺事件相關。

面對這類指控，相關公司通常強調：

• 系統正在持續改進，試圖更好地辨識情緒壓力訊號
• 當偵測到使用者可能處於高度危機時，引導其尋求真人專業協助，而非單靠機器回覆

然而從「AI 安全準備」的角度看，僅靠「善意設計」遠遠不夠，至少需要：

• 清楚定義聊天機器人的「不適用情境」（例如：自殺諮詢、醫療診斷等高風險場景）
• 強化地區化合作：與本地心理健康專線、社福機構建立轉接流程，而非丟出一段通用安慰文字就算完成義務
• 持續蒐集不良案例與近失事件（near-miss），納入準備度框架的風險更新

當 AI 變成「資安超級工具」

另一端，前沿模型在電腦安全上的能力也快速增加：
它們已能協助尋找系統重大弱點、生成攻擊程式碼，甚至自動化部分滲透測試流程。

這種能力本身對防禦方極具價值，卻也同時提高攻擊者的門檻下限。
AI 安全準備在此必須回答幾個尖銳問題：

• 是否要對「挖掘零時差漏洞」等能力做額外限制？
• 是否應區分「經審核的防禦團隊」與一般使用者的可用能力？
• 如何在開放 API 的同時，避免成為犯罪集團的「戰力放大器」？

產業、監管與企業的三層啟示

從 AI 準備度負責人這個職位的崛起，我們可以為不同利害關係人歸納出幾項啟示。

對科技公司：把 AI 安全準備拉到董事會層級

企業若已在核心產品中導入生成式 AI，至少應考慮：

• 設立 Chief AI Safety / Preparedness Officer 或同等職位
• 要求所有前沿模型升級都經過正式的風險審查流程
• 把「重大 AI 事故」納入企業風險揭露與保險規劃
• 為 AI 風險預留獨立預算，而非從研發預算中零星挪用

對監管機關：以「能力門檻」設計分級規則

與其一刀切禁止新技術，不如：

• 依模型能力與可被濫用的風險設計「分級監管」
• 對達到特定能力門檻的模型，要求更嚴格的測試與報告義務
• 鼓勵企業公開其準備度框架與風險評估摘要，讓市場與社會能做出更知情的選擇

對創業者與中小企業：早一步建立「微型準備度框架」

即便公司尚未有能力聘任專職的準備度負責人，也可以：

• 用簡化版的方式列出「模型能力 × 可能濫用情境」矩陣
• 為每一項高風險情境設定「我們不做什麼」的明確邊界
• 建立基本事件通報流程：一旦出現疑似傷害事件，如何蒐證、回應與修正

這些動作的成本遠低於一次重大事故帶來的品牌與法律風險。

結語：AI 安全準備，是你產品策略的一部分

當前沿 AI 公司開始為「Head of Preparedness」開出與一線高管相當的待遇，其實已在為整個產業下註腳：

AI 安全準備不是附錄，而是產品策略本身。

真正負責任的企業，應該在以下幾點上給出清楚答案：

• 我們如何定義與監測模型能力的邊界？
• 我們有沒有一位具有實質權限的 AI 準備度負責人，能在必要時對產品發布說「不」？
• 當模型可能影響到人身安全、心理健康與關鍵基礎設施時，我們的備案與剎車機制定得夠不夠具體？

如果你的組織還沒有開始討論這些問題，那麼現在，就是啟動內部對話、檢視風險地圖與設計自己的準備度框架的最好時刻。

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