建立AI安全證據等級與不確定性標籤

AI 安全討論常混合部署事實、受控實驗、理論模型與未來推演。可以建立簡單的證據標籤制度，為每個主張註明證據來源、重現程度、外部效度與適用範圍。這不會消除不確定性，但能降低誤傳，也能讓政策資源更合理地對應證據強度與潛在傷害。

思與行

• 行動：設計四到五級證據標籤，並附上「可推論／不可推論」欄位。
• 行動：用 sleeper agents、alignment faking 與實際部署事故做案例練習。
• 延伸：將證據標籤整合到研究筆記與公眾溝通模板。

參考

• 概念依據：未來風險論述需要區分實證模型與情境推演、安全與可信任需要可驗證而非宣傳式的證據。
• 研究依據：Sleeper_Agents_Anthropic_2024、Alignment_Faking_in_LLMs_Anthropic_2024、Interview_Yoshua_Bengio_WEF_2026。