模型的輸出即使更安全，也不會自動解決訓練資料的授權問題、資料標註勞動條件、硬體供應鏈、能源消耗與基礎設施權力集中。AI 的社會責任遍及完整生命週期，不能只把所有倫理問題壓縮成模型最後一層的拒答或偏好微調。真正的對齊必須涵蓋系統如何被製造、取得、維護與退出。
思與行
- 為重要 AI 系統建立資料與物質供應鏈清單，定期揭露來源、成本及依賴風險。
- 將採購合約與維運條款納入評估，包含能源、勞動、資料權利與終止服務安排。
參考
- 文獻來源：Book_Atlas_of_AI_Kate_Crawford_2021分析 AI 的物質基礎；On_the_Dangers_of_Stochastic_Parrots_Bender_et_al_2021提醒規模擴張的環境與資料成本；CARE_Principles_Indigenous_Data_Governance補充資料治理。
- 延伸脈絡：演算法殖民主義會把價值對齊變成基礎設施依賴問題、資料主權是社群決定資料用途與收益的能力。