當弱勢監督者依賴更強模型協助判斷，監督流程可能更有效率，也可能把更多判斷權交給少數模型供應商。誰選擇審查標準、誰控制評估工具、誰能檢查模型的推論，會影響監督是否獨立。可擴展監督因此不只是演算法問題，也涉及制度權力、利益衝突與公共問責。
思與行
- 對監督工具採多供應商與可替代設計，保留人工與外部證據作為獨立基準。
- 釐清監督失敗時的責任分配，避免把錯誤推給「AI 評 AI」的黑箱流程。
參考
- 文獻來源：Weak_to_Strong_Generalization_OpenAI_2023展示弱監督強模型的研究方向；Interview_Timnit_Gebru_Scientific_American_2026提出獨立科學與企業研究權力的疑問。
- 延伸脈絡：可擴展監督不是增加標註數量而已、治理制度決定誰能定義可接受的AI風險。