算法審計標準
並非單純公開程式碼，而是建立一套「決定邏輯鏈條」。針對金融核貸、獵才篩選等應用，我們提供追溯性測試模型，確保輸出不具備性別或年齡歧視。
- • 對抗性樣本攻擊測試
- • 模型輸出一致性驗證
Governance Framework 2026
倫理與
治理規範
研
透明度 (Transparency)
建立技術可追溯性與算法審計路徑，確保 AI 的決策過程邏輯清晰、有跡可循，而非不可知的黑盒操作。
責
責任歸屬 (Accountability)
明確界定人類開發者、部署者與 AI 系統之間的法律義務與賠償機制，特別是在高風險決策領域。
主
人類自主權 (Human Agency)
技術必須服務於人類繁榮。我們堅持保留關鍵環節的介入權（Human-in-the-loop），防止系統失控。
監管框架與
技術可行性
針對台灣半導體與 AI 產業鏈，我們將國際法規與本土實際研發進程進行對接。面對歐盟 AI 法案（EU AI Act）的全球效應，企業需在合規性與創新速度之間取得動態平衡。
了解我們的諮詢流程數據偏見緩解路徑
探討「聯邦學習」（Federated Learning）在本地端的應用，讓台灣製造業能在不洩露營業秘密的前提下，共同優化供應鏈韌性預測模型。
- • 差分隱私 (DP) 算法導入
- • 非結構化數據脫敏流程
Edge AI 本地處理規範
透過物理層面的邊緣運算，將高隱私數據保留於本地裝置，從架構端解決資安漏洞。
核心挑戰：對齊問題 (The Alignment Problem)
當 AI 系統的優化目標與人類的真實意圖產生微妙背離時，技術帶來的可能不是助力，而是系統性的瓦解。這並非科幻小說的臆測，而是當前大語言模型在優化點擊率或執行效率時真實發生的「回報黑客」（Reward Hawking）行為。
在工業自動化與醫療診斷中，對齊問題直接關係到生命安全。DecayNo 致力於研究如何將人類的倫理邊界轉化為機器可讀的約束條件，從程式碼底層植入對社會價值的尊重。
風險分級評估矩陣
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01
關鍵基礎設施控制
電網、核能與自動化防禦系統。風險等級：極高（需硬性物理隔離）。
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02
金融系統自動決策
高頻交易與信貸評級。風險等級：高（需建立可對抗性審計系統）。
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03
生成式媒體與社交傳播
假新聞與 Deepfake 內容。風險等級：中（需內容水印與來源鑑定）。
Institutional Consultation
啟動倫理框架評估
我們針對企業內部的 AI 指令流、數據處理協議與模型輸出品質提供專業的雙軌分析。透過政策性與技術性的結合，協助建立符合國際標準的內部治理準則，並提供嚴格的非披露協議保護。
技術就緒評估 (TRL) 框架審核
隱私安全合規性壓力測試報告
產業鏈技術風險中立性評級
