打造 AI 融入製造的「問責鏈」！可驗證 AI 的堆疊包含哪些要素？
製造業正面臨雙重危機，一方面遭遇人才短缺問題──光是台灣半導體人才，根據 104 人力銀行與工研院合作《2025 半導體業人才報告書》，2025 年 5 月缺口就達 3.4 萬人；另方面，在導入 AI、自動化填補人力時，又必須確保系統可追溯性，以避免失去市場信任的風險。這時，「可驗證 AI」就變得更加重要。
AI 新創 Answer Labs 商務長 Trond Arne Undheim 在《Forbes》撰文指出，在缺工與監管壓力日益升高的背景下，製造業的核心挑戰不再只是如何讓機器更聰明，而是如何讓 AI 證明自己的決策過程。換言之，AI 在製造領域的未來關鍵字不只是自動化，而是「問責」。
打造問責鏈──人機共責的製造新模式
首先，隨著 AI 演算法應用於品質檢測、預測性維護，企業必須建立可驗證的監督機制。Undheim 舉例，有領先製造商正在推行所謂的「鑑識級 AI 文件化」系統，這些 AI 系統不只能生成建議，還能完整記錄決策流程，例如航空產業利用 AI 協助技師操作時，在每一步留下時間戳記和身分紀錄；電子產業在跨語言培訓員工時，可以強制輸出要比對 IPC-610 等品質標準，確保合規性。
市面上已經有平台能將「機器的操作紀錄」和「AI 的檢查結果」全部自動連結起來，這能讓企業快速發現問題、修正製程，比單純做合規檢查帶來更多競爭力。
另外，當 AI 進入工廠，人類操作員需要更高層次的技能來有效監督演算法決策。有廠商正在測試要求員工口頭確認 AI 指令，形成「人機共責」的問責鏈，這些系統能把合規文件，從繁瑣手續轉變為營運情報。
Undheim 舉例，美國一間醫療器材工廠的新進技術員接受了一套新的 AI 輔助校準系統的訓練，若依照 AI 校準流程操作，後續產品被驗出瑕疵時，查核流程不會先責怪技術員，而是檢視 AI 與人員的審計紀錄，結果進一步發現問題出在上游感測器。這樣的制度既保護員工，也幫助企業鎖定真正的問題。
可驗證 AI 的「五層堆疊」
那麼，完整的「製造業 AI 堆疊」應該具備哪些要素？Undheim 建議至少包括 5 層。第一，不可變更的審計系統，例如 PTC 的 Arena PLM 設計變更追蹤；第二，AI 可解釋工具如 PyTorch 的 Captum；第三，訓練資料審核平台，例如 Label Studio；第四，勞動力技能追溯平台，像是符合 OSHA 規範的 AI 輔導系統；第五，風險分級機制，像是西門子的系統要求有重大流程修改時必須有人類和 AI 雙重簽核，而 GE 的系統則是標記出不確定的 AI 預測，再強制交由人工覆核。
為了建構強大的驗證框架，Undheim 建議製造業領導者應優先考慮導入廠商中立的日誌系統，把不同 AI 工具的數據整合到單一合規儀表板，避免形成資訊孤島。再來是雙重控管，比照製藥業，AI 驅動的批次變更須有人類簽核，確保安全性。第三，要求供應商提供透明化工具，不只輸出結果，也要能記錄推理過程。第四，持續稽核：驗證框架需支援 AI 與法規隨時間演進，確保不中斷營運。
製造業的下一個競爭力，不只是 AI 能不能運作，而是 AI 能不能「證明自己如何運作」，這也意味著企業必須建立可驗證的信任護城河，才能讓外界信服。
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