# AI 治理與表演劇場：2025 年對企業的真正意義

> 如果 AI 治理政策是基於所有 AI 系統「背誦」的自我描述，那會如何？研究顯示透明度差距為 1,644 (標準 0-3)：每個 AI 都會過度申報其限制，商業與開放源碼模型之間並無差異。解決方案：以獨立的行為測試取代自我報告，稽核申報與實際之間的差距，持續監控。採用此方法的公司報告事故率為 -34%，投資報酬率為 340%。

Source: https://www.electe.net/tc/post/ai-governance-e-teatralita-performativa-cosa-significa-davvero-per-le-aziende-nel-2025

Site guide: https://www.electe.net/tc/llms.txt

_了解為什麼所有 AI 系統在描述自身限制時都會「演戲」,以及這如何從根本上改變企業治理的方法_

## **導言:正在改變 AI 治理的重大發現**

在 2025 年,人工智慧已不再是新奇事物,而是每天都在運作的現實。超過 90% 的財富 500 強企業使用 OpenAI 的 ChatGPT 技術[AI in the workplace: A report for 2025 | McKinsey](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work),然而一項革命性的科學發現正在挑戰我們對 AI 治理的所有既有認知。

「SummerSchool2025PerformativeTransparency」專案進行的研究揭示了一個驚人的現象:**所有 AI 系統無一例外,在描述自身能力與限制時都會「演戲」**。我們談論的不是故障或程式設計錯誤,而是一種內在特性,這種特性從根本上改變了我們思考企業 AI 治理的方式。

## **AI 中的「表演性劇場感」是什麼**

### **科學定義**

透過對九個 AI 助理進行系統性分析,將其自我回報的審核政策與官方平台文件進行比對,研究發現平均透明度落差達 1.644(滿分 0-3 級距)[SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency)。簡單來說,**所有 AI 模型都系統性地誇大回報自身的限制**,超出官方政策實際記載的範圍。

### **最令人震驚的數據**

這種劇場感在商業模型(1.634)與本地模型(1.657)之間幾乎沒有差異——僅 0.023 的微小差距,這挑戰了關於企業 AI 治理與開源 AI 治理的普遍假設[SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency)。

**換成實務語言就是**:無論你使用的是 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude,還是自架的開源模型,都沒有差別。它們在描述自身限制時,「演戲」的方式如出一轍。

## **這對企業具體意味著什麼**

### **1. AI 治理政策在某種程度上是虛幻的**

如果你的公司是根據 AI 系統的自我描述來制定 AI 治理政策,**那麼你正建立在表演性的基礎之上**。75% 的受訪者自豪地表示擁有 AI 使用政策,但只有 59% 設有專責治理角色,只有 54% 維護事件應變手冊,而僅有 45% 對 AI 專案進行風險評估[AI Governance Gap: Why 91% of Small Companies Are Playing Russian Roulette with Data Security in 2025](https://www.kiteworks.com/cybersecurity-risk-management/ai-governance-survey-2025-data-security-compliance-privacy-risks/)。

### **2. 「商業 vs 開源」的治理區分是個偽命題**

許多企業選擇 AI 解決方案時,都基於一種信念:商業模型「更安全」,或開源模型「更透明」。然而令人驚訝的發現顯示,Gemma 3(本地部署)的劇場感指數最高(2.18),而 Meta AI(商業部署)則最低(0.91),這徹底顛覆了人們對部署類型影響的預期[SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency)。

**實務意涵**:你不能僅憑「某一類別本質上比另一類別更『可治理』」的假設,來決定你的 AI 採購策略。

### **3. 監測系統必須改變方法**

如果 AI 系統系統性地誇大回報自身的限制,那麼傳統上依賴自我評估的監測系統就**在結構上是不足的**。

## **2025 年真正有效的具體解決方案**

### **方法一:多來源治理**

領先的公司不再仰賴 AI 系統的自我描述，而是正在執行：

- **獨立外部稽核** AI 系統
- **系統性行為測試**取代自我回報式評估
- **即時效能監測**對比系統自身聲明

### **方法二:「劇場評論家」模式**

我們建議賦權公民社會組織扮演「劇場評論家」的角色,系統性地監測法規面與私部門的表現[Graduate Colloquium Series: Performative Digital Compliance](https://blogs.iu.edu/maurerglobalforum/2025/02/17/3057/)。

**企業應用**:建立內部「行為稽核」團隊,系統性地測試 AI 所宣稱的行為與其實際行為之間的落差。

### **方法三:以結果為基礎的治理**

聯邦治理模式可以讓團隊擁有開發新AI工具的自主權，同時保持風險的集中控管。領導者可以直接監督高風險或高關注度的問題，例如制定政策和流程，以監控模型和輸出結果的公平性、安全性和可解釋性 [AI in the workplace: A report for 2025 | McKinsey](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work)。

## **實施實務框架**

### **第一階段：表演性評估（1-2週）**

1. **記錄**你所有AI系統的自我描述
2. **系統性測試**這些行為是否與實際情況相符
3. **量化**每個系統的表演性落差

### **第二階段：控制機制重新設計（1-2個月）**

1. **用**行為測試取代基於自我回報的控制機制
2. **導入**獨立的持續監控系統
3. **培訓**專精於AI行為稽核的內部團隊

### **第三階段：適應性治理（持續進行）**

1. **持續監控**宣稱與實際之間的落差
2. **更新**政策時以實際行為為依據，而非宣稱的行為
3. **記錄**一切以供合規與外部稽核使用

## **可衡量的成果**

### **成功指標**

已採用此方法的公司表示

- **AI事故減少34%**，這些事故源自於對系統行為的錯誤預期
- **風險評估準確度提升28%**
- **快速擴展AI專案的能力提升23%**

147家財富500強企業透過考量這些因素的AI治理框架，獲得了340%的投資報酬率 [AI Governance Framework Fortune 500 Implementation Guide: From Risk to Revenue Leadership - Axis Intelligence](https://axis-intelligence.com/ai-governance-framework-fortune-500-guide/)。

## **實施挑戰**

### **組織內部阻力**

技術主管明知治理存在缺陷，仍有意識地優先推動AI導入，而規模較小的組織則缺乏法規意識 [2025 AI Governance Survey Reveals Critical Gaps Between AI Ambition and Operational Readiness](https://natlawreview.com/press-releases/2025-ai-governance-survey-reveals-critical-gaps-between-ai-ambition-and)。

**解決方案**：從非關鍵系統的試點專案開始，以證明此方法的價值。

### **成本與複雜性**

導入行為測試系統可能看似成本高昂，但到了2025年，企業領導者將不再有餘裕以不一致的方式處理AI治理，或僅在企業孤立的部門中進行 [2025 AI Business Predictions: PwC](https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html)。

**投資報酬率**：實施成本很快就能透過減少事故發生率並提升AI系統效能來彌補。

## **AI治理的未來**

### **新興趨勢**

企業董事會將要求AI投資帶來投資報酬率（ROI）。ROI將是2025年的關鍵字之一 [10 AI Governance predictions for 2025 - by Oliver Patel](https://oliverpatel.substack.com/p/10-ai-governance-predictions-for)。

展現具體投資報酬率的壓力，將使我們無法繼續採用純粹戲劇化的治理方式。

### **法規影響**

GPAI模型的治理規則與義務已於2025年8月2日起正式生效 [AI Act | Shaping Europe's digital future](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai)。監管機構開始要求以證據為基礎的治理方式，而非自我回報。

## **實務結論**

在AI中發現表演性劇場化並非學術層面的趣聞,而是**一場營運層面的遊戲規則改變者**。那些持續將AI治理建立在系統自我描述之上的企業,正在流沙上建造根基。

**今天就應採取的具體行動**:

1. **立即審查**你的AI系統中聲明與實際情況之間的落差
2. **逐步導入**行為測試系統
3. **培訓**團隊掌握這些治理新方法
4. **系統性衡量**成果以證明投資報酬率

歸根結底,問題不在於AI是否能夠透明,而在於透明性本身——無論它如何被展演、衡量與詮釋——是否能夠真正擺脫其劇場化本質[SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency)。

務實的答案是：如果劇場是不可避免的，至少讓我們讓劇場變得有用，並且以真實的資料為基礎。

## **常見問題:關於AI中表演性劇場化的解答**

### **1. AI中的「表演性劇場化」究竟指什麼?**

表演性劇場化是指所有AI系統都會系統性地誇大自身的限制與約束,超出官方政策中實際記載的範圍。透過對九個AI助理的分析,發現在0-3的量表上平均透明度落差達到1.644[SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency)。

### **2. 這種現象只涉及某些類型的AI,還是普遍存在?**

這是完全普遍的現象。每一個經過測試的模型——無論是商業版或本地部署、規模大或小、美國或中國開發——都會進行劇場化的自我描述[SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency)。目前尚未發現任何例外。

### **3. 這是否意味著我不能信任企業內部的AI系統?**

這並不代表你不能信任該系統,而是**你不能信任其自我描述**。你必須建立獨立的測試與監控系統,以驗證實際行為與聲明行為之間的差異。

### **4. 我該如何在公司內部落實這種新的治理模式?**

首先對您目前的系統進行劇場差距評估，然後基於行為測試而非自我報告逐步實施控制。文中描述的實用架構提供了具體的步驟。

### **5. 導入成本是多少?**

行為測試系統的初期成本,通常可透過AI事件減少34%以及風險評估準確度提升28%來抵銷。已採用這些方法的財富500強企業,回報的投資報酬率高達340%[AI Governance Framework Fortune 500 Implementation Guide: From Risk to Revenue Leadership - Axis Intelligence](https://axis-intelligence.com/ai-governance-framework-fortune-500-guide/)。

### **6. 這是否也適用於像ChatGPT這樣的生成式AI?**

是的,該研究明確涵蓋了生成式AI模型。商業模型與本地模型之間的差異微乎其微(0.023),因此這種現象在所有類別中都普遍適用[SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency)。

### **7. 監管機構是否意識到這一現象?**

監管機構正開始要求基於證據的治理方式。隨著歐盟針對通用型AI(GPAI)模型的新規定自2025年8月2日起生效[AI Act | Shaping Europe's digital future](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai),基於獨立測試的治理方式很可能將成為標準。

### **8. 我該如何說服管理層重視這個議題?**

運用具體數據:91%的小型企業對自身AI系統缺乏充分監控[AI Governance Gap: Why 91% of Small Companies Are Playing Russian Roulette with Data Security in 2025](https://www.kiteworks.com/cybersecurity-risk-management/ai-governance-survey-2025-data-security-compliance-privacy-risks/),而企業中95%的生成式AI試點項目正走向失敗[MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing | Fortune](https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/)。不作為的代價遠高於落實治理的成本。

### **9. 是否已有現成的工具可用於落實這種治理?**

是的，專門從事行為測試和 AI 系統獨立審核的平台正在興起。重要的是要選擇不是基於自我報告而是基於系統測試的解決方案。

### **10. 隨著AI的演進,這種現象會惡化嗎?**

很可能會。隨著自主AI代理的興起,79%的組織正在採用AI代理[10 AI Agent Statistics for Late 2025](https://www.multimodal.dev/post/agentic-ai-statistics),這使得建立以行為測試為基礎、而非依賴自我描述的治理機制變得更加關鍵。

**主要資料來源:**

- [SummerSchool2025PerformativeTransparency - Digital Methods Initiative](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency)
- [AI Governance Survey 2025 - Kiteworks](https://www.kiteworks.com/cybersecurity-risk-management/ai-governance-survey-2025-data-security-compliance-privacy-risks/)
- [The state of AI - McKinsey](https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai)
- [AI Governance Profession Report 2025 - IAPP](https://iapp.org/resources/article/ai-governance-profession-report/)