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此次以臺灣研發管理經理人協會理事身分，參訪工研院，讓我再次深刻體會到，隨著 AI 快速進入製造、半導體與關鍵基礎設施等高影響場域，產業所面臨的核心問題已不再只是「AI 能不能用」，而是「誰能證明 AI 為何如此判斷」。
身為長期投入 AI 稽核軟體研發的發明者，我在觀察任何 AI 系統時，特別關注模型訓練歷程是否具備可追溯性、可重現性與可驗證性。因為唯有清楚掌握資料來源、特徵選擇、模型版本演進與驗證結果，AI 的決策才可能被檢視、被說明，進而被信任。此次參訪中，我看見工研院已將這些關鍵元素納入研發與管理流程，使 AI 不再只是效能導向的黑盒工具，而是可被治理的工程系統。
從實務與發明經驗來看，可解釋 AI（Explainable AI, XAI）並非部署後的補救機制，而是必須在模型訓練與設計階段即被內建的能力。當訓練過程本身缺乏紀錄與假設說明，後續再談解釋、稽核或責任歸屬，往往流於形式。工研院在相關技術展示中，已清楚展現將可解釋性與風險意識前移至研發初期的實踐，這對高風險 AI 應用尤為關鍵。
我也更加確信，未來 AI 的競爭力不僅來自模型準確率，而是來自能否在必要時清楚說明：這個判斷基於哪些資料、在什麼假設下成立、以及在哪些情境中可能失效。這正是 AI 稽核、研發管理與產業責任必須交會的核心。
此次工研院參訪，不只是一次技術交流，更是一場關於「可信 AI 如何被設計出來」的深度對話。期待未來能持續透過跨域合作，將 AI 從可用推進至可被信任、可被驗證，並能被長期依賴的產業基礎。
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