制程AI走向高风险应用 可靠度验证成落地关键

AI正从设备监测、异常侦测与预测维护，逐步深入品质判定、制程最隹化甚至控制决策，但当AI介入关键制程愈深，模型失效所带来的设备、工安与营运风险也同步升高。德国莱因指出，制程工业导入高风险AI，已不能只看模型准确率，必须建立涵盖风险分级、可靠度验证及上线监督的全生命周期治理机制。

由经济部产业技术司、资策会科技法律研究所共同主办，德国莱因执行的「制程工业AI应用与规范研讨会」，聚焦AI风险管理与可靠度验证。资策会科法所主任王自雄表示，制程工业具有连续运转、系统高度耦合及事故连锁效应等特性，当AI由资讯提示进一步介入操作建议、安全决策与控制，资料提供者、模型开发商、系统整合商及工厂端均须纳入治理架构。

图一

在验证技术上，德国莱因提出结合AI安全等级（AISL）与AI效能等级（AIPL），进一步判定AI可靠度等级（R-AIL），据此决定查核强度。验证流程则由工厂、AI软体供应商与第三方验证机构共同完成，串联工厂验收测试（FAT）、现场验收测试（SAT）及上线後持续监督。
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