建造與否？導致 AI 系統不開發或棄用的因素
arXiv - Computers and SocietyShreya Chappidi, Jatinder Singh
本文提出六大類因素分類，並證實非倫理因素在 AI 系統棄用決策中扮演關鍵角色，呼籲負責任 AI 研究擴展視角。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
非倫理因素是 AI 系統棄用的主要驅動力
滑鼠懸停看 AI 判斷理由
研究發現，資源限制、組織優先級變動等非倫理因素在 60% 的案例中佔主導，顯示負責任 AI 研究需擴展視角，避免僅以倫理為唯一評估標準。
AI 重點 2
建立預部署決策框架能降低棄用風險
滑鼠懸停看 AI 判斷理由
透過將六類因素納入早期評估，可讓開發團隊及管理者在投入資源前辨識潛在障礙，提升決策透明度與資源配置效率，進而減少不必要的開發浪費。
核心研究發現
- 1
通過對學術、社會與灰色文獻的主題分析，建立了包含倫理、利益相關者回饋、開發週期挑戰、組織動態、資源限制與法規關注六類因素的分類法。
- 2
實證案例顯示，組織在 AI 系統開發前後，非倫理因素（如資源不足、組織優先級變動）往往是棄用的主要驅動力。
- 3
調查資料顯示，約 60% 的棄用案例與開發週期挑戰或組織動態相關，而非單純的倫理風險。
- 4
研究指出，現有負責任 AI 框架過度聚焦倫理風險，缺乏對其他六類因素的整合與實務指導。
對教育工作者的啟發
對於 AI 開發團隊而言，首先應在項目啟動前完成六類因素的風險盤點，並設立跨部門評估小組；其次，利用公開的 AI 事件資料庫追蹤類似案例，從失敗經驗中汲取教訓；再次，將資源限制與組織動態納入成本效益模型，避免因預算不足或優先級變動而中途棄用；最後，制定可調整的開發路線圖，允許在發現重大障礙時快速停擺或轉向，確保投入與產出之間的平衡。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- To Build or Not to Build? Factors that Lead to Non-Development or Abandonment of AI Systems
- 作者：
- Shreya Chappidi, Jatinder Singh
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
每週精選研究電子報
每週五信箱收到精選 5 篇教育科技重點研究摘要，零時間壓力掌握學術前沿。