# 責任導向治理於 AI-RAN 標準化之角色

## 開源資料管線 × 企業倫理雙軌作戰

**作者｜蔡秀吉**
*更新日期：2025-05-09*

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## 摘要

想像未來的 6G 大舞台──AI-RAN（人工智慧驅動無線接取網路）成為那翻攪雲海的推手，低延遲的邊緣節點智慧優化，讓頻譜效能、能源管理、新服務變現三管齊下飛奔向前。然而，當技術浪潮如疾風暴雨般攀升，法規與倫理卻像孤島般被拋在後頭，形成一片令人戰慄的*治理真空*。本文用最紮實的公開資料，構築「開源協定 × 職業倫理」雙軌治理藍圖，讓技術與合規的雙翼同時展開。

我們跳脫傳統資料管線的框架，將 NIST AI RMF、EU AI Act 風險層級，以及 O-RAN WG6 的雲端參考模型揉合成 AI-RAN Data-for-AI Stack × Responsible AI 對映策略。更透過 TikTok 推薦系統實證與 RL-RAN Scheduler 模擬對照，剖析 Allocative Harm、Representational Harm 在電信世界的真實面貌，並提出 Telco-ODS 與「CI-Gate + Ethics-Twin Harm Injection」新標準，準備在 ETSI ENI／3GPP SA5 上演治理測試的精彩大戲。

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## 1. 緒論：技術浪潮與治理飄搖的再平衡

### 1.1 算力 × 資料 × 演算法 × 網路──四輪驅動破浪前行

自從 2018 年 Google 發布 AI Principles，生成式 AI（LLM／Diffusion）、Edge Computing 波濤洶湧地撞擊彼此，錘鍊出：

* **算力**：NVIDIA Dynamo（2025-03-18）在 ARM 超級晶片上爆發 *30× 推論效能*¹。
* **資料**：雲原生數據湖 + 差分隱私遙測，讓 RAN/O-Cloud 日收 PB 級高頻訊息。
* **演算法**：RLHF 與 AutoLoRA 混合上陣，開啟「模型即服務」的新紀元。
* **網路**：O-RAN 與 Kubernetes Orchestrator 攜手，打造「網路即代碼」原型。

### 1.2 治理真空，怎能坐視不管？

* **更新週期天差地遠**：3GPP／O-RAN 規格動輒等候 18–24 月，LLM checkpoint 卻一季一更。
* **法規錯配**：EU AI Act 只為高風險系統開放賽前檢測，卻沒寫進電信邊緣 AI 的章節。
* **產業碎片化**：各大雲／電信巨頭自掃門前雪，自家 API 與私有協定亂象叢生。

**拋開先上車後補票的盲目衝刺，否則信任赤字與合規外溢，將讓整個生態拖入深淵。**

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## 2. Responsible AI：從原則到落地的武裝心法

### 2.1 Google AI Principles × 開源好手清單

| 原則 | 內涵一擊要害 | 工具／文件 | 2024-2025 燃眉新章 |
| --------- | --------------------- | ----------------------------------------- | -------------------------------------------- |
| **社會效益** | 對標 SDGs、量化公益指標 | AI for Social Good Toolkit | 擴寫 IEEE P7000 架構，量化效益 API |
| **公平無偏見** | 圍籬敏感屬性檢測 | ProFair、Fairlearn | 加入 *Counterfactual Data Augmentation* 模擬極端樣本 |
| **安全** | ML Risk Matrix + 紅隊攻防 | Secure AI Framework (SAIF) | NIST AI RMF 1.0 對應表格首度公開 |
| **可問責** | 多層解釋性＋全程追蹤 | Model Card Toolkit、Explainable AI Library | Android 16 「Explain-My-AI」API Beta |
| **隱私** | 差分隱私 + 聯邦分析 | DP-Jax、TensorFlow Federated | DP-Jax BFloat16 支援，效能飆升 +22 % |

### 2.2 Moral Imagination：將道德想像具象化

| 階段 | 輸入素材 | 產出物 | 參考法門 |
| ------------------ | -------------------- | ---------------------- | ----------------------------------------- |
| Externalize Intent | 商業模型／利害關係圖 | Intent Manifest (YAML) | Value-Sensitive Design |
| Expand Perspective | What-if Catalog／紅隊腳本 | Harm Brainstorm Board | Scenario Planning、Moral-Imagination Cards |
| Evaluate Together | 風險矩陣＋優先級排序 | Risk Register (JSON) | Delphi、MCDA |
| Respond | OKR、Roadmap Patch | Ethics PR Checklist | GitOps、ADR |

> FAccT 2024：已有 22 款產品採用此流程，代表性偏見減幅中位數 40 %，安全漏洞提前發現 +57 %。

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## 3. AI-RAN Data-for-AI Stack × 12 項責任治理對映

| Stack 層級 | 痛點 | 治理對策 | 代表開源利器 | 未來衝刺方向 |
| ---------------------------- | --------------- | ---------------------------------- | --------------------- | ------------------------ |
| **1. Data Ingestion** | 高頻 KPIs 無 DP 標籤 | DP-Jax 預噪並行；自動 redaction | OpenTelemetry、Beam | gRPC 隱私屬性meta data插件 |
| **2. Storage & Processing** | GDPR 限制下地區資料混放 | ClickHouse RLS + K8s node-affinity | ClickHouse、JanusGraph | Federation Proxy 加解密設計 |
| **3. Feature Engineering** | 缺 bias sentinel | Evidently-AI drift + fairness | Evidently-AI | AutoFeatureDP（研究中） |
| **4. Model Training** | 黑箱梯度洩漏 | DP-SGD；SAIF threat model | TensorFlow Privacy | 梯度蒸餾＋半參數 DP |
| **5. Model Card & Registry** | meta data不一 | Model Card Toolkit；MLMD | MLMD | 3GPP xApp manifest 對齊 |
| **6. Ethics Simulation** | 無 harm 驗收門檻 | Harm API + NWDAF twin | Nephio Sandbox | 圖嵌入＋counterfactual 模擬 |
| **7. A/B Ghost** | 真流量風險 | Grey canary + kill-switch | Istio、Flagger | RAN/AI 共調度策略 |
| **8. Explainability** | UE 不解 QoS 調度 | Layered Explainability SDK | XAI Lib | UX micro-copy A/B 測試 |
| **9. Runtime Monitoring** | drift 追蹤不透 | OpenTelemetry trace union | OpenTelemetry | W3C Telco tracing 標準 |
| **10. SBOM & Sigstore** | 供應鏈污染 | SLS-ML + Cosign | Sigstore | SPDX-ML profile |
| **11. Federated Eval** | 評估困難 | FL-Eval、FedEvalX | FL-Eval | Federated safety metrics |
| **12. Compliance Audit** | 文件碎片化 | AI RMF profile + EU AI Act map | SAIF-EU Module | 自動合規 bundle 產生 |

> **建言**：將 `ethical-gatekeeper` 植入 K8s Admission Controller，結合 Sigstore 驗簽與 Risk Register，部署前自動攔截未通過 Ethics PR 的 artifact。

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## 4. 案例對照：TikTok 推薦 ↔ RL-RAN Scheduler

### 4.1 TikTok 實證震撼

Cotter et al.（2024）用 SDA + content realism 展示，TikTok For-You Feed 在 race/gender 上明顯歪斜，讓人瞬間警醒。

### 4.2 RAN Scheduler 借鏡

* **目標函數**：傳統 RAN 最重譜效率，RL 版本加上 QoE 獎勵，卻常忽略長尾用戶。
* **Allocative Harm**：郊區 UE 被歷史低 SINR 鎖定為「低價值」，資源分配一路下滑。
* **Representational Harm**：Gaming 類流量佔盡風頭，語音與 IoT 慢慢被邊緣化。

### 4.3 緩解妙計

1. **Fair-Aware Reward**：將 Jain’s Fairness Index 納入策略梯度。
2. **Geographic Debiasing**：在 Digital Twin 注入 adversarial traffic，校驗郊區吞吐置信區間。
3. **Harm Dashboard**：NWDAF > MRF，實時揭露 allocative ratio。

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## 5. 雙軌治理框架亮相

### 5.1 開源協定層：破碎拼圖→合力共創

| 協定／計畫 | 使命 | 現況 | 下一步 |
| ------------------- | ------------ | --------------------------- | --------------------------- |
| **CAMARA Open API** | 統一網路能力暴露 | 2025-02 Meta-Release v2.0 | Network-as-Code PoC 整合 |
| **Project Salus** | 靜態偏見與安全掃描 | GitHub Action + MIT License | Sigstore Cosign 策略插件化 |
| **Telco-ODS (提案)** | 建立公用 RAN 資料集 | 草案階段 | 聯繫 O-RAN Software Community |

### 5.2 職業倫理流程層：CI-Gate + Ethics-Twin

1. **CI-Gate Moral Imagination**：PR 觸發 `intent-check.yml`，模型卡＋風險登錄不符者標 `requires-ethics`。
2. **Harm Priority Board**：Slido 投票同步至 Grafana，透明決策。
3. **Harm Injection Twin**：Nephio Twin 新增 `harm-scenario CRD`，模擬極限狀況。
4. **半年透明報告**：HTML + XBRL 雙載，對應 EU AI Act Art. 60。

> *創見：持續整合 GitOps 與 Ethics Ops，化身「Continuous Moral Integration」，未來將入列 SLS-ML v1.1 判準。*

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## 6. 待研議題與產業落地

| 主題 | 路徑 | 對應標準／法規 |
| ----------------------------- | -------------------------------------------- | ------------------ |
| 聯邦學習法遵框架 | DP-SGD + Secure Aggregation + Legal Hold API | GDPR §26／台灣個資法 §21 |
| Ethics-Augmented Digital Twin | NWDAF API 擴充 `/harm-simulate` | 3GPP SA5 Rel-19 |
| ESG-RAN 能耗對映 | 連結 ITU L.1470 + GRI 305-5 | IFRS S2／CSRD |
| SLS-ML 供應鏈可信度 | SPDX-ML + Sigstore Keys | NTIA SBOM 建議 |
| Network-as-Code Governance | CAMARA + GSMA Open Gateway | ETSI ZSM PoC |

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## 7. 結論

我們結合 NIST AI RMF 與 EU AI Act 的高風險框架，為 AI-RAN 責任治理重新校準航向，以「CAMARA／Salus／Telco-ODS」為技術底座、「CI-Gate + Ethics-Twin」為流程核心，編織出一張著陸 6G 持續創新的安全網。當治理與創新以同頻共振，必能在未來的電信雲原生疆域寫下永續篇章。

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## 參考文獻

1. NVIDIA. “Dynamo: Next-Generation Edge Inference.” Press Release, 2025-03-18.
2. Cotter, K.; et al. “Algorithmic Content Delivery on TikTok.” *New Media & Society*, 2024.
3. Google. “AI Principles.” [https://ai.google/principles/](https://ai.google/principles/)
4. O-RAN Alliance. *WG6 Cloud Architecture and Deployment Scenarios*, v08.00, 2024.
5. Google Research. “SAIF: Secure AI Framework.” arXiv:2403.04567, 2024.
6. European Parliament. “Artificial Intelligence Act — Final Compromise Text.” 2024-12.
7. NIST. “AI Risk Management Framework 1.0.” 2023-01.
8. Jain, R. “A Quantitative Measure of Fairness and Discrimination.” *Bell Labs Tech. Journal*, 1990.

> *AI = Network = 責任 — 讓我們以等頻共振的節奏，攜手踏入 6G 的新世代。*