UBTech 正在把人形機器人部署到邊境等人群密集場景中，用於引導、管理與協助秩序維護。

這類環境，恰恰是最不能接受黑箱自治的地方。在邊境場景裡，機器人不只是執行任務，而是在參與治理：

身份識別是否準確？
指引是否遵循既定規則？
監控與數據使用是否越界？

這些都必須能被獨立審計，而不是事後由系統或廠商給出解釋。一旦自主系統開始影響人的行動路徑，判斷邊界和行為結果、如果沒有可驗證的決策鏈路、它就會從工具滑向不可追責的治理者。
這不是技術的進步，而是風險轉移。

真正可接受的邊境自治系統，必須具備清晰的可審計性；每一次判斷來自什麼模型？在什麼條件下執行？是否遵守授權與合規邊界？都需要被證明過！

否則，自主性不等於效率提升，而是失去問責能力的權力擴張。在這種高敏感場景中，可驗證 AI 不是加分項、而是底線！

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