隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，企業在導入AI解決方案時，常因追求速度而埋下「技術債」，導致未來付出更高昂的成本。IBM傑出工程師Jeff Crume（Jeff Crume）指出，AI技術債是AI開發過程中一個常被忽視的關鍵面向，其本質是當前為了便捷而採取捷徑，最終必須償還的未來成本。
Jeff Crume解釋，AI技術債可能以複雜難以管理的程式碼、限制彈性的硬編碼假設，以及缺乏模型與數據版本控制等形式呈現。這類問題的核心在於部署速度與長期維護性之間的權衡，往往源於一種「先發射再瞄準」的心態。他將這種急於求成的方式比喻為「空中修飛機」，強調其複雜性、高昂的費用及風險，遠勝過事前妥善規劃。
AI技術債的產生與傳統軟體開發有所不同，因AI模型具有機率性和數據驅動的特性，使其問題更為放大。常見的技術債積累領域包括：數據品質與代表性不足、模型與數據中的偏見、模型效能隨時間衰退（drift）、惡意數據注入（poisoning）、模型架構與控制缺乏版本管理，以及缺乏有效的驗證與回溯機制。
Jeff Crume強調，AI技術債可分為「策略性技術債」與「魯莽型技術債」兩類。前者是經過深思熟慮，為了特定速度考量而做出的取捨，且已評估風險並規劃修復方案；後者則源於紀律不彰、規劃欠缺、文件不足，且沒有明確的修復計畫，最終常導致系統性失敗。
此外，美國國防與情報機構在部署AI工具時，也面臨如何在運用AI的同時，避免敏感數據洩露的嚴峻挑戰。根據《The News International》報導，AI安全問題已催生一個新興產業，專門提供基礎設施協助企業在不洩露敏感數據的情況下運用AI。例如，Amazon Web Services與Palantir等公司提供安全的AI模型基礎設施，讓國防單位能在機密網路中使用AI。
為解決數據敏感性問題，業界正採行檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）等方法，讓AI模型無需儲存數據即可存取，如同一個安全的資料檢索室。這種RAG方法有助於維持嚴格的存取控制，確保分析師能根據職責獲取必要數據。戰略暨國際研究中心（Center for Strategic and International Studies）研究員Emily Harding（Emily Harding）指出，過多數據會帶來安全威脅，而數據不足又會影響AI工具的效率。目前，解決AI數據機密性問題的產業估值已達約20億美元。
為有效降低AI技術債，Jeff Crume建議企業應優先確保數據品質、主動解決偏見問題、監控模型衰退、實施安全措施、建立版本控制、明確定義評估指標、規劃回溯機制，並落實治理。透過有紀律且具策略性的方法，企業才能建構出更可靠、可擴展且值得信賴的AI系統。
