麻省理工學院(MIT)研究團隊開發出一種名為SEED-SET的自動化測試框架，能精確識別AI決策支持系統在處理社會群體時可能產生的不公平現象。這項技術利用大型語言模型(LLM)作為人類價值觀代理，協助決策者在電力分配或城市規劃等高風險領域，為AI治理提供系統化的解決方案。

隨著AI在決策優化中的應用日益廣泛，系統往往能找出成本最低或效率最高的策略。然而，MIT團隊指出，技術上的「最優解」未必等同於社會的正義。

例如，一項旨在優化成本的電力調度方案，可能會無意中導致低收入社區比高收入地區承擔更高的停電風險，這種「未知的未知」正是目前AI監管中最難防範的隱形地雷，若無系統性測試，難以在部署前察覺。
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