本文由 白佩華 撰寫，未經同意請勿轉載、摘編。
人工智慧(AI)的影響範圍已擴及至各行各業，包含科技及傳統製造業、醫療、金融、交通、體育文化藝術等。AI為企業帶來轉型契機，卻也帶出治理風險。「責任 AI」（Responsible AI﹚也逐漸成為相關產業中浮現的話題。高科技及通訊產業在發展生成式AI的同時，也由資訊安全領域延伸到治理的層面。
世界各國目前皆在尋求建立AI的治理原則。2023年5月，美國拜登政府宣布一系列行動，這些行動都集中在促進負責任的人工智慧創新，以及保護公民的權利和安全，包括白宮的《人工智慧權利法案藍圖》和NIST的《人工智慧風險管理框架》（NIST AI RMF）。歐盟首部AI法於2024年8月生效，台灣則於2024年7月15日預告《AI基本法》草案，一旦經立法院通過，將成為全球第二部國家級AI法。
國科會目前預告之草案共18，第3條訂定人類自主等七大基本原則，包括：
1. 永續發展：確保AI技術的發展能夠支持環境和社會的永續性。
2. 人類自主：保障人類在AI技術應用中的自主權，避免過度依賴AI。
3. 隱私保護：強調個資隱私保護，防止資料濫用。
4. 資訊安全：確保AI系統的安全性，防止網路攻擊和資料洩露。
5. 透明可解釋：要求AI系統決策過程透明且可解釋，增強信任。
6. 公平不歧視：確保AI技術在應用中不會產生歧視，促進公平。
7. 問責：建立明確的責任機制，確保AI技術的開發和應用負責。註1
這七項都與治理相關，也就是未來的AI發展，不光是追求創新，更必須基於公司治理的框架，以保障安全與人權的基礎，並以企業永續為目標，發展企業的AI運用和創新。
至於建立公司的負責任 AI，建議可依循以下步驟：
1. 建立團隊
有鑑於AI的特殊性，隱私與著作權（IP）在組織落實負責任AI時，扮演平衡創新與用戶隱私的角色。AI開發之初便須和企業內的法遵及風險管理部門合作，以理解、減輕和管理可能出現的各種風險。透過在公司內部不同的利害關係人之間產生的治理結構，將確保在涉及AI的決策上採取系統性的作法。
2. 發展AI清單(Inventory)
列出所有與AI和機器學習（ML）相關的產品、功能、流程和項目，無論它們來自內部還是外部。從隱私或IT風險管理程序的角度來看，可以在現有的數據地圖或清單的基礎上進行構建。數據發現(Data Discovery)也可決定您的AI系統在與其他數據類別轉換時提供協助。
3. 致力於符合治理框架
任何一個AI系統都希望提供組織一個實用且可提高效率或生產力的工具。如果在一開始運用AI時，便對應到企業的AI治理框架，以擴展或創立新的治理結構。例如，可以將AI風險問題嵌入現有的風險評估和工作流程中，這些流程可能採用隱私影響評估（PIA）或供應商評估的形式。政策、流程和培訓也可以根據需要更新，包括組織對AI的方法。
4. 應對人工智慧的風險
雖然人工智慧為企業提供了巨大的潛力，但它也呈現不同程度的風險，組織要能夠根據風險等級調整他們的應對措施，積極解決與人工智慧相關的風險：
- 評估與每個人工智慧專案相關的曝險，考慮數據和資訊的敏感性，和對個人的潛在影響，包括偏見和歧視。
- 與IT安全團隊合作，實施嚴格的資料保護政策和風險評估程序。
- 在人工智慧的應用，監控並確保相關數據和資訊的合規性，就人工智慧應用程式中，資料匿名化和假名化的最佳實踐提供建議。
- 建立清晰透明的同意機制，用於人工智慧系統中的數據收集和使用，並提供選擇退場機制。
- 向組織通報發展中的人工智慧法規和標準，將人工智慧風險管理納入組織的風險管理框架，並關注人工智慧相關風險的獨特性，例如：自主決策的潛力及其責任與監管合規性的影響。
對於渴望發展和運用AI功能的組織，建立一套完整的責任計畫，以及跨部門或跨職能的交叉協作至關重要。隨著人工智慧越來越融入業務營運，科技、治理與風險管理的職能與專業人士，可以協助董事會成員、執行長及其同事清楚地了解，如何以負責任的人工智慧框架，將現有的生成式AI規劃成最佳的實踐體驗。
註1：https://www.cna.com.tw/postwrite/chi/380502
專欄作者簡介：白佩華
現任國際知名風險管理集團資深顧問，專司企業整體風險評估及整合解決方案、新興風險及政治前瞻顧問。
留美傳播學院雙碩士，並擁有英國劍橋大學Judge 商學院循環經濟及永續策略證書、哈佛商學院策略分析(包含破壞性策略、策略執行及永續策略)、領導與管理(management and leadership)以及Business in Society專業證書，美國華頓商學院ESG 重大因素分析證書，工研院TCFD, CDP, SBTi培訓證書，MIC產業分析師課程證書。ISO 14064 (主稽), ISO 14067, ISO 14068-1 (主稽) BS 8001
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