可信賴人工智慧評估清單

「可信賴人工智慧評估清單」（ALTAI）是歐盟執委會設立的AI高階專家小組（HLEG）於2020年發布的一份實務指南，旨在將其提出的《可信賴AI倫理準則》轉化為可操作的自評工具。此清單並非強制性法規，而是一套引導性的問卷，協助開發者與部署者檢視AI系統是否滿足七大關鍵要求：人類代理與監督；技術穩健性與安全性；隱私與資料治理；透明度；多元、非歧視與公平性；社會與環境福祉；以及問責制。在風險管理體系中，ALTAI扮演著前期預防與合規整備的角色，它讓企業在AI生命週期的早期階段就能識別潛在的倫理與法律風險，其原則與後續的《歐盟AI法案》及ISO/IEC 42001（AI管理體系）等國際標準高度契合，可視為導入正式AI治理框架前的最佳實踐基礎。

企業可透過以下三步驟將ALTAI應用於風險管理實務：第一步「範疇界定與團隊組建」，首先明確定義欲評估的AI系統（如：人臉辨識門禁、AI信貸評分模型），並召集包含開發、法務、資安及業務單位的跨職能團隊。第二步「逐項評估與證據收集」，團隊依循ALTAI清單中的問題，逐一討論並回答，同時收集佐證資料，例如：資料來源說明、模型訓練紀錄、偏誤測試報告、使用者介面設計圖等。第三步「風險識別與改善計畫」，根據評估結果識別出高風險缺口（如：缺乏透明度說明機制），並制定具體的改善計畫，明確定義負責人與完成時限。例如，一家歐洲金融機構利用ALTAI評估其信貸模型，發現對特定族群存在潛在歧視，遂調整演算法並增加人工覆核機制，使其對未來《歐盟AI法案》的合規整備度提升超過80%，並有效降低了決策偏誤的風險。

台灣企業導入ALTAI主要面臨三大挑戰：一、「法規接軌落差」，ALTAI基於歐盟GDPR等法規框架，與台灣《個資法》在特定要求上存在差異，企業難以直接套用。對策是進行法規差異分析，製作一份對照本地法規的「在地化評估清單」。二、「跨領域專業人才匱乏」，此評估需同時具備技術、法律與倫理知識，多數企業缺乏這類整合性人才。對策為從單一高風險AI專案試行，並尋求外部專業顧問（如積穗科研）提供初期導入輔導與教育訓練，逐步培養內部種子專家。三、「資料治理文化未成熟」，清單中對資料品質、來源與隱私保護有高度要求，但許多企業的資料管理基礎仍不穩固。對策是優先針對該AI系統所使用的關鍵資料，建立小規模的資料治理流程，並逐步擴展至全公司，預計6個月內可見初步成效。

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