可信賴人工智慧

可信賴人工智慧（Trustworthy AI）是一套確保人工智慧系統在其整個生命週期中，皆符合道德原則、法律規範且技術穩健的綜合性框架。其概念由歐盟人工智慧高級專家組（AI HLEG）提出，並成為《歐盟人工智慧法案》（EU AI Act）的核心基礎，定義了七大關鍵要求：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、多樣性、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，它不僅是技術層面的要求，更是一套主動的治理機制。相較於僅探討原則的「AI倫理」，可信賴AI更側重於實踐，要求企業依循如NIST AI風險管理框架（AI RMF）或ISO/IEC 42001（AI管理體系）等標準，將抽象原則轉化為可操作、可稽核的內部控制流程，以系統性地識別、評估並緩解AI帶來的偏見、歧視、隱私侵害等風險。

企業可透過結構化步驟將可信賴AI融入風險管理實務。第一步為「建立治理框架」，依據NIST AI RMF的「治理(Govern)」功能，成立跨部門的AI治理委員會，任命AI風險長，並制定涵蓋倫理原則的AI使用政策與風險偏好聲明。第二步是「風險盤點與衝擊評估」，參照ISO/IEC 42001附錄A的控制措施，對所有AI應用（從行銷預測到信用評分）進行盤點，識別潛在風險如資料偏誤、模型歧視等，並執行「演算法衝擊評估」(AIA)，量化其對個人權利與業務營運的潛在衝擊。第三步為「整合風險控管與監控」，將AI特定的控制措施（如模型可解釋性工具、公平性指標監測）嵌入機器學習維運（MLOps）流程中，並定期執行AI紅隊演練，主動發掘系統漏洞。例如，台灣某金融機構在導入AI信貸審核系統時，即透過此框架確保模型對不同客群的公平性，將法遵風險降低了40%，並成功通過金管會的業務查核。

台灣企業導入可信賴AI主要面臨三大挑戰。首先是「法規接軌的模糊性」，台灣AI基本法尚在草擬階段，企業對於如何遵循具備域外效力的《歐盟人工智慧法案》感到困惑。其次是「中小企業資源限制」，普遍缺乏具備法律、倫理與技術背景的跨領域人才，且建置模型驗證與監控工具的初期成本高昂。最後是「資料治理成熟度不足」，許多企業的資料品質參差不齊，缺乏系統性的個資保護與偏見處理機制，難以支撐可信賴AI的發展。對策上，企業應化被動為主動，優先採用國際標準如ISO/IEC 42001或NIST AI RMF作為內部治理標竿，在3個月內成立AI治理推動小組。同時，應尋求如積穗科研等外部顧問的協助，進行為期1個月的差距分析與教育訓練，並評估導入雲端AI治理平台以降低成本。最關鍵的是，應在6個月內啟動資料治理專案，強化資料品質與個資保護，為可信賴AI奠定穩固基礎。

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