Evaluating Trustworthiness in AI: Risks, — 積穗科研洞察

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）認為，當 AI 系統深入醫療、金融與公共行政，「可信賴性」已不再是選項，而是企業必須量化管理的核心能力。2025 年一項已獲 39 次引用的國際研究指出：公平性、透明度、隱私與安全四大維度之間存在根本性的取捨矛盾，企業若未建立系統化評估框架，將在 ISO 42001 認證與 EU AI Act 合規路徑上付出高昂代價。

關於作者與這項研究

這篇論文由三位來自北馬其頓學術機構的研究者共同撰寫：Aleksandra Nastoska、Bojana Jancheska 與 Maryan Rizinski。雖然三位作者目前的學術 h-index 均為 1，但本文發表後迅速累積 39 次引用，其中包含 1 次高影響力引用，顯示這篇研究在 AI 治理學術社群中引發了高度關注。這並不令人意外——本文系統性地整合了 NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、AI 信任框架與成熟度模型（AI-TMM）等主流框架，並以醫療、金融服務與自主系統三個真實場景進行跨產業比較分析，填補了現有文獻中「理論框架到產業落地」的重要缺口。對於正在評估 AI 治理工具箱的台灣企業主管而言，這篇論文提供了一份難得的跨框架比較地圖。

AI 可信賴性不是單一指標，而是多維度的動態取捨管理

這篇研究最核心的洞見是：AI 可信賴性無法用單一分數衡量，而必須在公平性、效率、隱私與透明度等相互競爭的維度之間做出有意識的取捨決策。研究者梳理了 AI 生命週期各階段（從資料蒐集、模型訓練、部署到退場）的主要風險，並提出對應的量化指標體系。

核心發現一：四大可信賴性維度存在結構性張力

研究發現，公平性與效率、隱私與透明度之間存在根本性的取捨關係。例如，一個對所有族群公平的模型，往往在整體預測準確率上略遜於未加公平性約束的版本；而要求模型充分解釋決策過程（可解釋性），有時會暴露訓練資料中的個人隱私。這意味著企業不能只追求單一指標最優化，必須根據產業風險等級與監管要求，設計差異化的取捨策略。以金融信貸審核為例，監管機構可能優先要求可解釋性；醫療診斷 AI 則必須同時滿足公平性與高可靠度標準，兩者的最優解截然不同。

核心發現二：現有框架各有優缺，沒有萬能解方

研究對 NIST AI RMF、ISO/IEC 42001 與 AI-TMM 進行了系統性比較分析。NIST AI RMF 在風險識別與管理流程上最為完整，但缺乏具體的量化指標；ISO/IEC 42001 提供了可認證的管理系統架構，適合需要向客戶或監管機構展示合規能力的企業；AI-TMM 則提供了成熟度分級路徑，適合處於治理能力建設初期的組織。研究特別強調，跨學科協作（包括技術、法律、倫理、業務四個面向）是實現穩健 AI 治理的必要條件，而非選項。這對台灣企業尤其重要：許多組織的 AI 治理仍停留在 IT 部門主導，法務與業務單位參與不足。

台灣企業現在必須回答的三個 AI 治理關鍵問題

這篇研究對台灣 AI 治理實務的意義，遠超出學術討論範疇。台灣《人工智慧基本法》於 2024 年完成立法規劃，確立了以風險為基礎的 AI 監管方向，與 EU AI Act 在高風險 AI 應用分類上高度一致。同時，ISO 42001 認證已成為台灣企業進入歐盟、日本市場的隱性門檻，2025 年起多個歐盟採購標案已明確要求供應商提供 AI 治理認證文件。

研究所揭示的「維度取捨」問題，直接對應台灣企業在以下三個場景中的現實挑戰：

第一，製造業 AI 品質檢測：效率與公平性的取捨——當模型因訓練資料偏差而對特定產品型號或工班的判斷出現系統性偏差，企業是否有能力偵測並矯正？

第二，金融科技信貸模型：依據台灣《人工智慧基本法》草案精神與 EU AI Act 第 6 條，信貸評分屬於高風險 AI 應用，必須提供可解釋的決策依據，並定期審查偏見風險。

第三，醫療 AI 輔助診斷：ISO 42001 要求建立完整的 AI 生命週期文件，台灣醫療院所若引入 AI 輔助工具，必須同時滿足衛福部法規與 ISO 標準雙軌要求。

積穗科研如何協助台灣企業將研究洞見轉化為合規行動

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）協助台灣企業建立符合 ISO 42001 與 EU AI Act 要求的 AI 管理系統，進行 AI 風險分級評估，確保人工智慧應用符合台灣 AI 基本法規範。根據本篇論文的核心發現，我們建議台灣企業立即採取以下三項行動：

1. 建立多維度 AI 可信賴性評估基線：依照論文提出的公平性、透明度、隱私、安全四大維度，對現有 AI 系統進行量化基線評估，識別各維度的當前分數與取捨風險點，作為 ISO 42001 差距分析（Gap Analysis）的起點。
2. 依產業風險等級設計差異化治理策略：對照 EU AI Act 風險分類架構（不可接受風險、高風險、有限風險、最低風險）與台灣 AI 基本法的風險分級原則，為企業不同 AI 應用場景建立對應的治理強度與監控指標，避免過度合規浪費資源或合規不足引發監管風險。
3. 組建跨學科 AI 治理委員會：呼應論文強調的跨學科協作必要性，協助企業在 90 天內建立由技術、法務、倫理與業務代表組成的 AI 治理委員會，制定內部 AI 使用政策與事件應變程序，為 ISO 42001 認證審查做好組織準備。

常見問題

企業如何量化 AI 系統的可信賴性，而不只是依靠直覺判斷？

量化 AI 可信賴性需要針對公平性、透明度、隱私與安全四個維度各自設定可測量的指標。以公平性為例，可使用人口統計均等差異（Demographic Parity Difference）或均等機會差異（Equal Opportunity Difference）等指標；透明度方面，可採用 SHAP 值或 LIME 等可解釋性工具評分；隱私面可評估差分隱私預算（ε 值）；安全面則應定期進行對抗性攻擊測試（Adversarial Testing）。關鍵在於這些指標必須貫穿 AI 生命週期各階段，而非僅在上線前評估一次。積穗科研可協助企業建立符合 ISO 42001 要求的持續監控機制。

台灣企業如何判斷自己的 AI 應用是否屬於 EU AI Act 的高風險類別？

EU AI Act 將高風險 AI 系統定義為用於以下八大領域的 AI：生物辨識與分類、關鍵基礎設施管理、教育與職業訓練、就業管理（如履歷篩選）、基本服務取得（如信貸評分）、執法、移民管理，以及司法與民主程序。台灣企業若有產品或服務出口至歐盟，或歐盟企業使用其 AI 工具，即受 EU AI Act 管轄。建議先進行 AI 應用清單盤點，對照附件三（Annex III）條文逐項核對，再決定合規優先序。積穗科研提供完整的 EU AI Act 合規路徑規劃服務。

ISO 42001 認證對台灣企業的具體要求是什麼？與 EU AI Act、台灣 AI 基本法有何關聯？

ISO 42001 是全球首個 AI 管理系統國際標準，要求企業建立涵蓋 AI 政策、風險評估、目標設定、資源管理、績效評估與持續改善的完整管理體系。與 EU AI Act 的關聯在於：ISO 42001 認證可作為 EU AI Act 第 9 條「風險管理系統」要求的合規佐證文件，有效降低監管舉證負擔。台灣《人工智慧基本法》目前確立以風險為基礎的監管原則，ISO 42001 的風險分級評估方法與其精神高度吻合。對台灣企業而言，ISO 42001 認證不僅是監管準備，更是進入國際供應鏈的競爭籌碼。

建立 ISO 42001 合規機制需要多長時間？分哪些階段進行？

根據積穗科研的實務經驗，台灣中型企業從零開始建立 ISO 42001 合規機制，通常需要 6 至 9 個月。分四個階段進行：第一階段（第 1 至 4 週）現況診斷與差距分析，盤點現有 AI 應用清單，識別與 ISO 42001 的缺口；第二階段（第 5 至 12 週）政策與流程設計，制定 AI 使用政策、風險評估程序與事件應變計畫；第三階段（第 13 至 20 週）系統導入與人員培訓，建立監控指標與文件管理系統；第四階段（第 21 至 36 週）內部稽核與認證準備，進行模擬審查並改善缺口，最終送件申請認證。

為什麼找積穗科研協助 AI 治理相關議題？

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）是台灣少數同時具備 ISO 42001 導入、EU AI Act 合規規劃與台灣 AI 基本法解析能力的專業顧問機構。我們的服務特色在於：第一，以論文級研究洞見驅動顧問建議，確保治理框架具備學術與實務雙重根基；第二，提供跨學科團隊支援，整合技術、法務與業務視角，避免單一維度的盲點；第三，採用階段性里程碑管理，讓企業在 90 天內看到可量化的治理成果，而非等到認證完成才有產出；第四，建立長期合規監控機制，協助企業因應 AI 法規環境的持續演進。