「我最討厭讀書了！」櫻木花道一邊拍著籃球，一邊大聲抱怨，「但如果AI可以幫我打籃球，那就另當別論了！」
這天，在實踐大學高雄校區資訊管理系的課堂上，教授拋出一個問題：「AI真的能幫助籃球訓練嗎？如果是，該怎麼管理它？」櫻木花道一聽，立刻豎起耳朵，心想：「這不就跟學長赤木剛憲每天逼我投籃一樣嗎？能不能來個AI教練，讓我躺著變強？」
AI 教練 vs. 鐵血赤木：ISO 42001 管理AI的藝術
ISO/IEC 42001 是全球第一個專門為 AI 設計的國際管理標準，它不只是在教你怎麼用 AI，而是要確保 AI 負責任地發展，不會變成一個「失控的 AI 夢魘」。就像籃球隊需要紀律，AI 也需要管理。教授舉了個例子：「如果 AI 教練每天讓你只練投三分球，但忽略了你的防守，那你上場就會被人輕鬆過掉，這樣的 AI 訓練是不是很危險？」
櫻木花道頓時悟了：「這不就跟我一直想灌籃，但沒練防守一樣嗎？」
ISO 42001 強調 AI 的 透明度、可靠性、公平性，確保它不會過度偏向某種訓練方式，而忽略全面發展。例如，數據品質管理 就像教練挑選球員資料，不能只根據某一場比賽的表現決定主力陣容，而是要全面考量所有數據，才能做出負責任的決策。
AI 會學壞嗎？小心成為「櫻木暴走模式」！
ISO 42001 另一個重點是 AI 會持續學習，這就像櫻木花道打球的風格，一開始是個「籃球門外漢」，但經過多場比賽後，他的籃球 IQ 逐漸提升。然而，如果 AI 沒有設好管理機制，它可能會學壞，例如：
- AI 教練開始過度偏好灌籃：如果 AI 發現櫻木的灌籃命中率高，就讓他每天只練灌籃，完全不顧傳球、防守或戰術，結果整支球隊的戰力下降。
- AI 自動決策不透明：如果 AI 教練突然決定讓櫻木打控球後衛，但卻不說明為什麼，那隊友們可能會覺得莫名其妙，甚至影響團隊士氣。
- 數據品質低落：AI 若用錯誤的數據，例如只看櫻木某場比賽的三分球命中率（可能只是誤打誤撞進了一球），就判斷他適合投三分，這樣的 AI 訓練根本不可信！
這些問題正是 ISO 42001 想解決的，讓 AI 不會變成一個「暴走的櫻木」，而是一個可靠的「赤木剛憲」——雖然嚴格，但能真正幫助團隊成長。
讓 AI 打得更有腦，不當「只會灌籃的 AI」
「所以，AI 不是越強越好，而是要有規則、有透明度、要能負責？」櫻木摸著下巴問道。
「沒錯！」教授點頭，「就像籃球隊的教練要管理球員一樣，AI 也需要管理。ISO 42001 就是 AI 的教練，確保它不會學壞、不會做出讓人難以理解的決策，也能確保 AI 真的幫助人類，而不是讓我們變成 AI 的附庸。」
櫻木花道頓時醒悟：「原來這就是AI管理系統的灌籃高手！ 那我是不是該找個 AI 來幫我變強？」
隊友們一聽，立刻吼道：「你還是先練好基本功再說吧！」
