iPAS-初級AI應用規劃師-AI治理概念

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二、AI治理的目標

AI治理的目標多樣且具體，涵蓋從風險管理到倫理考量的各個層面：

1. 風險管理：在AI產品從研發到應用的各階段，評估並管理潛在風險，例如技術故障或誤用。 例如自動駕駛汽車若因感測器失靈而發生事故，風險管理能提前識別並解決此類問題。
2. 標準制定：制定AI產品的技術標準與驗證規範，並與國際接軌。例如確保AI系統的演算法符合全球通用的安全性標準。
3. 驗證機制：建立AI產品的認證體系，依據國內外標準進行驗證。例如對AI醫療設備進行測試，確認其診斷結果的可靠性。
4. 基礎設施：建設AI治理的基礎設施，如AI測試與評估中心，用於衡量風險、模型表現與穩定性。例如設立專門機構測試AI模型是否容易被惡意攻擊。
5. 倫理考量：在開發與應用中考慮道德、法律與社會影響，包括人類權利、隱私與公平性。 例如避免AI招聘工具因資料偏見而歧視特定性別或族群。
6. 安全與隱私：保護訓練資料的機密性與完整性，確保資料收集與使用的合法性。例如防止AI系統洩露用戶的個人健康數據。
7. 政策制定：制定清晰的政策與流程，確保AI系統被負責任地使用。 例如政府頒布法規，要求企業在使用AI時提交倫理影響評估報告。

三、AI治理的實施方式

AI治理並非空泛的理念，而是需要具體的實施策略：

1. 法規框架

• 風險導向與比例原則：根據AI應用對個人與社會的風險程度，設計相應的法規。例如對醫療AI採用更嚴格的監管，對娛樂AI則相對寬鬆。
• 法規盤點：梳理與AI相關的現行法律，避免監管漏洞或過度重疊。例如，確保隱私法與AI法規一致，避免創新受阻。

2. 機構設置

• 成立委員會：設立專門的AI治理委員會，或在現有組織中增設AI代表，負責監督AI項目。
• AI倫理委員會：專門處理倫理爭議，例如審查AI是否侵犯隱私。

3. 清單建立

• 系統清單：製作AI應用清單，全面掌握組織內AI的使用現況。

4. 標準參考

• 國際標準：參考國際組織（如NIST美國國家標準與技術研究院、LNE法國國家計量測試實驗室）的AI標準，建立本國的評測體系。

四、AI治理的重要性

AI治理之所以重要，是因為它直接應對AI技術帶來的挑戰，並為社會帶來實際益處：

1. 應對挑戰：
   資料偏見：訓練資料若偏向某群體，可能導致不公平結果。 隱私與安全：AI可能洩露敏感資訊或被駭客利用。 透明化與可解釋性：使用者難以理解AI決策的邏輯。 治理作用：通過標準與驗證，減少這些問題的發生。
2. 促進信任：
   可信任AI：讓使用者相信AI的決策邏輯合理且公正。 實例：醫療AI若能解釋診斷依據，醫生與患者更願意採用。
3. 推動應用：
   產業深化：治理完善的AI更容易被企業與政府採納，促進技術落地。 實例：治理良好的AI系統可用於智慧城市建設，提升交通效率。
4. 降低風險：
   風險控制：減少AI的潛在危害，如自動化武器失控。 平衡創新：在降低風險的同時，保留創新的空間。
5. 提升生活品質：
   應用目標：將AI用於經濟發展、癌症研究與全球生活品質提升。 實例：AI分析基因數據，加速新藥開發，造福數十億人。

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