嗨 我是CCChen
預計11/08參加AI中級第二場考試
本次學習策略是閱讀專業書本,增加知識累積量.同時運用AI提示詞優化設計,嘗試自動化整理閱讀筆記.
以下書本為iPAS官方推薦考試參考書本
本篇文章為 分享書本:《數位治理：韌性．AI．規管》 的閱讀整理
書本資訊
書名：數位治理：韌性．AI．規管
主編：彭芸、葉志良
出版社：翰蘆圖書出版有限公司
出版日期：2024年4月19日
ISBN：9786269795994
頁數：約 240 頁
書本摘要 (500字)
《數位治理：韌性．AI．規管》聚焦在當代數位治理的三大關鍵面向：數位韌性、人工智慧應用與規管政策。
本書由台灣匯流研究學會策劃，集結多篇專論，涵蓋數位資安治理、電信與行動通訊韌性、資料治理與跨境挑戰、AI 技術治理、演算法權利保護、Deepfake 規範，以及政策評鑑與組織理性分析。
書中強調數位時代下韌性建構的重要性，同時探討 AI 與數位規範的發展趨勢，對於政策制定者、學術研究者與產業專業人士均具重要參考價值。
書本精華重點 (3點)
1. 強調「韌性治理」：在疫情與地緣政治衝擊下，如何確保數位基礎設施穩定。
2. AI 治理與倫理：聚焦演算法透明、權利保障與 Deepfake 風險管控。
3. 公共政策與監管：分析數位規範在政策制定與組織實務中的挑戰。
10大核心重點概念摘要
1. 數位治理的多層面挑戰：技術、政策與倫理。
2. 數位韌性作為國家安全與社會穩定基礎。
3. 資安治理與通訊基礎設施保護的重要性。
4. AI 技術帶來的政策與倫理新挑戰。
5. 演算法治理中的透明度與公平性。
6. Deepfake 技術的風險與規範需求。
7. 數據跨境流動與隱私保障的矛盾。
8. 公共治理中監管與創新的平衡。
9. 組織理性在數位治理中的角色。
10. 建立跨域合作的治理新模式。
內容重點整理 + 技術彙整
《數位治理：韌性．AI．規管》以跨領域視角探討數位治理挑戰，聚焦於資安韌性、AI 治理與數位規範三大面向。
在韌性部分，作者指出在疫情與地緣政治衝擊下，數位基礎設施如何維持穩定，特別是 5G/6G 網路的發展與零信任架構的應用。
在 AI 部分，深入探討人工智慧的倫理、透明性與政策管理，特別是演算法偏見、透明度與 Deepfake 技術可能對社會帶來的風險。
在規範部分，書中收錄多篇專論分析數據跨境流動、平台治理、政策評鑑與組織理性挑戰，強調跨域合作的重要性。
書籍整體架構兼顧理論與實務，既有政策層面的探討，也有技術實作的分析，適合政策制定者、產業專業人士與研究學者使用。
技術彙整 (5點)
1. 數位基礎設施韌性建構（5G/6G 與零信任）。
2. AI 治理：演算法透明度、公平性與倫理議題。
3. Deepfake 與合成媒體的風險與規範。
4. 資料跨境流動與隱私保護框架。
5. 公共政策評鑑與組織理性在數位治理中的應用。
《數位治理：韌性．AI．規管》 完整架構/流程/技術地圖
數位治理：韌性、AI、規管
核心概念與架構
- 數位治理旨在建立一套完整的管理體系，以應對數位化轉型帶來的挑戰。它不僅關乎技術，更涵蓋了公共政策、法律、倫理等多個面向，確保數位化發展在可控、安全且符合社會利益的軌道上運行。
知識地圖
I. 數位韌性
- 定義： 指組織或社會在面對網路攻擊、系統故障等數位風險時，能夠快速恢復、持續運作並適應變化的能力。
- 關鍵技術：
- 資安治理： 建立系統性的資安管理框架，涵蓋風險評估、應變計畫與持續監控。
- 5G/6G： 透過高速、低延遲的通訊網路，強化系統連接性與可靠性，提升韌性。
- 零信任（Zero Trust）： 假設所有網路內外行為者都不可信，要求在存取任何資源前進行嚴格驗證，從根本上提升安全性。
II. AI 治理
- 定義： 確保人工智慧的開發與應用符合道德、法律和社會規範，避免其帶來偏見、隱私侵犯等潛在風險。
- 關鍵技術與原則：
- 演算法透明度： 讓使用者理解 AI 決策的過程與依據，避免「黑箱」問題。
- 使用者權利： 確保個人資料被正當使用，並賦予使用者對其數據的控制權。
- 倫理議題： 處理 AI 決策中的公平性、責任歸屬與潛在社會影響，確保其符合倫理原則。
III. 數位規管
- 定義： 政府或相關機構透過制定法規與政策，規範數位技術的發展與應用，以保護公眾利益。
- 關鍵法規領域：
- Deepfake 規範： 應對深度偽造技術在假新聞、詐騙等領域的濫用，制定相關法律禁止或限制其惡意使用。
- 跨境資料治理： 規範跨國企業在處理個人資料時的權利與責任，確保資料的流動在符合各國法規的前提下進行。
- 平台治理： 監管網路平台如社群媒體、電商等，處理言論審查、內容責任、市場壟斷等問題。
IV. 公共政策
- 定義： 透過系統性的政策制定與評估，將數位技術有效融入國家治理，提升行政效率與公共服務品質。
- 關鍵要素：
- 政策評鑑： 透過數據與績效指標，客觀評估數位政策的成效，並據此進行調整。
- 治理架構： 建立跨部門、跨領域的合作機制，協調各方利害關係人共同參與數位政策的制定與執行。
- 組織理性： 確保政府決策過程基於科學數據與理性分析，而非單純的政治考量，以提升治理的效能與公信力。
歐盟AI Act 的核心管理與規範
- 風險分級管理：歐盟AI Act 的核心精神在於「風險分級」，將AI 系統依據對使用者和社會造成的潛在風險，劃分為不同等級，並施以相應的管理。
- 深偽技術（Deepfakes）的規範：對於像 deepfakes 這樣的特定應用，歐盟AI Act 要求開發者必須標示內容為 AI 生成，確保資訊透明，避免誤導。
- 國際治理模式的借鏡：歐盟AI Act 不僅是歐盟內部的法規，更被視為全球AI 治理的重要參考模式。其管理方式與規範細節，為其他國家在制定相關法律時提供了寶貴的經驗。
附錄：與 iPAS AI 應用規劃師考試對應分析
8.1 初級考試對應
符合初級考試範圍的考點：
- AI、機器學習與深度學習的基本定義
- AI 治理與數位倫理概念
- 基本的資安治理與數位韌性觀念
- 平台治理與資料治理的基礎
準備時應掌握名詞定義與核心概念。
8.2 中級考試對應
符合中級考試範圍的考點：
- 深入的 AI 治理模式與政策分析
- Deepfake 與合成媒體的風險管理
- 零信任架構與 5G/6G 數位韌性
- 跨境資料流動與隱私保護規範
- 組織理性在政策治理中的應用
準備時需能結合理論與應用，並進行跨領域分析。
