台灣商界領袖呼籲建立負責任的 AI 治理與更嚴格的安全規範

目錄

• 你可能會想知道
• 主題
• 重點摘要表
• 後續展望……

你可能會想知道

• 台灣如何在確保系統安全且可究責的同時，支持 AI 創新？
• 當 AI 能自主與網站、軟體及資料庫互動時，會產生哪些新風險？

主題

三三交流會理事長林伯豐於21日表示，人工智慧應造福人類，政府必須正視 AI 發展的潛在風險。他呼籲依據《人工智慧基本法》透過立法建立究責架構。在他看來，AI 安全應落實為一套可檢測、可追責，並能在發生問題時補救的實際制度。他表示，目標是在科技創新與公共安全之間取得平衡。

該協會於21日舉行10月例會，並邀請 Google 台灣區前董事總經理簡立峰，以「AI 新趨勢與企業 AI 轉型」為題演講。會中同時討論企業應用及能力日益強大的 AI 系統所帶來的廣泛政策議題。講者的發言反映出共同的關切：AI 能創造經濟價值，但其影響取決於開發、部署與治理方式。

簡立峰談到他所稱的「AI 新經濟」。他表示，AI 的自主創新能力正改變部分產業核心競爭力的來源。有些產業已經歷這種轉變，而某些傳統產業可能還需要10-20年，才會出現類似變化。這種時間差顯示，AI 轉型並不會以一致的步調推進。企業面臨的機會與調整壓力各不相同，取決於其商業模式、技術準備程度，以及受到自動化或資料驅動服務影響的程度。

林伯豐表示，台灣在 AI 產業鏈及整體供應鏈方面具備優勢。這些優勢或可協助本地企業參與 AI 技術的開發與應用。然而，技術快速進展也使治理工作更顯迫切。AI 正應用於教育、醫療、金融及產業製造等領域。在這些領域，AI 可能提升效率並改善生活品質，但當它參與影響重大的流程時，也會引發對可靠性、隱私及責任歸屬的疑問。

當 AI 系統能自主操作網站、軟體及資料庫時，尤其令人憂慮。這類能力可能讓系統在極少人為介入的情況下執行任務，但若權限設定及監督不足，也可能造成資安與究責問題。擁有廣泛存取權限的系統可能接觸敏感資訊，或執行難以挽回後果的操作。挑戰不僅在於 AI 工具能否完成任務，更在於其權限、操作及結果能否受到監控並妥善治理。

林伯豐的核心主張，是讓 AI 安全在實務上做到可檢測、可追責、可補救。這些原則指向一套治理架構：能確認系統是否符合相關安全要求，在造成傷害時釐清責任歸屬，並提供修正或處理失誤的途徑。若規則僅停留在概括性的願景，可能不足以為組織、使用者或受自動化決策影響的人提供充分指引。具體程序有助於將一般原則轉化為實際運作上的責任。

林伯豐表示，《人工智慧基本法》公布後，政府下一步應將 AI 安全落實為具體制度架構。他主張，治理不應只著重鼓勵創新，而應同時追求創新與安全。這種做法並不把安全防護視為科技進步的對立面。相反地，明確的要求有助企業了解可接受的做法，並建立大眾對 AI 應用的信心。

他也強調，未來 AI 發展應以人為本。目標不應只限於提升技術能力；政策制定者與開發者也應考量個人隱私、資訊透明及公平性。當 AI 系統影響服務取得，或參與重要決策時，這些考量尤其重要。林伯豐呼籲，重要決策仍應保有人類監督，避免責任在自動化流程中消失。

人類監督可依系統用途採取不同形式，例如審查決策、限制系統可執行的操作、要求在採取重大行動前取得核准，或提供讓人們對結果提出異議的管道。教育、醫療、金融及製造業所需的安全防護各不相同。能考量這些差異的架構，可避免將所有 AI 應用一視同仁，同時維持一致的安全與究責要求。

林伯豐也呼籲，在制定或修訂法規時，應配合實際措施。他表示，除了《人工智慧基本法》之外，還需要更詳細的規範。待相關規則確定後，三三交流會將提出建議。林伯豐期待法律專家及 AI 領域專業人士提供意見，並強調有效的政策必須兼顧對技術系統的理解與對法律責任的審慎考量。

他的立場並非認為 AI 發展從根本上走錯了方向。他表示，目前的發展方向正確，但必須受到正面引導，才能真正造福人類社會。這項區分十分重要：政策問題在於如何引導發展，讓有益的用途得以推進，同時辨識並處理風險。平衡的做法能鼓勵有用的創新，而不會因為某項應用在技術上可行，就假定它必然安全。

對企業而言，可行的究責制度能釐清存取控制、監控、事件應變及重要決策審查等方面的要求。對政府而言，這類制度可作為制定具體可行且保有彈性、能因應技術變化規範的基礎。對大眾而言，透明度與補救管道有助於讓 AI 的使用更容易理解，並確保受影響者不致求助無門。

因此，這場討論將產業轉型與公共利益治理連結起來。AI 可能改變競爭力並提升效率，但其更廣泛的價值取決於組織能否負責任地使用。台灣的供應鏈地位帶來機會，而 AI 擴展至敏感領域，也使審慎監督日益重要。林伯豐提出的目標，是建立一套將科技進步與公共保障一併考量，而非視為彼此競爭優先事項的制度。

重點摘要表

後續展望……

AI 治理的下一階段需要政策制定者、企業、法律專家、技術研究人員，以及受自動化系統影響的社群更加密切合作。隨著功能更強大的工具取得數位服務與資料的存取權限，對安全權限設定、系統監控及有效事件應變的研究將愈發重要。這些工作有助於將廣泛的安全承諾轉化為組織能夠採行並評估的實務做法。

還需要進一步研究如何說明 AI 輔助決策、保護個人資料、評估公平性，以及維持實質有效的人類監督。適當措施將視應用而定，但一致的原則有助於引導各產業制定專屬規範。穩健持久的做法，應將技術測試、明確責任及受失誤影響者可實際運用的補救措施連結起來。

台灣的政策挑戰在於，如何善用其在 AI 與供應鏈中的地位，同時確保技術部署符合公共利益。持續對話有助於辨識 AI 能帶來實質效益之處、需要加強管控的風險，以及法規如何隨技術演進而調整。關鍵問題不僅是 AI 能變得多強大，更是社會如何確保其能力以安全、公平、透明且有益於人們的方式開發與使用。