企業建立AI治理面臨雙重壓力 MIC提出四大策略
文／MIC
資策會產業情報研究所（MIC）於9/8-9/9舉辦第38屆MIC FORUM Fall《馭變：科技主權 全球新局》研討會，9/9聚焦AI時代資料流通的趨勢與商機，關注AI治理發展。產業分析師黃如瀅表示，人工智慧是由資料所驅動，資料流通性有助於提升AI價值鏈中每個階段的模型準確性。全球資料流通生態系已逐步成形，主要國家如美國、中國大陸、歐盟、英國、日本與韓國，皆致力於建構可信任的資料流通生態系，並陸續訂定相關法規政策；產業界正積極的促進AI訓練資料生態系整合，可發現資料中介、資料空間營運商快速崛起，除此，區域與供應鏈的資料流通案例持續增加，已有超過50個國家參與。面對此全球趨勢，臺灣須持續強化資料流通合規環境，更積極的參與國際資料空間，並持續開拓企業供給端與需求端，願意加入資料流通生態系的誘因。
資策會MIC表示，資料流通生態系不僅可促進國家AI與數位經濟發展，更可提升企業營運效能，企業透過加入資料流通生態系，主要有三類商機：一、以現有資料進行「資料變現」，轉化為全新商業場景的新事業；二、透過新資料協助既有事業「升級與價值再評估」，聚合內外部多種資料，優化現有產品服務；三、透過新資料建立新商業模式的「突破性創新」。產業分析師黃如瀅建議，投入資料流通之前，企業應優先評估價值主張，思考其投入資料流通的背景，想藉此解決的問題與預期帶來的效益，預計可投入的金錢、人力、時間與基礎設施，以及由概念驗證到規模化階段的規劃。之後再就監管治理、永續經營，以及技術架構的三個構面盤點，根據追求的預期效益，衍生出不同的策略優先與關注項目。
資料流通發展的最基本條件為「信任」，而資策會MIC長期關注數位信任議題與AI治理發展動態。臺灣資通產業已有66%企業曾運用AI工具，然而許多企業未針對AI或數據風險管理制定規範政策，之所以進行AI治理的動力多來自法規、供應鏈或客戶等外部要求。除此，半數以上企業進行AI治理面臨四大挑戰：缺乏人才、缺乏願景與政策、技術不足，以及政策不明或誘因不足。產業顧問陳彥合分析，企業推動AI治理承受來自內外部的雙重壓力，外部壓力包含不同國家區域訂有監管罰則、未有任何作為導致品牌與客戶信任流失，以及投資市場對風險控管等嚴格要求；內部壓力包含治理層內控不足、模型偏誤或員工誤用等挑戰。儘管困難重重，企業唯有建立完整的AI治理框架，才能預先掌握風險、化壓力為新轉機。
據此，資策會MIC提出AI治理四大策略供企業參考：可信任標準、可信任系統評測、可信任資料，以及AI素養，唯有掌握上述四大能力，企業才能在市場布局上降低數位應用帶來的風險、強化競爭優勢，並在迎接國際趨勢的同時，把握AI帶來的新商機。首先為接軌國際標準，如ISO/IEC 42001認證，藉此強化外部信任，目前臺灣已有電信與金融業者在準備ISO 42001稽核前期作業；針對內部治理，可參考IEEE P7000系列，將倫理與人本原則融入設計；二、建立涵蓋效能、公平、透明與韌性的檢測，可參照歐盟AI法案與美國NIST框架；三、資料流通已成為全球趨勢，企業應加強資料治理，確保資料品質、安全與合規，進而利用可信任資料創造新價值；四、推動分層培訓，將負責任的AI融入企業文化，提升全員風險與倫理意識。
