張瑞雄/台北商業大學前校長、叡揚資訊顧問
最近多場國際科技論壇不約而同聚焦在AI治理的落地問題，達沃斯世界經濟論壇也將AI監管列為核心議程。這不是巧合，而是全球企業界正面臨一個尷尬的現實，AI治理已經是企業的頭等大事，但很少公司真正準備好。
最新的調查數據揭露了這個矛盾，財星五百大企業裡，七成設立了AI風險委員會，六成多宣稱在建置AI治理上有所進展，四成組建了專責的AI治理團隊。表面上看來，企業對AI治理的重視程度前所未有，但當問到「是否完全準備好部署AI」時，只有一成四的主管敢說是。這個巨大的落差，正是當前企業面對AI浪潮時最真實的困境。
問題出在哪裡？許多企業誤以為設立委員會、制定政策文件就算完成治理。實際上，這些只是紙上作業。真正的挑戰在於如何把治理框架轉化成日常運作中的具體流程、控制機制和工作技能。當AI技術日新月異，企業內部的執行能力、資料隱私管理、法規不確定性和組織變革能力都還跟不上腳步。這些障礙大多不是技術問題，而是組織文化和流程設計的問題，需要人員、政策和技術三方面同步到位。
更棘手的是，許多企業連自己公司內有多少AI應用都搞不清楚。影子AI系統四處蔓延，員工私下使用各種未經核准的AI工具，而正式專案又缺乏統一的管理清單。沒有完整的AI系統地圖，治理機構根本看不清風險在哪裡，更別說有效管理。另一個普遍的誤解是把治理等同於法規遵循，治理的範疇其實廣泛得多，包括風險評估、產品品質、可靠性，以及與企業價值觀的一致性。如果只把它當成打勾的合規程序，就會忽略AI在實際運作中可能出現的各種問題。
最根本的困難還是在人，如果只有少數技術團隊真正懂AI，治理框架就不可能落實成負責任的決策。當AI從預測模型演進到生成式AI，再發展到能夠自主行動的代理系統時，需要管理的複雜度已經不是傳統方法能應付的。企業如果不能快速提升全員的AI素養，很可能在未來一兩年內被市場淘汰。
真正有效的治理必須因地制宜，有些企業重視品牌聲譽，就會特別關注與客戶互動的AI系統是否公平可靠，能否反映品牌價值。有些企業著重稽核追蹤能力，有些則優先考慮降低偏見或增加系統韌性，關鍵不在於套用通用模板，而是根據企業最在意的核心價值，建立實際運作的管理機制，讓AI系統真正安全、值得信賴且符合目的。
傳統的定期稽核制度已經不夠用了，現代AI系統會透過強化學習調整行為，會回應使用者互動，會整合新資訊，甚至能與其他系統協作。這種動態特性需要的是即時監控，而非事後檢查。就像網路資安防護已經從定期掃毒進化到全天候偵測，AI治理也必須從靜態合規轉向持續保證。自動化測試、即時異常偵測、行為分析等工具，能在AI系統出現有害偏移、幻覺、自我保護行為或公平性問題時立刻發現。
有些國家和企業已經在實踐這種新模式，將穩健性、事實性、偏見和毒性測試整合進產品系統的評估週期。某些企業平台提供即時風險偵測和信任度指標，讓組織能夠隨時掌握AI系統的狀態。這不只是技術升級，更是思維轉變。當AI系統本身在學習和改變時，監管它的機制也必須同樣靈活。
國際合作變得比以往任何時候都重要，單靠個別企業或政府已經無法評估AI帶來的所有風險。各國開始建立共同的評估標準、測試協定和事故通報機制。這不僅能避免企業在不同國家面對混亂的法規要求，也能防止政府出現監管盲點。
面對這些挑戰，決策者需要清楚的行動方向。政府應該建立國家級的AI觀測站和評估中心，採用能夠隨風險等級調整的法規架構，制定透明的事故通報標準，並搭配保護機制鼓勵企業及早揭露問題。企業則應該在AI全生命週期部署持續監控，將負責任AI原則嵌入開發流程，針對自主系統實施動態防護措施，並把信任視為策略能力而非表面文章。
最關鍵的認知是在AI系統越來越動態、自主且深入關鍵功能的世界裡，治理本身也必須同樣動態、持續和智慧。這不只是監管要求，更是競爭優勢。AI治理要在問題發生和傷害擴散前就能攔截，這種能力已經不是加分項，而是生存條件。當AI已經滲透到公司經營的各個層面時，AI治理能力必須趕上，否則這場AI的競賽裡，落後的代價將超乎想像。
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