AI安全與負責任人工智慧：企業數位轉型的關鍵課題

在數位化浪潮中，AI技術已深入企業營運的各個層面，從客戶服務到風險評估，從生產製造到決策支援。然而，這也意味著AI系統一旦遭受攻擊或出現漏洞，將對企業造成嚴重影響。根據PwC《2026全球數位信任洞察報告》（Global Digital Trust Insights 2026）顯示，有超過36%企業將AI列為前三大資安投資重點，緊追在後的則是雲端安全（34%）與網路安全（28%）。更令人擔憂的是僅6%的企業對抵禦所有類型的網路攻擊具有信心，顯示資安韌性仍在建構中，但AI正成為駭客的新武器，讓企業陳年的防禦漏洞轉變為致命缺口。尤其在應對日益複雜的技術生態與環環相扣的供應鏈時，許多企業的傳統資安防禦已顯得力不從心。

當前AI系統面臨的安全威脅主要包括：對抗性攻擊、資料毒化、模型竊取以及隱私洩露等。攻擊者可能透過精心設計的輸入資料欺騙AI模型，導致錯誤判斷；也可能在訓練階段植入惡意資料，使模型產生預期外的行為。根據PwC《負責任AI：從理論到實踐》（Responsible AI: Maturing from Theory to Practice）研究報告指出，有高達52%的企業曾經歷過與AI系統相關的安全事件，其中資料外洩與模型遭到惡意操縱是最常見的攻擊類型。此外，隨著生成式AI的普及，深度偽造（Deepfake）技術被濫用於詐騙與假訊息傳播的案例也日益增加，該報告同時顯示有超過70%的企業擔憂生成式AI可能被用於針對其組織的社交工程攻擊，對企業聲譽與社會信任構成嚴重威脅。

有效的AI解決方案，不僅仰賴高品質的資料作為基礎，還需要企業級的治理與安全機制，以確保資料被用於正確的情境。值得注意的是，PwC《2026全球數位信任洞察報告》發現有僅半數企業已全面實施資料分類政策（50%）及在關鍵出口通道部署資料外洩防護機制（48%）。此外，僅6%企業表示，已在全公司範圍落實全面的資料風險管理措施，顯示整體市場在AI應用的資料風控方面仍有相當大的強化空間。

企業必須認識到，AI安全不僅是技術問題，更涉及組織流程、人員意識與治理架構的全面考量。建立多層次的防護機制，從資料收集、模型訓練到部署運維的全生命週期實施安全管控，已成為當務之急。

面對AI帶來的風險與挑戰，國際間已形成「負責任AI」（Responsible AI）的共識。負責任AI是一套系統性的治理框架，確保AI系統在設計、開發與部署過程中遵循倫理原則，同時有效管理風險並創造正面的社會影響。根據PwC《負責任AI：從理論到實踐》全球調查研究顯示，負責任AI已成為企業的優先議題，有73%的受訪企業表示正在投入資源發展負責任AI能力，而69%的企業認為負責任AI對於建立客戶信任至關重要。

然而，該調查同時揭示了理論與實踐之間的落差。儘管多數企業認同負責任AI的重要性，但僅有約20%的企業已建立全面性的AI治理框架，顯示大部分組織仍處於負責任AI的起步階段。此外，有超過半數的企業坦承在AI偏見檢測與緩解方面面臨挑戰，而缺乏明確的問責機制與專業人才則是推動負責任AI的主要障礙。

根據PwC負責任AI框架，企業應從五大核心維度建構完整的AI治理體系。

1.治理（Governance）是負責任AI的基石

企業需要建立明確的AI治理架構，包括制定AI政策與準則、設立專責監督機制、明確角色與責任分工。高階管理層應積極參與AI策略的制定，確保AI發展方向與企業價值觀及業務目標保持一致。根據PwC《負責任AI：從理論到實踐》調查指出，在負責任AI實踐較為成熟的企業中，有超過80%設有專責的AI倫理委員會或治理團隊，顯示組織架構的建立對於推動負責任AI具有關鍵作用。

2.可解釋性與透明度（Interpretability and Explainability）強調AI決策過程應具備可理解性

企業應能向利害關係人清楚說明AI系統如何運作、依據哪些因素做出決策，以及決策結果可能產生的影響。特別是在金融授信、醫療診斷、人才招聘等高影響力領域，可解釋的AI不僅是建立信任的關鍵，更是符合監管要求的必要條件。根據PwC《負責任AI：從理論到實踐》研究發現，有65%的消費者表示，如果企業能夠清楚解釋AI如何使用其個人資料，他們對該企業的信任度將會提升。

3.偏見與公平性（Bias and Fairness）關注AI系統是否對特定群體產生歧視或不公平對待

企業需要在AI開發的各個階段主動識別與緩解偏見風險，包括審視訓練資料的多元性與代表性、檢測模型輸出是否存在系統性差異、建立持續監控機制以及早發現並修正偏見問題。根據PwC《負責任AI：從理論到實踐》調查顯示，有58%的企業已開始實施偏見檢測程序，但僅有35%建立了系統化的偏見緩解機制，顯示這一領域仍有相當大的改進空間。

4.穩健性與安全性（Robustness and Security）要求AI系統具備抵禦各類威脅與異常情況的能力

企業應確保AI模型在面對對抗性攻擊、資料品質問題或環境變化時，仍能維持穩定可靠的效能表現。這包括實施嚴格的資料驗證機制、建立模型效能監控體系、制定異常處理程序，以及定期進行安全測試與漏洞評估。

5.隱私（Privacy）涵蓋個人資料在AI系統中的保護與合規使用

鑑於AI系統通常需要大量資料進行訓練與運作，企業必須確保資料蒐集符合法規要求、實施適當的去識別化處理、建立嚴格的存取控管機制，並在資料的整個生命週期中維護其安全性與保密性。

將負責任AI從理論落實到實踐，需要企業在策略、組織、流程與技術等多個層面進行系統性的變革。根據PwC《負責任AI：從理論到實踐》研究指出，負責任AI實踐成熟度較高的企業，其AI專案的成功率比一般企業高出約40%，且在客戶滿意度與品牌信任度方面也有顯著優勢。這不僅是合規的要求，更是企業建立競爭優勢與永續發展的關鍵策略。

為協助企業系統性地落實負責任AI，國際標準組織已陸續發布相關規範，為AI治理提供具體且可操作的指引框架。其中，ISO／IEC 42001與歐盟ETSI EN 304 223是當前最受矚目的兩項重要標準。

ISO／IEC 42001是全球首個針對人工智慧管理系統制定的國際標準，於2023年正式發布。這項標準為組織建立、實施、維護及持續改進AI管理系統提供了完整的框架要求。ISO／IEC 42001的核心理念在於將AI治理融入組織的日常營運中，透過系統化的管理方法確保AI系統的開發與應用符合負責任AI的各項原則。該標準涵蓋了風險評估、影響分析、政策制定、資源配置、績效評估等關鍵面向，要求組織識別AI系統可能帶來的風險與影響，並採取適當的控制措施加以管理。對於希望展現AI治理成熟度的企業而言，取得ISO／IEC 42001認證已成為重要的里程碑，不僅能強化內部管理能力，更能向客戶、合作夥伴及監管機構證明其對負責任AI的承諾。

歐盟方面則透過ETSI EN 304 223標準，針對AI系統的安全性與可信度提出明確規範。這項標準是歐洲電信標準協會（ETSI）為因應AI技術快速發展所制定的技術規範，旨在為AI系統的設計、開發與部署提供安全性指引。ETSI EN 304 223涵蓋了AI系統的資料品質、模型穩健性、透明度、人機協作等關鍵面向，要求開發者在系統設計階段即納入安全考量，確保AI系統具備可預測性與可控性。該標準特別強調AI系統應能抵禦對抗性攻擊，並在異常情況下維持穩定運作。隨著歐盟《人工智慧法案》正式生效，ETSI EN 304 223預計將成為企業證明AI系統合規性的重要依據，企業應密切關注這些發展動態，及早調整產品開發與合規策略。

有效落實負責任AI並非單一部門的責任，而是需要組織內各利害關係人的協同合作。根據PwC負責任AI框架，負責任AI是權衡建立信任和評估機會風險的方法，企業應建立涵蓋策略面（Strategy）、控制面（Control）、負責任實踐面（Responsible Practices）與核心實踐面（Core Practices）的完整治理架構，並以AI原則（AI Principles）作為指導基礎，確保AI系統從開發到運維的每個環節都有適當的監督與控管。

在策略面（Strategy）層級，企業需關注兩大關鍵領域：

• 首先是資料與AI倫理（Data & AI Ethics），強調考慮數據和人工智慧使用的道德含義，並將其納入組織價值觀之中。
• 其次是政策與法規（Policy & Regulation），企業需預測並理解關鍵的公共政策與監管趨勢，使內部合規流程與外部法規要求保持一致。

在控制面（Control）層級，企業應著重於三項核心控制措施的整合與互動：

• 治理（Governance）透過三線模型（三道防線）實現對AI系統的全面監督，為風險管理與合規活動提供組織架構與權責基礎；
• 風險管理（Risk Management）將傳統風險檢測與緩解實踐進行擴展，以應對AI所特有的風險與潛在危害，其識別出的風險項目將回饋至治理機制進行決策，同時也為合規活動提供優先排序的依據；
• 合規（Compliance）要求企業遵守法規、組織政策和產業標準，其執行成效將透過治理架構進行監督，而合規過程中發現的缺口則納入風險管理流程進行追蹤改善。

這三項控制措施形成一個動態循環的體系，彼此相互支援、相互驗證，共同確保AI系統在可控的環境下運作。

在負責任實踐面（Responsible Practices）層級，企業需建立七項關鍵能力：

• 可解釋性與透明度（Interpretability & Explainability）致力於實現透明的模型決策制定；
• 偏見與公平性（Bias & Fairness）要求定義並衡量公平性標準，並按照標準測試系統，確保AI決策不會對特定群體產生歧視；
• 安全（Safety）著重設計和測試系統以幫助防止實體傷害；
• 穩健性（Robustness）確保提供高效且可靠的系統，使AI模型在各種情境下都能維持穩定的效能表現；
• 安全性（Security）聚焦於強化系統資訊安全防護；
• 隱私（Privacy）要求開發保護隱私的系統；
• 永續性（Sustainability）則關注降低AI系統對環境的負面影響。

在核心實踐面（Core Practices）層級，企業需建立四項基礎能力：

• 問題定義（Problem Formulation）協助確定要解決的具體問題，以及是否需要採用AI／機器學習解決方案；
• 驗證（Validation）評估模型性能，並持續在設計和開發上進行迭代，以幫助改善各項指標；
• 標準（Standards）確保遵循產業領先的標準和實踐；
• 監控（Monitoring）則實施持續監控機制，以識別性能漂移（不穩定）與潛在風險。

透過建立這樣完整的多層次治理架構，企業能夠在AI原則的指導下，將負責任AI從抽象的概念轉化為具體可執行的行動方案。這種跨職能的協作模式，不僅能確保AI系統在技術可行性、業務適用性與風險可控性之間取得平衡，更能在建立利害關係人信任的同時，有效評估與管理AI應用所帶來的機會與風險。

面對負責任AI的市場需求及國際標準規範，企業應採取以下具體行動：

現況評估與差距分析

• 盤點現有AI系統，對照ISO／IEC 42001要求進行差距分析
• 評估產品是否符合ETSI EN 304 223安全設計規範
• 識別合規所需資源與時間，制定優先推動順序

組織與治理架構建立

• 成立跨部門AI治理團隊，整合技術、法務與風險專業
• 爭取高階管理層支持，將AI治理提升至策略層級
• 明確各部門權責分工，建立問責機制

技術能力強化

• 導入AI生命週期管理工具，強化模型可追溯性
• 建立漏洞管理與軟體安全更新機制
• 實施持續性安全測試與風險監控

認證與持續改進

• 規劃ISO／IEC 42001認證取得時程與路徑
• 建立定期審視與優化機制，持續提升治理成熟度
• 密切關注國際標準發展，及早調整合規策略