根據人工智慧科技基金會「2023 台灣產業 AI 化調查」顯示，台灣企業目前對 AI 的使用與發展準則，整體採用的程度偏低，近五成企業未發布或具有 AI 相關發展策略，尤其「製造業 / 政府機關 / 其他」(75.3%) 與「零售貿易服務業」(64.9%) 比例更高。即使是 AI 指數較高的 ICT 產業，也僅有兩成完成 AI roadmap，在 AI 發展策略規劃仍有待加強；同時也看到，整體企業對 AI 風險掌握能力的自我評價分數也是最低。
對於台灣企業這種既擔心 AI 發展風險掌握度低，卻又不重視發展準則的矛盾行為，人工智慧科技基金會董事長、前國家通訊傳播委員會主任委員詹婷怡指出，往好處想，至少企業已經開始意識並認知到 AI 將帶來風險，只是不知道該如何掌控它，而資料治理（前文已深入說明）與風險管理正是 AI 治理的關鍵。所以，當企業已意識到風險掌握程度很低時，最好的方式就是先重視 AI 的使用與發展準則。
有規範和使用準則才能形塑產業，相對健康的樣貌才能形成 Responsible AI，發展 Trustworthy AI
詹婷怡認為，不同於一般的損害主要主張事後回復原狀或損害賠償，在 5G 和萬物聯網的時代，一旦系統出現損害，所帶來的傷害將會極大；加上 AI 的應用中可能潛藏資料與數據偏差、演算法不透明、自主性過高、安全和隱私等風險，因此在 AI 相關的系統發展及產品設計時就必須考量到這些挑戰，這也是需要使用與發展準則及評測的重要原因。
「有規範跟使用準則，才有辦法形塑產業，」詹婷怡說，規範對於產業的長成十分重要，也是塑造或重塑產業的關鍵。從全球趨勢來看，在軟體予系統設計時，一直以來即有不少規範指南及行業行為準則。隨著 AI 應用蔚為風潮，如 IEEE 在 2017 年 12 月 12 日全球發布第 2 版 「人工智慧設計的倫理準則」白皮書（Ethically Aligned Design V2）指出，隨著自主和 AI 系統的應用與影響無處不在，我們需要建立社會及政策方面的指南，從而確保這些系統以人為本，並服務於人類價值和倫理準則，因此提出白皮書。美國國家標準暨技術研究院（NIST）則提出 NIST RMF（Risk Management Framework），RMF 是為企業跟組織管理 AI 系統風險提供結構化跟可衡量的流程，遵循這個流程，可以最大限度發揮 AI 系統風險結構化。「可以看到這些準則多半從風險控管的角度出發，」她解釋，風險包含數據偏差、算法不透明度、自主性過高等，在 AI 風險總體架構中，將討論組織如何構建 AI 風險框架及可信賴 AI 系統該具備的特徵，包括透明度、解釋性、公平性和可追朔性。
近幾年，也能看到世界各國政府紛紛提出倫理準則與白皮書或至少開始積極討論，例如歐盟人工智慧法(EU Artificial Intelligence Act)草案採用「風險原則」/ risk based approach，也就是根據立法者預測 AI 應用的危險程度來管制，並將風險區分為三類：第一類是風險無法接受，這類 AI 由於對人類構成嚴重威脅，因此要全面禁止，包括以行為、社經地位、個人特徵為準的社會評分系統、遠端即時生物特徵辨識系統，以及預測個人會不會犯罪的預防性執法系統等。第二類是高度風險，也就是可能損害人身安全或基本人權的 AI 系統，必須在上市前接受審查，上市後也要持續追蹤，例如交通、醫療、電梯設備等重視安全性的產品。另外，關鍵基礎建設、教育職業訓練、邊防移民、司法和民主程序等，可能牽扯到歧視或基本人權領域的產品也屬於此類。第三類是有限風險，例如爆紅的 ChatGPT 等生成式 AI 就屬於這一類。這類的規範重點是資訊透明，必須標示 AI 生成的內容、必須讓用戶知道自己正在跟 AI 互動。目的是希望 AI 不要被拿來傳播假資訊。此外，如果 AI 系統的訓練過程使用任何有版權的文字、影像、聲音作品，也必須明確列出。這樣一來，也有助於著作權持有人要求分潤的機會。最後一類則是風險極低的，例如過濾垃圾信件、遊戲軟體等等，絕大多數應用應該屬於這類，就不需要面對任何特殊規範。
作為許多國際事務組織的參與者及國際事務推動者，詹婷怡認為，國際經驗的參採十分重要，但前提是文化與思維的轉型，國家與政府組領導者、規範制定與立法者、企業創辦人與經營者必須具備數位轉型的理念與行動能力，回到網際網路與 AI 技術與運作本質，了解到萬物相連的特質。除了可以從風險管理的角度，她更強調，必須想清楚要做什麼，以及如何用 AI 解決哪些對台灣真正有用的議題，大至提升國家競爭力、創造數位發展生態系；也可以是台灣極為重視的 AI 產品與服務，那麼在檢測應用上就很重要，例如幾年前開始推動資安即國安政策，隨著「資安」議題逐漸受到重視，當時她在主委任內便與經濟部合作推行資安產品檢測，從 set top box 攝錄影機、router 網路連線裝置等資安產品，雖然不是強制性，但產品通過越多檢測，後續要出口到不同國家地區時，就具備越多參考值。而 AI 的風險管理必須從更高的格局，在數位匯流的基礎上，思考台灣推動 AI 的目的。詹婷怡再三強調，絕對不是只有打入 AI 供應鏈這麼基本的事，更重要的是讓台灣社會整體的資訊素養提升，並具備 AI 應用的正確觀念與方法。
詹婷怡說：「很多科技技術帶動的發展，目前不一定有正確答案，但我們有正確的理念、對話與整合的機制，與成熟的多方治理模式時，許多答案就會慢慢浮現。」
