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確保「無偏差」，完整風險治理須靠AI生態系建構

可信任AI的核心在於「能否信任其回應與結果」。這看似簡單，卻蘊含龐大的治理挑戰與落實需求。實際案例已顯示其重要性：加拿大某航空公司因客服AI誤報票價引發法律糾紛；台灣金融業則早已意識風險，導入AI時要求人工覆核，以降低誤導客戶的可能性。

智慧金融以信任為前提，可信任AI 需以治理為基礎

金融業向來高度依賴信任與合法合規，在這樣的環境中，已經建立相對完整的資料治理與法規基礎，因而在導入 AI 時具備一定的優勢。不過，從風險視角切入，決勝AI的挑戰絕不僅只於技術，能否建立系統性的治理機制、確保營運安全，以及有效回應法律與倫理挑戰，更是重中之重。

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放大並加快，AI風險治理也須快速迭代

李維斌認為，由於法律和規範往往落後於技術發展，若過早設下框架，容易抑制創新；但若完全跟隨技術，則可能缺乏前置規範來防範風險。對台灣而言，是選擇「規範先行的安全路線」，還是「標準化與創新並行的路線」，將是關鍵的戰略抉擇。

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郭昶甫：醫療 AI 的挑戰永續及醫病關係才是核心議題

林口長庚醫院人工智慧核心實驗室主任郭昶甫表示，目前醫療 AI 的落地可分為三大面向：其一是資料治理，涵蓋合規使用、整理與訓練，最終進入臨床試驗並取得核可；其二是臨床部署，確保模型能順利嵌入既有流程與分工；其三則是持續監測，確保模型表現符合預期，並及時啟動修正。

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黃勝雄：挑戰既有網路架構 AI 風險治理須平衡目標與底線

生成式 AI 的出現徹底顛覆既有的分層架構與遊戲規則。黃勝雄提醒，像 ChatGPT 這樣的大型應用，從網路架構角度來看，處於一個極為脆弱的狀態。由於長期缺乏針對惡意行為的防禦設計，AI 生態在成長期雖能快速擴展，但一旦涉及龐大商業利益，勢必會成為攻擊與治理爭議的焦點。

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AI治理（二）：從倫理責任到制度信任的多層治理新典範

人工智慧（Artificial Intelligence, AI）正成為全球科技競逐與治理思維轉型的核心議題。AI治理（AI Governance）不僅關乎技術發展的安全與倫理，更關乎社會信任、制度規範與產業永續。本文旨在探討AI治理的核心內涵、理念脈絡及其在全球範圍的制度化發展，透過比較分析負責任AI（Responsible AI）與可信任AI（Trustworthy AI）的概念異同與多層次整合，並進一步論述英國AISI模式、ISO/IEC 42001國際標準及OECD GAPI框架的制度實踐，最後總結全球治理的演進趨勢與我國應有的戰略思維。

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Cisco全球資深副總裁暨創新長 Guy Diedrich：AI 創新大浪來襲前瞻架構與全面防禦思維更形重要

AI 的普及正在徹底改變網路環境。ChatGPT 的問世，不僅讓大眾意識到 AI 的可用性，也帶動了網路與運算需求的急遽攀升，並持續加壓於現有基礎設施。全球基礎建設正在多個層面出現瓶頸：其一，能源與電網架構尚未能支撐 AI 帶來的龐大能耗；其二，網路容量無法完全滿足持續增加的資料流量與應用需求；其三，跨平台與跨產業的系統互通性不足，限制了協作與創新。這些缺口使得全球基礎建設在 AI 世代中顯得力有未逮。

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AI 治理（一）：內涵、核心理念與全球發展趨勢

人工智慧（Artificial Intelligence, AI）正成為全球科技競逐與治理思維轉型的核心議題。AI治理（AI Governance）不僅關乎技術發展的安全與倫理，更關乎社會信任、制度規範與產業永續。本文旨在探討AI治理的核心內涵、理念脈絡及其在全球範圍的制度化發展，透過比較分析負責任AI（Responsible AI）與可信任AI（Trustworthy AI）的概念異同與多層次整合，並進一步論述英國AISI模式、ISO/IEC 42001國際標準及OECD GAPI框架的制度實踐，最後總結全球治理的演進趨勢與我國應有的戰略思維。

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AI 浪潮的下一步，信任與治理才是產業韌性關鍵

隨著生成式 AI 技術的爆發性成長，全球正經歷一場快速又猛烈的技術與治理變革。這股浪潮帶來前所未有的創新契機，同時也對數位基礎設施、資安防禦與社會治理體系提出嚴峻挑戰。