AI治理, 策略觀點, 觀點 企業AI 治理只是一場秀？三個問題見真章 每家公司都說自己在「治理 AI」，如果你問企業的高階主管:「貴公司有在治理 AI 嗎?」幾乎每一位都會給你肯定的答案。但當某個 AI 模型做出不該做的事，誰有權力叫它停下來？這不是「誰會被通知」，也不是「誰負責寫事故報告」。而是誰擁有足夠的組織地位、授權範圍，乃至於「不怕丟工作」，能夠走進會議室說出：「我們現在就把這個系統關掉。」
主權AI, AI治理, AI City, 趨勢, 人工智慧 資料孤島、法規滯後與 SI 能力缺口，AI City三大核心挑戰 人工智慧科技基金會於月初召開專家會議，邀集產官學研各界領袖，針對當前台灣推動轉型時的核心痛點，包括資料開放、算力分配及跨局處協作等轉型痛點，試圖在數位轉型的下半場，為台灣勾勒出更具競爭力的生態系藍圖。
AI治理, 策略觀點, 觀點 減法思維：讓民眾有感的 AI 治理 這個問題之所以重要，是因為政府與企業面對的是截然不同的任務性質。企業可以聚焦最有價值的客群、以效率與獲利作為優化方向，轉型成果最終反映在財務數字上。
可信任AI, AI治理, AI治理框架, 觀點 詹婷怡：建構 AI 治理框架迫在眉睫，跨域對話平台為基礎 台灣面臨專業人才不足及缺乏有效的跨領域對話兩大挑戰，以致治理與產業推動間出現落差。AIF的角色正是要補足這些缺口，建立對話平台，推動產官學研之間的交流，並以前瞻思維協助台灣在 AI 治理與資料治理上形成清晰定位。
AI治理, 可信任AI, 產業案例, 觀點 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。
AI治理, 人工智慧, 產業案例, 觀點 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。
AI治理, 可信任AI, 產業案例, 觀點 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。
智慧醫療, AI治理, 產業案例, 觀點 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。
主權AI, AI治理, 觀點 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。
