【ivendor編輯中心 / 2025年6月25日】能力與信任的巨大鴻溝 進入2025年，人工智慧（AI）已深度融入全球職場與日常，然而其技術的飛速發展與公眾的信任之間，正浮現一道巨大的鴻溝。根據2025年5月最新發布的《全球人工智慧信任、態度與應用調查報告》，儘管全球有66%的受訪者規律性地使用AI，但僅有46%的人表示願意信任AI系統。這份涵蓋47國、超過4.8萬名受訪者的研究揭示了一個核心矛盾：人們享受AI帶來的便利，卻對其決策的可靠性與安全性抱持深刻疑慮。在此背景下，全球七成的公眾呼籲建立國家級乃至國際級的AI治理框架，使得「AI治理」不再是技術圈的空談，而是維繫社會穩定的關鍵議題。 AI治理的核心：從抽象原則到具體實踐 可信賴的AI治理並非單一的技術問題，而是一個涵蓋技術、流程與法規的系統性工程。綜合近期研究，其核心實踐可歸納為以下幾點：
- 透明度與可解釋性 (XAI)：隨著AI模型日益複雜，其「黑盒子」特性引發了對公平與問責的擔憂。可解釋性AI（XAI）的崛起，正是為了解決此問題，它旨在提供清晰的技術與方法，讓使用者能理解AI為何及如何做出特定決策。這對於需要驗證AI決策並確保其符合道德與法律標準的開發者、監管者和企業領袖至關重要。
- 公平性與偏見緩解：AI的偏見源自於數據與演算法，若不加以控制，可能導致歧視性的招聘或不公平的信貸審核。為此，權威機構正推出具體的指導原則。例如，美國醫療保健研究與品質局（AHRQ）在2025年第二季發布了新框架，提供識別、衡量和緩解AI風險預測工具中偏見的具體步驟。這標誌著偏見緩解已從理論探討，走向有明確指引的實務操作。
- 安全性與穩健性：保護AI系統免受惡意攻擊與濫用，是治理的關鍵一環。近期法規更新特別強調了對網路安全的強化要求。同時，大型AI服務提供商也開始強制要求開發者遵守其「可接受使用政策」，禁止將AI用於惡意假冒、政治微觀鎖定或散播不實資訊等高風險行為。
- 問責制與獨立監督：當AI出錯時，責任誰屬？對此，產業的共識是需要建立獨立的監督與驗證機制。根據PwC的2025年AI商業預測，企業應從風險最高的領域著手，建立一套獨立且可持續的驗證流程。這可以來自於內部稽核團隊，或引入第三方專家，以確保AI的治理與控制是客觀且有效的。
全球治理現況：法規加速落地與挑戰 2025年第二季，全球AI監管進入了加速落地期，呈現出清晰的行動路徑： 高風險應用禁令生效：歐盟的《人工智慧法案》第一階段已開始實施，明確禁止了部分高風險AI應用，例如：由公共機構進行的社會評分、利用潛意識技術扭曲人類行為，以及在公共場所進行無差別的即時遠端生物辨識。
通用模型納入監管：針對能力強大的通用AI模型（如GPT-4），監管機構已提出七項關鍵義務的初步指南，包括風險評估與緩解、模型評估測試、文件與透明度要求，以及網路安全保護措施等。
強制性事故報告機制：為了讓政策制定者能有效追蹤AI風險趨勢並協調應對，建立AI相關事故（如偏見事件、安全漏洞）的強制性報告制度已成為新的治理重點。
以當責治理，回應信任的呼喚 綜合近期發展，全球AI產業正站在一個關鍵的十字路口。技術的進步已毋庸置疑，但信任的赤字卻日益擴大。從國際組織的倫理倡議，到各國具體的法規實施，再到企業內部建立的獨立監督機制，一個多層次、跨領域的AI治理體系正在形成。未來，能夠在市場中勝出的，將不再只是技術最先進的企業，更是那些能夠透過具體、可驗證的治理行動，向世界證明其AI值得信賴的企業。唯有如此，才能回應社會的深切期盼，真正釋放AI對人類社會的正面潛力。
