世界經濟論壇發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》

  世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年11月15日發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》(Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies),期望透過建立數位信任框架(digital trust framework)以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。

  由於人工智慧及物聯網之發展,無論個人資料使用安全性還是演算法預測,都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖(Digital trust roadmap),說明建立數位信任框架所需的步驟,以鼓勵組織超越合規性,指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動,以實現數位信任。路線圖共分為四步驟:

  1.承諾及領導(commit and lead):數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功,故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合,並從關鍵業務領域中(例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全)即納入數位信任概念。

  2.規劃及設計(plan and design):透過數位信任差距評估(digital trust gap assessment)以瞭解組織目前之狀態或差距,評估報告應包括目前狀態說明;期望達成目標建議;治理、風險管理與合規性(governance, risk management and compliance, GRC)調查結果;將帶來之益處及可減輕之風險;計畫時程表;團隊人員及可用工具;對組織之影響等。

  3.建立及整合(build and integrate):實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源,以及人員溝通與管理;第二,定義組織數位信任流程,包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域,調整目前現有管理流程,並識別現有資料資產;最後,針對技術使用,可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等,以監測資料之使用正確性及近用權限管理。

  4.監控及滾動調整(monitor and sustain):建立數位信任框架後,需持續建構相關績效及風險評估程序,以確保框架之穩定,並根據不斷變化的數位信任期望持續改善,以及定期向董事會報告。

相關連結
你可能會想參加
※ 世界經濟論壇發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8942&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/26)
引註此篇文章
科法觀點
你可能還會想看
日本經產省發布「新創企業的經濟外溢效果」調查摘要

為了解2022年公布《新創企業發展五年計畫》(スタートアップ育成5か年計画)(下稱新創計畫)後之情形,日本經濟產業省(簡稱經產省)針對新創企業造成之影響進行調查,於2024年7月22日發布「新創企業之經濟外溢效果」(スタートアップによる経済波及効果)調查摘要(下稱調查摘要),簡述如下: 1.新創企業之經濟貢獻:新創計畫期望透過新創企業提昇產業競爭力,並提供青年就業機會,故積極進行人才培育與輔導創業。根據調查摘要,自新創計畫執行後日本新創企業所創造之國內生產毛額(Gross Domestic Product, GDP)為10.47兆日元(約新台幣2.1兆元),若包含外溢效果(Spillover Effect)則為19.39兆日元(約新台幣3.88兆元),並創造52萬個就業機會。 2.新創企業改變經濟結構之潛力:根據調查摘要,過去10年間日本新創公司併購案件增長22%,顯示其經濟實力提升;且新創公司中女性主管的比例增加,亦顯示其可改善日本女性職場地位。 3.創投資金注入引發新創企業之外溢效果:新創計畫鼓勵創投公司投資新創企業,由於擁有更多之週轉資金,與未接受創投的企業相比,接受創投的企業在擴大就業和創新方面表現更佳。新創計畫推動後,目前日本創投對新創公司之投資金額增加7.8倍(70%之新創公司獲得創投公司投資),並創造13.94兆日元(約新台幣2.8兆元)之GDP。

美國白宮對具危險性的生物研究提出新規範

  美國白宮為避免由聯邦補助的生物科技研究案,因研究涉及具危險性生物,而不經意製造出生化武器,繼此於2014年9月24日由國家衛生研究院(National Institutes of Health,NIH)和白宮科技政策辦公室(White House Office of Science and Technology)共同提出新規範,即「美國政府對生物科學雙重用途研究與考量的機構監督政策」(United States Government Policy for Institutional Oversight of Life Sciences Dual Use Research of Concern),旨在加強由聯邦預算補助的生物雙重用途研究(Dual Use of Research)安全性。   前述生物科技研究中的生物雙重用途研究,意指以增進公共衛生、國家安全、農業、環境等為主旨的生命科學研究之外,尚有其他具殺傷力或致命性的合法研究,例如合成病毒、除草劑等。早於2013年,美國白宮即已開始實施「美國政府對生物科學雙重用途研究與考量的監督政策」(United States Government Policy for Oversight of Life Sciences Dual Use Research of Concern),惟本次另以機構為主要規範對象。而作成新規範之重點分述為三如下: 1.原先以補助單位(通常為國家衛生研究院),為具危險性生物研究案為監督、責成單位,現將該監督責任歸屬移轉至取得相關補助的科學家、大學或研究機構。 2.從事相關具危險性生物研究之科學家,必須通報其所屬機構,並且須召開審查委員會評估相關風險,亦須通知聯邦層級的補助單位。此外,該科學家與其機構必須提交一份風險防範之計畫書,例如建立生物安全等級(biosafety rating)較高的實驗室等。 3.違反相關規範之受補助對象,將面臨中止、限制或終止補助之處分,甚至失去申請未來聯邦補助單位所補助一切與生命科學相關研究補助的機會。

日本國土交通省等統整了無人飛行載具目視外飛行時的要件

  為了實現在2018年將無人飛行載具(drone)運用於離島或山區的貨物配送之目標,日本國土交通省及產業經濟省自2017年9月起舉行了6次「關於無人飛行載具的目視外與越過第三人上空之飛行檢討會」,並於2018年3月29日發表了其所統整出無人載具進行無輔助者目視外飛行之相關要件。   依據現行航空法第132條之2、國土交通省頒布的「無人航空機飛行手冊」第3點、以及該發表的內容所示,無人載具的目視外飛行除須就機體、操縱技術與安全對策的面向具備相關要件,尚要求在操縱者之外,應配置輔助者,在飛行時監視飛行與氣象狀況,同時管制飛行路線正下方及其周邊的第三人出入,並綜整判斷上述資訊,適時給予操縱者安全飛行所必要的建議。   基此,該發表指出,考量到以現行的技術而言,地上設備與機上裝置仍難以完全取代輔助者所扮演的角色,故就無輔助者的情形,除在現行飛行基準上,附加:1. 飛行路線須選在第三人存在可能性低、且有人機不會飛行的場所與高度;2. 機體須具備預想中用途的相當飛航實績;3. 事前履勘飛行路線與擬定意外發生時的對策等條件外,又增設新的個別要件如下: (1)就第三人的出入管理,設置能遠距離監視的攝影機,並在管制區域設置看板或海報等,以警示附近居民; (2)對機體施以增加辨識度的塗裝,裝設可供遠距離監視有無有人機接近的攝影機、或將飛行計畫事前提供給有人機營運者; (3)隨時掌握自機狀況,擬定在異常情形發生時降落的適切對策; (4)在飛行路線或機體裝設氣象計以監測氣象狀態,令其得以在判明天候狀況超出機體所能負荷限度的當下即時降落。   預期該發表內容將會成為日本「面向空中產業革命之行程表」中,關於目視外飛行審查要點修訂項目的重要參考基準。

日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架

2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

TOP