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。
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日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。 新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。
美國FCC新機上盒管制措施正式生效美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission)於1998年要求有線電視業者將條件式接取(conditional access, CA)元件與機上盒的基本瀏覽設備分離;並於2003年採用CableCARD做為共通標準,希望藉由此「機卡分離」措施,達成有線電視服務層與設備層的結構分離,為設備層導入競爭與投資,以促進機上盒之功能創新與降低價格。 惟本措施2007年實施以來,因CableCARD安裝程序複雜、有線業者與機上盒製造商態度消極,致實行成效不彰。絕大多數的民眾仍未自購市售機上盒;且租用有線業者所提供機上盒者,大多未安裝CableCARD。 FCC故於2010年底發佈新命令,希望弭平有線訂戶租用與自購機上盒之落差;本命令於2011年8月生效,FCC表示將「嚴格執行」以下八項政策。有線業者應: (1)提供零售機上盒相容性之精確資訊; (2)提供非租用機上盒之訂戶同等的頻道套餐折扣; (3)無論租用或自購機上盒,CableCARD之價格必須一致,且明確揭露費用; (4)不得因租用或自購機上盒而行費率之差別待遇; (5)允許訂戶自行安裝CableCARD; (6)專業安裝人員必須到府完整安裝CableCARD; (7)提供具多重串流(multi-stream)效能之CableCARD; (8)確保得以收視所有的線性(linear)頻道。
從英國 NHS 國家 IT 計畫看電子病歷之推動:以病患個人資訊隱私保護為中心 美國數州將就大麻合法化與否舉行公民投票美國總統選舉於11月8日舉行,數州針對大麻合法化與否一併進行公民投票,針對娛樂用大麻(Recreational Maijuana)議題舉辦公投共有五州,分別為加州、內華達州、亞里桑那州、緬因州以及麻州;而針對醫療用大麻(Medical Marijuana)議題舉行公投則有四州,係佛羅里達州、阿肯色州、北達科他州以及蒙大拿州,其中蒙大拿州原已開放醫療用大麻,本次公投案係放寬現行法規之限制。公投結果顯示,除亞里桑那州公投案未通過外,其餘各州公投案皆已通過。 民調公司蓋洛普(Gallup)於十月公布之民調顯示,美國民眾支持大麻合法化比例,已從1969年的12%爬升至目前的60%。本次各州公投案通過後,將對美國聯邦政府近80年的大麻禁令產生極大壓力。就經濟層面觀察,美國研究機構ArcView Market Research研究報告統計,全美目前合法管道銷售大麻金額從2014年的46億美元成長至54億美元,而作為全美最大經濟體的加州,依投資分析公司Cowen and Company分析,該州本次公投案通過將使全美大麻產業成長三倍,甚至於2026年市場規模將成長至500億美元。大麻合法化後,依「加州大麻業者協會」(California Cannabis Industry Association)估計,將為加州州稅增加十億美元的收入。根據統計,此一趨勢中,推動大麻合法化一方投入約兩千兩百萬美元支持加州公投案,而反對方則投入約兩百萬美元。