IBM公布「企业AI治理手册」 协助AI治理速启动重集成稳落地
以两阶段、三步骤及八个运行要点，解决三大企业AI治理落地难题
在确保合规之上更强化企业整体的AI能力，加速实现AI规模化应用
【2024年9月12日，台北讯】 根据 2024年 IBM 全球CEO调查结果显示，企业对生成式AI的投资持续增加，但其中属于试行与实验性质者占了将近一半（47%），主因之一在于企业的AI治理并未完全落地，企业对于AI产生内容的稳定度、可信度、透明度、公平性、信息安全与隐私保护仍有诸多顾虑。
IBM 今日公布「企业AI治理手册」，凭借在全球累积多年的AI技术治理与营运实务经验，从策略规划到运行落地，协助台湾企业按部就班地进行AI治理，加速实现AI规模化应用。
在2024年五月公布的IBM 全球CEO调查报告中，高达75%的受访企业CEO均认为有效的AI治理才能确保AI的可信度，但仅有39%的受访者表示其企业已经落实AI治理。在生成式AI技术发展趋向成熟之际，企业也认知到AI规模化应用的关键在于合度治理。台湾 IBM 咨询数据与科技转型资深顾问协理林桂如指出，企业创建负责任的AI在「落地」阶段常面临三项主要缺失，包括缺少标准化的流程，让设计好的治理运行框架与规章制度落地、缺少治理AI模型的KPI计算技术、以及缺少自动化工具与平台纳管AI治理轨迹。
欧美多国政府与企业已经意识到、甚至经历过未经治理的AI所造成的企业风险与商业冲击，包括算法偏差、侵害隐私及系统不透明等问题。今（2024）年八月一日正式生效的欧盟人工智能法案（EU AI Act），设置了AI风险分类等级，其中包含巨额罚则，深度影响全球AI治理的立法格局。
为了协助台湾企业妥善应对AI治理挑战，IBM咨询团队今日公布「企业AI治理手册」，其汇整了IBM在欧美市场丰富的实务经验，归纳为「两阶段、三步骤、八要点」。第一阶段为「建章立制」，从制定AI治理规章制度、创建组织内部流程启动AI治理；第二阶段为「将规范融入日常营运流程」，并通过Plan/Do/Check/Act (PDCA) 循环管控；两个阶段组成一套端到端、完整的AI治理流程。在治理落地过程则通过三个步骤与八个要点动态运行。
IBM 咨询资深顾问协理林桂如表示，目前市场上多数应对AI治理的做法，仅在于制定与编写最低限度的合规文档；而IBM以达成AI规模化应用的目标与应用成熟度分析为出发点，确保企业在符规之外，更借此提升组织的整体AI营运能力。IBM 的AI治理方法论不仅涵盖了台湾金管会发布的「金融业运用人工智能 (AI) 指引」，亦参考ISO 42001国际规范及新加坡FEAT法规的框架重点，确保客户符合与时俱进的监管要求，提升企业对AI的掌控力与营运能力。
以台湾的金融业为例，AI治理规章涉及金融机构四阶文档制定；唯有具备实际的AI营运经验，才能在进行第一阶与第二阶文档中、制订政策和规章时，精准地指引第三阶与第四阶流程和表单链接到实际的系统分类分级、组织协作搭配、日常营运的操作步骤等。治理实施可从AI系统生命周期管理落地运行，以机器学习营运 (MLOps) 为内核，结合资安与隐私保护需求，以此制定与实践AI模型对于数据准备、开发建置、营运监控流程中多面向的管理指针。
考量到高风险AI治理流程复杂费时，林桂如建议台湾企业必须及早开始行动，避免面临AI合规风险或技术落后的困境。IBM 为AI治理归纳了三个行动要点：速启动、稳落地、重集成，为的是让企业在治理AI合规的过程中，实现AI创新与规模化应用，借以提升组织能力、增加竞争优势。
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