生成式人工智慧在近期刮起一股炫風，微軟的Copilot AI讓許多企業的營運流程走向真正智慧化，而新推出的ChatGPT 4也讓人工智慧在推理、文字處理、圖片處理，乃至角色扮演上帶來更高的效益。然而，這樣的大規模平民化也延伸出「數據壟斷」的問題。
生成式人工智慧在近期刮起一股炫風，微軟的Copilot AI讓許多企業的營運流程走向真正智慧化，而新推出的ChatGPT 4也讓人工智慧在推理、文字處理、圖片處理，乃至角色扮演上帶來更高的效益，更讓生成式AI在產業、投資，社會大眾屆更加平民化。
生成式人工智慧帶來技術治理挑戰隱憂
然而，這樣的大規模平民化也延伸出「數據壟斷」的問題，2023年3月25日，微軟發布若競爭對手試圖使用Bing的數據來壯大自己的聊天機器人，公司將切斷數據源，此舉除了威脅主要競爭對手，如Google以外，更可能扼殺新創或中小型業者的生存。
因此，人工智慧如何管理、由誰管理的議題又回到談判桌上，世界經濟論壇倒是提出數大現象，值得政府與企業作為借鑑，例如過去的幾年裡，每個與技術政策相關的組織都提出了一套指導原則，包括Google、IBM和OECD等。根據該組織調查，42%的受訪者認為人工智慧是策略重點，但只有19%的受訪者表示其組織實施負責任的人工智慧計畫，這種差距增加了技術導入失敗的可能性，並迫使公司面臨監管、財務和聲譽風險。
人工技術治理與國際關係掛鉤加鉤大管理複雜度
世界經濟論壇指出，人工智慧是當今推動企業業務增長最關鍵的技術趨勢，截至到2030年，人工智慧預期將為全球GDP帶來15.7兆美元的成長——該數字超過中國和印度目前GDP總和。當然，能力越大，責任越大，人工智慧帶來重大變革同時，風險也隨之而來。 演算法可能會存有偏見或是錯誤的決策，加深人與機器間的不信任，正因對於人工智慧前所未有的發展速度感到危機，許多企業與政府已經開始致力於「負責任的人工智慧」的擬定，這在生成式人工智慧成為產業愛用的技術後更加明顯，許多國家正在思考要如何讓技術推動企業進步同時又避免濫用。
此外，當前國際關係也相當複雜，許多人工智慧的技術存在美中衝突之間，導致被封鎖或是限制的危機，因此這些人工治理技術就容易被升級到國安問題，這是許多企業不熟悉的領域。畢竟過去數十年來是貿易成長的時代，當前的變化是前所未見，讓國家政策與法規制定成為接下來十年要特別留意的議題。
歐盟與美國相繼推出人工智慧規範框架
歐盟可作為技術法規治理的代表，過去提出著名的GDPR政策是針對消費者資料，在人工智慧部分，歐盟也提出相關框架進行規範，歐盟執委會還成立一個人工智慧專案小組，該單位的目的是為負責任和可信賴的人工智慧訂定一個綜合性框架，並提出了人工智慧責任指令。該指令能讓歐盟更利於起訴造成傷害的公司，避免業者開發和部署有害人工智慧演算法，並在特定的應用領域中強化管理，例如警政安防、人員招募，或醫療保健等，由於這些應用層面牽涉到廣大社會大眾生活安全，因此被歐盟列為高度技術治理須管制之領域。
隨著人工智慧使用的增加，未來將看到大量新法規湧入，以解決技術的潛在負面影響，但目前狀況清楚地指出，歐盟人工智慧法案被認為是組織確保合規性之最關鍵的法規，被廣泛認為是全球實施負責任人工智慧的基準。
同時，白宮科技政策辦公室最近發布《人工智慧權利法案藍圖》（Blueprint for an AI Bill of Rights），該法案指出美國政府為防止危害而進行人工智慧治理的願景，隨著這些監管制度的生效，企業將需要改變它們在全球範圍內的營運方式，並在利用人工智慧推動社會進步與保護人類之間取得平衡，該法案涵蓋數個面向，例如建立安全系統、防止演算法的歧視、積極保護個人隱私、說明自動化系統的用途、同時允許使用者安全退出等，說明即便如美國市場自由國家，也開始對技術採用漸進式規範。
事實上，根據IDC針對資訊長的調查指出，歐盟人工智慧法案是他們實施時最關鍵的法規（42%）。其次是英國人工智慧白皮書（37%）和美國隱私保護法（29%）。就政府立場來說，政府應依照技術風險評估高低進行不同程度的監管，而相對上市後才進行監管，上市前、後就監管也較為全面。
人工智慧審計業務是不是一門好生意？
人工智慧如同企業財報一樣，或許會需要第三方機構進行審計（稽核），來確保是否符合法規與企業政策，所謂的人工智慧審計，指的是「確保在人工智慧專案的生命週期內盡量減少或不發生意外，同時讓組織全面明瞭負責任人工智慧的原則，例如團隊在應用程式的設計、實施和維護過程等面向中」。通常在進行相關查核時，世界經濟論壇指出，企業應注意到下述五大面向，以確保技術的可信任程度。
人工智慧技術的管理牽涉到八種不同面向。 （資料來源：Holistic AI）
1. 功效：系統是否按預期運行並按預期執行。
2. 健壯性或可靠性：系統應該可靠安全，不受到篡改或損害訓練資料的方法。
3. 偏見：系統應避免對個人或群體的不公平對待，導致造成社會衝突。
4. 可解釋性：系統應提供用戶、開發人員和監管機構可以理解的決策或建議。
5. 隱私：系統應按照數據最小化原則進行培訓，並採用增強隱私的技術來減少個人或關鍵資料外洩。
微軟在負責任人工智慧的作法
回歸到微軟，該公司在負責任人工智慧上費不少苦功。
首先，公司在2019年成立專門單位「Aether委員會」（Aether為AI、Ethics and Effects in Engineering and Research的縮寫），該功能團隊任務有二，分別是為技術團隊提供有關如何實現人工智慧治理原則的方針，同時與公司的客戶與社會大眾分享人工智慧知識，做到技術知識透明化。
第二為在2022年6月發布「負責任人工智慧標準」（Responsible AI Standard），微軟透過內建的數位工具來協助識別、衡量和緩解負責任人工智慧的挑戰時，公司將這些工具整合到微軟Azure機器學習開發平台中，同時也導入微軟本身投資的Open AI中。
第三為多元化觀點導入產品與服務中，例如與微軟英國劍橋研究實驗室的團隊、工程師和政策制定者合作，公司認為人工智慧技術在產品設計的決策不能僅是微軟的人，而是需要納入更多利害關係人管理。
＜本文作者：Howie Su現為產業分析師＞