AI治理

生成式AI改變人類文明的發展，帶動產業升級、效率提升的同時，國家資通安全研究院院長何全德表示，也必須注意使用AI時的風險、治理與對社會帶來的影響

大規模發展生成式AI應用，會衍生出開發、管理、治理等不同面向的挑戰。面對這些挑戰，Walmart的利器是多年平臺工程及MLOps經驗，以及整合所有開發和管理需求的AI開發平臺

因應越來越嚴格的AI監管治理需求，SAS今年推出模型卡，就像是營養成分表，能自動彙整模型各種關鍵指標。同時，他們也開始試辦AI治理顧問服務

對擁有200年歷史的PZU集團來說，要做好AI治理，得先具備良好的資料品質和管理基礎，接著建立AI監管治理框架，從平臺維運、監督、法遵控制和文化等4大方向落實

須具備充足的資安風險認知，發展AI可參考WEF提出的FIRST指引

聯合國人工智慧顧問組織（AI Advisory Body）將針對AI的風險、挑戰、機會，以及如何利用AI來加速永續發展目標（SDGs）等議題提出建議

現今企業在導入AI時面臨多種風險，大致上來自於大數據、演算法、運算效率三個面向。KPMG認為，應建立起演算法治理框架來降低風險發生機率，才能取信於客戶與監管機關。