企業無法靠審計與保險實現負責任的人工智能
最近，四大會計師事務所開始提供審計服務，檢驗企業的人工智能（AI）產品是否合規及有效。同時，保險公司亦推出AI責任保險，幫助企業抵禦風險。這些趨勢明顯反映出AI技術逐漸成熟，並在面向客戶的應用中變得普及。企業亦希望在監管規範和聲譽風險下，為自己築起防護牆。
不過，僅靠審計和保險是無法根本解決問題的。它們固然是有效的安全網和額外保障，但當審計發現錯誤或企業提出保險理賠時，損害往往已經發生。大多數情況下，混亂的數據管理和基礎設施仍然阻礙企業安全有效地運用AI，這是必須優先解決的挑戰。
AI放大數據問題的風險
大型企業處理大量高度敏感的數據，如薪酬記錄、客戶資料和知識產權。管控這些數據本身已是一大難題。
隨著AI在各團隊和部門間廣泛應用，相關風險亦日益分散。監察AI的應用範圍、使用者、用途、輸出內容及其準確性變得更困難。失去對任一環節的監控，都可能帶來嚴重後果。
例如，數據可能透過公開的AI模型洩露，這在生成式AI早期部署時已有先例。AI模型亦可能接觸不應使用的數據，產生帶有偏見或受不當資訊影響的結果。
企業面臨雙重風險：一是客戶難以信任無法證明AI安全可靠的公司；二是監管壓力加大，如歐盟AI法案已實施，其他地區亦會跟進。違規不僅損害聲譽，更可能招致高額罰款，如歐盟可處以3500萬歐元或全球營業額7%（以較高者為準）的罰金。
雖然AI責任保險可幫助企業補償部分財務損失，但無法挽回失去的客戶信任。審計或許能發現治理問題，但無法抹去過去錯誤。缺乏妥善的防範措施，企業其實是在賭博AI風險，增加系統脆弱性和不必要的複雜度，扭曲結果，破壞公眾對AI決策的信心。
私有AI：重奪控制權的防護方法
防止AI錯誤的一種方法，是通過私有AI重獲控制權。企業可在自選環境中（本地或雲端）建構和運行AI模型、應用和代理，確保數據安全且受控。私有AI保護兩個關鍵資產：企業獨有的專有數據及其競爭優勢的知識產權。
私有AI以開源AI模型為基礎，企業可避免依賴風險較高的公共模型，自行訓練專屬於自身數據的可信模型。但要讓私有AI產生準確且可靠的結果，必須提供完整的專有數據，否則結果會因數據片段而失真。
實現這點需要現代化的數據架構，並以統一數據平台為基礎，確保私有AI能獲取所需的全方位數據。這亦有助於跨所有環境實施一致的治理，隨著監管變化，保持合規。
審計與保險只是最後防線
AI審計和責任保險的興起，標誌著企業已從試驗階段進入真實、面向客戶的應用階段。這是積極的進步，但面對高風險，必須搭配完善的監督機制。健全的制衡措施是確保AI安全部署的關鍵。
四大事務所和保險公司只能扮演輔助角色，並非負責交付負責任AI的主體——它們只是最後的防線，而非解決方案。最終，安全使用AI的責任歸於建構和使用AI的企業。透過建立合適的數據架構支持私有AI，企業能在創新與安全間取得平衡。
_作者Chris Royles為Cloudera歐洲、中東及非洲區首席技術官。_
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評論與啟示
這篇文章深刻指出，企業想實踐負責任的AI，不能僅靠外部的審計及保險，而是要從根本著手，重塑數據治理和基礎設施。審計與保險固然重要，卻是事後補救，無法阻止損害發生。企業必須建立完整且安全的數據架構，並運用私有AI來掌控數據和模型，才能真正保護自身資產和信譽。
這背後反映出AI應用的核心挑戰：數據治理的複雜性和跨部門協作困難。AI的發展速度快，監管尚未完全成熟，企業必須主動迎合法規和市場期待，避免踩雷。私有AI的建議尤其值得關注，它不僅保障數據安全，更能避免依賴不透明的公共模型，減低偏見和洩密風險。
對香港企業而言，隨著本地及國際監管趨嚴，及AI應用日益廣泛，如何建立完善的數據管理和私有AI架構，將成為保持競爭力和合規的關鍵。企業不得不從技術、管理到文化層面全面升級，才能在AI時代中立於不敗之地。
總括來說，這篇文章提醒我們，AI責任不只是技術問題，更是企業治理的挑戰。審計和保險只是「最後一道防線」，唯有從源頭強化數據治理和AI自主掌控，才能真正實現負責任和可持續的AI發展。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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