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社會事件

美地方政府籲AI應用擴大部署 強化風險管理框架

Admin 六月 5, 2026 0

美國地方政府正積極推動將AI試點計畫擴大部署至全州範圍,以因應AI技術對各行各業的快速變革,同時強調必須導入 AI TRiSM(AI信任、風險與安全管理)框架,透過建立監管政策、加強資料可見度並持續監測AI模型,來確保AI應用的可信度與安全性,以避免潛在的風險與問題。

隨著人工智慧(AI)技術快速變革各行各業,美國地方政府正被敦促將現有的AI試點計畫,從單獨測試轉向全州範圍的廣泛部署。然而,要實現這一目標,必須同步建立健全的治理與風險管理機制。

根據《Center for Data Innovation》的報告指出,公共部門不能落後於AI的發展浪潮。而為確保AI系統部署的可信度與安全性,Gartner 提出的 AI TRiSM 框架(AI信任、風險與安全管理)正受到越來越多政府機構的重視。AI TRiSM 是一個全面性的框架,旨在管理AI模型的治理、可信度、公平性、可靠性、安全性及資料保護,而非僅依賴一次性的治理審查。專家 Rosiek 指出,AI發展速度之快,現有框架與法規難以跟上,且AI在某些方面具不可預測性,決策原因可能不明,因此須預先防範,而非問題發生後才被動應對。

要實施 AI TRiSM,政府機構可採行兩大基礎步驟:

建立全面性AI監管政策

首先,各機構應建立與現有治理體系一致的AI監管政策,並確保對其資料的充分掌握。這包括清楚了解存在哪些資料、儲存位置、存取權限,以及哪些類型的資訊絕不應暴露給公開的AI系統。Rosiek 強調,AI的基礎在於IT基礎設施,以及對資料的能見度。此外,必須解決「影子AI」(Shadow AI)問題,即員工在未經監督下使用商用AI工具。因此,制定內部政策並提供相關培訓至關重要。政府機構不必建立全新的AI治理計畫,而是可在現有的網路安全、合規性和資料治理結構基礎上,將AI TRiSM 作為擴展這些控制措施的框架。

實施模型持續監測

第二個核心步驟是持續監測AI模型的偏差、漂移(模型效能隨時間下降)和準確性下降問題。由於AI系統運作速度極快,且其行為會隨資料變化而改變,因此持續監測尤為重要。在AI部署初期,仍需要人工審查AI的輸出結果並批准相關動作(即「人在迴路中」,humans in the loop)。然而,為了充分發揮AI的效益,Rosiek 預期未來將逐漸轉變為「人在迴路外」(humans on the loop),即工作人員主要負責監測系統,而非審批每一個單獨的動作。


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