前言摘要

AI 科技浪潮席捲全球，其創新應用為各行各業帶來前所未有的發展機遇。然而，伴隨 AI 快速發展而來的，是日益浮現的倫理、法律及安全挑戰。為了有效應對這些挑戰，並確保 AI 系統的負責任開發與使用，國際標準化組織（ISO）於 2023 年發布了 ISO 42001 標準，亦即人工智慧管理系統（AIMS）。這項標準旨在為組織建立、實施、維護和持續改進 AI 管理系統提供一套全面的框架，協助企業在享受 AI 效益的同時，有效管理潛在風險，提升 AI 信任度。

本篇文章將深入探討 ISO 42001：人工智慧管理系統（AIMS）的方方面面。我們將從標準的起源與重要性開始，逐步解析其核心原則、關鍵要求以及實施效益，期盼能為讀者提供一份全面且具實用價值的 ISO 42001 指南。。

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第一章：ISO 42001 的誕生與時代意義

 

1.1 AI 浪潮下的挑戰與契機

人工智慧（AI）不再是科幻小說中的情節，而是真實滲透到我們日常生活與企業營運的方方面面。從智慧客服、自動駕駛到精準醫療，AI 的應用潛力幾乎是無限的。然而，這股強大的科技浪潮也帶來了前所未有的挑戰。

「科技是一把雙刃劍，AI 尤是。其潛力巨大，風險亦不容小覷。」正如 AI 倫理學者 Joy Buolamwini 所指出，AI 系統若設計或使用不當，可能導致偏見、歧視、隱私侵犯，甚至危害公共安全。例如，人臉辨識技術若未納入公平性考量，可能對特定族群產生誤判；自動化決策系統若缺乏透明度，恐引發信任危機。這些潛在風險不僅可能導致企業遭受法律訴訟、鉅額罰款，更可能損害品牌聲譽，造成不可挽回的損失。

在這樣的背景下，企業面臨著兩難：既要把握 AI 帶來的創新契機，又要謹慎應對其潛在風險。如何在技術發展與倫理責任之間取得平衡，成為當前企業最迫切的課題。

 

1.2 ISO 42001：AIMS 的應運而生

 

為應對上述挑戰，國際標準化組織（ISO）與國際電工委員會（IEC）聯手制定了 ISO/IEC 42001:2023，全名為《人工智慧管理系統（Artificial Intelligence Management System, AIMS）》。這項標準於 2023 年 12 月正式發布，是全球首個專為 AI 管理系統設計的國際標準。

ISO 42001 的誕生，猶如在 AI 狂野西部中，設立了一個燈塔。它提供了一個結構化的框架，旨在協助組織負責任地開發、實施和使用 AI 系統，確保其符合倫理原則、法律要求，並能有效管理相關風險。簡而言之，ISO 42001 就像是為 AI 系統量身打造的「安心護照」，證明您的 AI 已通過嚴謹的「體檢」，能夠安全、可靠地運行。

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1.3 為何 ISO 42001 對您的企業至關重要？

 

在當今競爭激烈的市場中，率先導入 ISO 42001 不僅是展示企業社會責任的體現，更是構築競爭優勢的關鍵。它能為企業帶來多重效益：

• 建立信任基石：在 AI 應用日益普及的同時，公眾對其潛在風險的擔憂也在增加。獲得 ISO 42001 認證，能向客戶、合作夥伴和監管機構證明您的 AI 系統是經過嚴格管理、符合倫理規範的，從而建立深厚的信任基礎。
• 降低風險暴露：標準要求企業系統性地識別、評估和緩解 AI 相關風險，包括資料偏差、演算法不透明、隱私洩漏等。這有助於企業規避潛在的法律訴訟、監管罰款和聲譽損害。
• 符合法規要求：全球各地針對 AI 治理的法規陸續出台，例如歐盟的《人工智慧法案》（AI Act）。ISO 42001 的實施，能協助企業預先佈局，確保其 AI 實踐符合不斷變化的法律要求。
• 提升營運效率：透過標準化的管理流程，企業能更有效地規劃、開發、部署和監控 AI 系統，減少資源浪費，提升開發效率。
• 促進負責任創新：ISO 42001 並非限制創新，而是鼓勵在負責任的前提下進行創新。它提供了一個框架，讓企業在探索 AI 新應用的同時，也能兼顧倫理與安全。

「我們需要負責任的 AI，而不僅僅是 AI。」

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第二章：深度解析 ISO 42001：核心概念與關鍵原則

 

 

2.1 什麼是人工智慧管理系統（AIMS）？

 

人工智慧管理系統（AIMS）是 ISO 42001 的核心概念，它是一個全面且系統化的管理框架，旨在協助組織有效地管理 AI 系統在其整個生命週期中的風險和機會。這包括從 AI 系統的設計、開發、測試、部署、監控到淘汰的所有階段。

我們可以將 AIMS 想像成一個「AI 的交通管理中心」。在這個中心裡，有明確的交通規則（政策與程序）、完善的監控系統（稽核與審查）、訓練有素的交通指揮員（負責人員與團隊），確保所有 AI 交通工具（AI 系統）都能在安全、有效且符合規範的前提下運行，避免交通事故（風險事件）的發生。

名詞釋義：

• 人工智慧（Artificial Intelligence, AI）：廣義來說，是指機器模仿人類智慧的能力，包括學習、推理、問題解決、感知、語言理解等。
• 管理系統（Management System）：一套相互關聯或相互作用的要素，用於建立政策和目標，並實現這些目標。
• 生命週期（Lifecycle）：指從 AI 系統的構思、開發、部署、運行到最終退役的整個過程。

 

2.2 ISO 42001 的核心結構與要求

 

ISO 42001 的結構與其他 ISO 管理系統標準（如 ISO 27001）相似，採用了高階結構（High-Level Structure, HLS），這有助於組織將多個管理系統整合，提高實施效率。標準主要分為 10 個核心章節，外加一個附件 A，包含了多項控制措施。

以下表格將簡潔明瞭地歸納 ISO 42001 的核心結構與要求：

章節編號	章節名稱	核心要求與內容
1	範圍	定義標準的適用範圍，適用於任何類型和規模的組織，無論其 AI 系統的複雜程度如何。
2	引用標準	列出在標準中引用的其他標準，例如 ISO 27000 系列的術語和定義。
3	術語與定義	闡明與 AI 和管理系統相關的關鍵術語，確保理解一致性。
4	組織環境	要求組織理解其內外部環境、利害關係者需求和期望，並確定 AIMS 的範圍。這包括評估組織在 AI 發展和使用中的獨特脈絡。
5	領導力	強調高階管理階層在 AIMS 中的領導作用和承諾，包括建立 AI 政策、分配職責和權限。這如同企業的 AI 羅盤，指引方向。
6	規劃	識別和評估 AI 相關風險和機會，並制定應對措施。這包括 AI 倫理考量、資料偏差、演算法透明度、隱私保護等。還要求制定 AI 目標和實現這些目標的計劃。
7	支援	確保 AIMS 運作所需的資源，包括人員能力、認知、溝通、文件化資訊的建立與控制。好比 AI 系統的補給站，提供充足燃料與維修資源。
8	運作	實施和控制 AIMS 中規劃的流程，包括 AI 系統的設計、開發、部署、運營和監控。這涵蓋了 AI 生命週期的每個階段，強調負責任的 AI 實踐。
9	績效評估	監控、測量、分析和評估 AIMS 的績效和有效性。這包括內部稽核和管理審查，確保 AIMS 持續改進。
10	改進	基於績效評估的結果，採取糾正措施並持續改進 AIMS。這是一種動態的過程，確保 AIMS 能夠適應不斷變化的 AI 環境。
附件 A	AI 相關控制措施	提供了一系列針對 AI 系統的具體控制措施，涵蓋了資料治理、演算法透明度、可解釋性、魯棒性、安全性、隱私保護、人機互動、監督與干預等。這些控制措施是實施 AIMS 的關鍵實踐。這如同 AI 系統的「安全裝備包」，提供具體的防護措施。

 

2.3 AI 倫理與治理：標準的核心精神

 

ISO 42001 不僅僅是技術規範，更是一套深植於 AI 倫理原則的管理框架。它強調以下核心倫理價值：

• 公平性與非歧視（Fairness and Non-discrimination）：確保 AI 系統的決策不會產生偏見或歧視，對所有使用者和群體一視同仁。例如，開發人臉辨識系統時，需確保其在不同膚色、性別或年齡群體中都具有相似的準確度。
• 透明度與可解釋性（Transparency and Explainability）：AI 系統的運作方式應盡可能透明，其決策過程應具備可解釋性，讓人們能夠理解 AI 為何做出特定判斷。這對於建立信任至關重要。
• 隱私與資料保護（Privacy and Data Protection）：AI 系統處理的資料可能涉及大量個人隱私。ISO 42001 強調在整個 AI 生命週期中，應嚴格遵守資料保護法規，並採取適當的安全措施保護敏感資料。
• 可靠性與魯棒性（Reliability and Robustness）：AI 系統應在各種操作條件下保持穩定、可靠，並能抵禦惡意攻擊或意外干擾。
• 責任與可追溯性（Accountability and Traceability）：組織應明確 AI 系統的開發、部署和操作的責任歸屬，並確保 AI 決策的過程可被追溯和審計。

「AI 的未來不僅在於它能做什麼，更在於我們如何確保它做得正確。」這是「影響資安」對於 AI 倫理的精闢見解。ISO 42001 為企業提供了一條明確的道路，確保其 AI 實踐能夠與這些崇高的倫理原則相契合。

 

2.4 風險管理與 AI 生命週期：從設計到部署

 

在 ISO 42001 中，風險管理是貫穿 AI 生命週期的一個核心要素。它要求組織系統性地識別、評估、處理和監控與 AI 系統相關的風險。這些風險可能包括：

• 資料風險：資料偏見、資料品質差、資料洩漏、資料隱私侵犯。
• 演算法風險：演算法不透明、模型偏差、決策不可解釋、魯棒性不足、對抗性攻擊。
• 系統整合風險：AI 系統與現有 IT 架構的整合問題、依賴性過高。
• 營運風險：AI 系統故障、人為錯誤、缺乏有效監控。
• 倫理和社會風險：歧視、公平性問題、社會影響、失業問題。
• 法律和合規風險：違反資料保護法規、智慧財產權問題、監管不確定性。

名詞釋義：

• 偏見（Bias）：在 AI 系統中，由於訓練資料的偏差或其他因素導致系統對某些群體或情況做出不公平或錯誤的判斷。
• 可解釋性（Explainability）：指 AI 系統的內部運作方式及其決策過程能夠被人類理解的程度。

ISO 42001 強調在 AI 系統的每個生命週期階段都應考慮風險管理：

• 設計階段：從一開始就將倫理和安全原則融入 AI 系統的設計中，例如，選擇具有多樣性的訓練資料集，設計可解釋的演算法。
• 開發階段：實施安全的編碼實踐，進行嚴格的測試和驗證，以確保系統的穩定性和魯棒性。
• 部署階段：確保 AI 系統在真實環境中能夠穩定運行，並考慮部署對使用者和社會的潛在影響。
• 監控與維護階段：持續監控 AI 系統的性能，及時發現並修復潛在問題，確保系統的持續安全和有效。
• 淘汰階段：妥善處理舊的 AI 系統，確保敏感資料的安全清除。

這項全面性的風險管理方法，確保企業在享受 AI 帶來的巨大效益同時，也能有效規避潛在的「AI 雷區」。

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第三章：ISO 42001 實施效益：為何企業應立即啟動？

 

在 AI 競爭日益白熱化的今天，取得 ISO 42001 認證已不僅僅是一種選擇，更是企業立足於市場、贏得未來的關鍵戰略。以下將深入闡述其帶來的多重效益：

 

3.1 提升 AI 系統的信任度與可信賴性

 

在 AI 應用日益普及的當下，公眾對於 AI 的信任度成為其能否被廣泛接受的關鍵。近年來，許多 AI 誤判事件，如人臉辨識的種族歧視、信用評分系統的性別偏見等，都嚴重損害了 AI 的信譽。

「沒有信任，就沒有真正的進步。特別是在 AI 領域，信任是創新的基石。」這是「影響資安」的核心理念之一。ISO 42001 提供了一個國際公認的框架，讓企業能夠證明其 AI 系統在開發和部署過程中，遵循了嚴格的倫理、安全和合規標準。取得認證意味著您的 AI 系統經過第三方獨立審查，具備以下特質：

• 資料來源透明且經審查：確保訓練資料的品質與公平性，避免偏見。
• 演算法可解釋：在可能的情況下，讓決策過程不再是「黑箱」，增加透明度。
• 安全與隱私保護：證明企業在 AI 系統中落實了嚴格的資訊安全與隱私保護措施。
• 具備應對潛在風險的能力：企業已建立機制識別、評估並應對 AI 可能帶來的風險。

這份「信任標章」不僅能增強客戶對產品或服務的信心，更能提升企業在業界的聲譽，吸引更多合作機會，最終轉化為實質的商業價值。

 

3.2 強化合規性，降低法律與聲譽風險

 

全球各國政府正加速制定 AI 相關法規。歐盟的《人工智慧法案》（EU AI Act）是目前全球最全面的 AI 法律框架，對高風險 AI 系統提出了嚴格的要求，包括風險管理、資料治理、透明度、人類監督等。美國、中國以及其他地區也陸續出台或正在研擬類似的法規。

若企業的 AI 系統未能符合這些新興法規的要求，可能面臨以下嚴重後果：

• 鉅額罰款：例如，根據 EU AI Act，違規行為可能導致高達 3500 萬歐元或全球年營業額 7% 的罰款，以較高者為準。
• 法律訴訟：因 AI 系統造成的損失或偏見，可能引發消費者或團體的集體訴訟。
• 監管調查與禁令：監管機構可能對違規企業進行調查，甚至下達禁止使用特定 AI 系統的指令。
• 品牌聲譽受損：負面新聞和公眾形象的惡化，將對企業的市場地位和客戶關係造成長期影響。

ISO 42001 的實施，能協助企業建立一套健全的 AI 管理系統，使其能夠系統性地識別並應對不斷變化的法規要求。這不僅是被動的遵循，更是主動地將合規性融入 AI 策略中，從源頭上降低法律與聲譽風險。換句話說，取得 ISO 42001 認證，就像為企業的 AI 系統買了一份「全面險」，讓您在日益嚴峻的 AI 法規環境中，多了一層保障。

 

3.3 優化營運效率，促進負責任創新

 

很多人可能誤認為導入管理系統會增加額外負擔，但事實卻恰恰相反。ISO 42001 鼓勵企業將負責任的 AI 實踐融入日常營運流程中，這反而能帶來營運效率的提升：

• 標準化流程：AIMS 提供了清晰的指引，規範了 AI 系統開發、部署和監控的各個環節，減少了重複工作和不確定性。
• 資源有效配置：透過風險評估，企業能更精準地將資源投入到最關鍵的風險點上，避免資源浪費。
• 早期問題發現：健全的管理系統能幫助企業在 AI 系統生命週期的早期階段發現潛在問題（如資料偏見、演算法缺陷），降低後期修復的成本。
• 知識共享與最佳實踐：標準的實施過程會促進內部知識的累積和共享，形成一套內部最佳實踐，提升團隊整體能力。

此外，ISO 42001 並非限制企業創新，而是鼓勵「負責任的創新」。它提供了一個安全網，讓企業可以在可控的風險範圍內，更大膽地探索 AI 的新應用。當企業建立起對 AI 系統的信心時，他們會更願意投入研發，將更多的創意轉化為實際的 AI 產品和服務。正如創新大師 Clayton Christensen 所說：「創新不是偶然，而是一種紀律。」ISO 42001 提供了這份紀律，引導企業在 AI 領域進行有紀律的創新。

 

3.4 創造競爭優勢，贏得市場先機

 

在 AI 技術日新月異的今天，企業之間的競爭不再僅限於技術實力，更擴展到對 AI 的「信任管理」能力。率先取得 ISO 42001 認證的企業，將在市場上獲得顯著的競爭優勢：

• 差異化競爭：在眾多 AI 解決方案中，獲得 ISO 42001 認證的產品和服務將脫穎而出，成為客戶更傾向選擇的對象。
• 吸引頂尖人才：負責任的 AI 實踐和對倫理的重視，能吸引更多對 AI 道德和社會影響有高要求的頂尖 AI 專業人才。
• 提升投資者信心：對於投資者而言，具備健全 AI 管理系統的企業，意味著更低的風險和更可持續的發展潛力。
• 打開國際市場：隨著全球 AI 法規的趨同，ISO 42001 作為國際標準，將成為企業進入國際市場的重要通行證。

簡而言之，ISO 42001 不僅是合規性的證明，更是企業在 AI 時代的「未來通行證」，確保您能穩健地航行於 AI 藍海，搶佔先機。

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第四章：ISO 42001 實施路徑：從規劃到驗證

 

導入 ISO 42001 是一個系統性的工程，需要組織上下共同參與和持續投入。以下是實施 AIMS 的關鍵步驟和考量：

 

4.1 實施前的準備：組織承諾與資源配置

 

在正式啟動 ISO 42001 導入之前，有幾個關鍵的準備工作不可或缺：

• 高階管理階層的承諾與支持：這是任何管理系統成功導入的基石。領導層必須理解 ISO 42001 的重要性，並提供必要的資源（人力、財力、時間），同時樹立正確的 AI 倫理導向。
• 成立專案團隊：組建一個跨部門的專案團隊，成員應包含 AI 開發、法律、資安、倫理、業務等不同領域的專家。明確各成員的職責和權限。
• 初步差距分析（Gap Analysis）：對組織現有的 AI 相關政策、流程和實踐進行評估，與 ISO 42001 的要求進行比對，找出存在的差距。這能幫助組織了解其目前與標準要求的距離，並制定詳細的實施計劃。
• 確定 AIMS 範圍：明確哪些 AI 系統、部門或業務單元將納入 AIMS 的管理範圍。範圍的劃定應務實且具體，並考慮組織的風險偏好和業務需求。

「萬事俱備，只欠東風。而這東風，往往就是高層的決心與對 AI 負責任的遠見。」這是「影響資安」在協助客戶導入標準時的深刻體會。

 

4.2 建立 AIMS 的關鍵步驟

 

以下是建立人工智慧管理系統的具體流程，建議以循序漸進的方式進行：

1. 制定 AI 政策與目標：
   • 明確組織對 AI 的願景、承諾和核心倫理原則。
   • 設定可衡量且與組織策略一致的 AI 目標（例如：降低 AI 決策偏見、提升模型透明度）。
2. 識別利害關係者與其需求：
   • 識別所有與 AI 系統相關的內部和外部利害關係者（客戶、員工、監管機構、供應商、社會大眾）。
   • 了解他們對 AI 系統的期望、擔憂和需求。
3. 風險評估與處理：
   • 系統性識別：針對 AIMS 範圍內的每個 AI 系統，識別其潛在的 AI 相關風險（技術、倫理、法律、社會等）。
   • 風險分析與評估：評估風險發生的可能性和潛在影響，確定風險等級。
   • 風險處理：制定並實施風險應對策略，例如：採用更透明的演算法、實施更嚴格的資料匿名化措施、建立人工干預機制等。
   • 殘餘風險接受準則：定義在採取風險處理措施後，組織可接受的剩餘風險水平。
4. 建立文件化資訊：
   • 根據 ISO 42001 的要求，建立必要的管理手冊、程序文件、工作指南和記錄。
   • 這包括 AI 倫理準則、資料治理政策、風險評估報告、演算法開發規範、內部稽核報告等。
5. 資源配置與能力建設：
   • 確保 AIMS 運作所需的人力、技術和財力資源到位。
   • 針對參與 AI 系統開發和管理的人員，提供必要的培訓，提升其 AI 倫理意識、資安知識和標準理解。
6. 運作控制與實施：
   • 將 AI 管理系統的要求融入日常運作中，包括 AI 系統的設計、開發、測試、部署、監控和維護。
   • 實施附件 A 中的 AI 控制措施，例如：建立資料品質管理流程、實施模型監控機制、提供使用者反饋管道等。
7. 績效評估與監控：
   • 定期監控和測量 AIMS 的績效，評估 AI 目標的達成情況。
   • 進行內部稽核，檢查 AIMS 是否有效運行並符合標準要求。
   • 執行管理審查，由高階管理階層定期審查 AIMS 的整體績效和適宜性。

 

4.3 內部稽核與管理審查：持續改進的基石

 

• 內部稽核（Internal Audit）：如同企業對 AIMS 進行的「年度體檢」。透過獨立於被稽核部門的稽核員，定期檢查 AIMS 的有效性和符合性。稽核結果將識別出潛在的弱點和不符合項，為後續的改進提供依據。
• 管理審查（Management Review）：這是高階管理階層對 AIMS 進行的「戰略會議」。管理層將審查 AIMS 的整體績效、目標達成情況、內部稽核結果、利害關係者反饋以及外部環境變化，並做出相應的決策，以確保 AIMS 的持續適宜性、充分性和有效性。

內部稽核和管理審查是 ISO 42001 持續改進（Continuous Improvement）循環的關鍵環節。它們確保 AIMS 能夠適應不斷變化的 AI 技術和法規環境。

 

4.4 認證流程與選擇合作夥伴

 

當組織完成 AIMS 的建立和運作，並通過內部稽核和管理審查的驗證後，即可考慮申請第三方認證。認證流程通常包括：

1. 選擇認證機構：選擇一家經認可的第三方認證機構。
2. 文件審查（Stage 1 Audit）：認證機構將審查組織的 AIMS 文件，評估其是否符合 ISO 42001 的要求。
3. 現場審核（Stage 2 Audit）：認證機構將派員到組織現場，檢查 AIMS 的實際運作情況，驗證其是否有效實施。
4. 發證與監督：如果審核通過，組織將獲得 ISO 42001 認證證書。認證機構通常會在證書有效期內（通常為三年）進行年度監督審核，以確保 AIMS 持續符合標準要求。

選擇合適的合作夥伴，如「影響資安」這樣具備豐富資安與合規經驗的顧問公司，能夠在整個實施和認證過程中提供專業指導與支援，讓企業事半功倍。

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第五章：ISO 42001 與其他標準的協同作用

 

ISO 42001 並非一個孤立的標準，它與其他國際管理系統標準存在著密切的關聯和協同作用。對於已經導入其他 ISO 標準的企業而言，整合實施將能事半功倍。

 

5.1 ISO 27001（資訊安全管理系統）的整合優勢

 

ISO/IEC 27001 是全球最廣泛採用的資訊安全管理系統（ISMS）標準。它為組織建立、實施、維護和持續改進資訊安全管理系統提供了框架，旨在保護組織的資訊資產。

兩者關聯性：

• 基礎互補：AI 系統的安全性是 AIMS 的關鍵組成部分。ISO 27001 為組織提供了強大的資訊安全基礎，涵蓋了風險評估、存取控制、加密、安全開發等，這些都是 AI 系統安全必不可少的要素。
• 資料保護：AI 系統的運作高度依賴資料。ISO 27001 在資料保護、隱私管理方面提供了成熟的框架，這對於確保 AI 訓練資料和運作資料的安全性至關重要。
• 高階結構一致：由於兩者都採用了高階結構（HLS），企業可以更有效地將 ISO 42001 與現有的 ISO 27001 ISMS 進行整合，避免重複工作，優化資源配置。
• 風險管理的擴展：ISO 27001 側重於資訊安全風險，而 ISO 42001 將風險評估的範圍擴展到 AI 特有的倫理、偏差、可解釋性等風險。整合實施能確保企業對資訊和 AI 相關風險有全面的管理。

對於已經獲得 ISO 27001 認證的企業，導入 ISO 42001 將更具優勢，因為許多核心的管理流程和控制措施可以通用或擴展，大幅降低實施成本和時間。

 

5.2 ISO 9001（品質管理系統）的相輔相成

 

ISO 9001 是國際公認的品質管理系統（QMS）標準，旨在幫助組織確保其產品和服務持續滿足客戶和法規要求，並提升客戶滿意度。

兩者關聯性：

• 流程導向：ISO 9001 強調流程管理和持續改進，這與 ISO 42001 在 AI 系統生命週期中的流程管理原則高度契合。
• 文件化管理：兩者都要求組織建立和維護文件化資訊，確保知識的傳承和管理的規範性。
• 客戶滿意度：ISO 9001 關注客戶滿意度，而負責任的 AI 實踐正是提升客戶信任和滿意度的重要方式。透過 AIMS 確保 AI 產品和服務的品質、公平性與安全性，間接提升客戶體驗。
• 績效監控與改進：兩者都包含績效監控、內部稽核和管理審查的環節，確保管理系統的有效性和持續改進。

將 ISO 42001 與 ISO 9001 整合，可以確保 AI 產品和服務不僅安全可靠，而且在品質上也達到高標準，為企業帶來綜合性的競爭優勢。

 

5.3 未來趨勢：AI 相關法規與標準的演進

 

全球對於 AI 治理的關注度只增不減。除了 ISO 42001 外，未來將會有更多針對特定 AI 應用領域或產業的標準和法規陸續出台。例如：

• NIST AI 風險管理框架（AI RMF）：美國國家標準與技術研究院（NIST）發布的 AI RMF 雖然不是認證標準，但提供了實用的框架，用於管理 AI 帶來的風險，許多企業將其作為參考。
• 各國資料保護法規：如 GDPR（通用資料保護條例）、CCPA（加州消費者隱私法）等，這些法規對 AI 系統處理個人資料提出了嚴格要求。
• 行業特定規範：例如，金融、醫療、自動駕駛等高風險領域，可能會出現更具體的 AI 應用標準和指導原則。

「唯有領先一步，方能立於不敗之地。在 AI 治理的競賽中，掌握最新趨勢至關重要。」這是「影響資安」對於企業前瞻性佈局的建議。ISO 42001 作為 AI 治理的基礎性國際標準，將為企業提供一個穩定的錨點，使其能夠靈活應對未來不斷演變的 AI 法規和技術挑戰。

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第六章：人工智慧管理系統（AIMS）常見問題解答（FAQ）

 

在導入 ISO 42001 的過程中，企業可能會遇到各種疑問。以下整理了一些常見問題，並提供簡潔明瞭的回答：

Q1：什麼組織需要導入 ISO 42001？

A1：任何開發、提供或使用人工智慧系統的組織，無論其規模大小或所處行業，都應考慮導入 ISO 42001。這包括科技公司、金融機構、醫療保健、製造業、政府部門等，只要您的業務涉及 AI，這項標準就能幫助您負責任地管理 AI 相關風險。

Q2：導入 ISO 42001 需要多長時間？

A2：導入時間因組織的規模、現有管理系統的成熟度以及 AI 系統的複雜性而異。通常，從啟動到獲得認證可能需要 6 個月到 18 個月不等。對於已經具備 ISO 27001 或 ISO 9001 基礎的組織，導入時間可能會縮短。

Q3：ISO 42001 與歐盟的《人工智慧法案》（EU AI Act）有什麼關係？

A3：ISO 42001 可以被視為實現 EU AI Act 合規性的一個重要工具。EU AI Act 對高風險 AI 系統提出了嚴格的風險管理、資料治理、透明度等要求，而 ISO 42001 則提供了系統性的框架來實施這些要求。雖然 ISO 42001 認證本身不能完全替代法規合規，但它能顯著幫助組織證明其已採取適當措施來滿足法規義務。

Q4：導入 ISO 42001 的主要挑戰有哪些？

A4：常見挑戰包括：

• 高階管理階層的承諾不足：缺乏足夠的資源和支持。
• 跨部門協調困難：AI 涉及多個部門，需要良好的溝通與協作。
• 技術知識與倫理意識的結合：需要讓技術人員理解倫理原則，並將其融入設計中。
• 數據治理的複雜性：確保數據的品質、偏見管理和隱私保護。
• 持續改進的文化建立：管理系統需要持續運作和改進，而非一次性任務。

Q5：ISO 42001 認證費用大約是多少？

A5：認證費用包含多個部分，例如：

• 顧問費用：若聘請外部顧問協助導入。
• 內部資源成本：包括人員時間、培訓費用等。
• 認證機構審核費用：根據組織規模、複雜度和審核天數而定。具體金額難以一概而論，建議直接與顧問公司和認證機構聯繫以獲取詳細報價。

Q6：如果我們只使用第三方 AI 服務，還需要導入 ISO 42001 嗎？

A6：是的，即使您只使用第三方的 AI 服務，作為 AI 系統的「使用者」或「部署者」，您仍然有責任確保其符合相關倫理和法規要求。ISO 42001 可以幫助您建立一套管理框架，來評估、選擇和監控第三方 AI 供應商，確保其服務的合規性和可靠性。標準也包含了供應商管理相關的控制措施。

Q7：ISO 42001 對於 AI 模型的可解釋性有何要求？

A7：ISO 42001 附件 A 中的控制措施明確提到了可解釋性，要求組織應考慮 AI 系統的可解釋性程度，並採取適當措施確保關鍵決策過程的透明度。對於高風險 AI 系統，可解釋性尤為重要，以便監管機構或受影響者能夠理解 AI 的判斷依據。

Q8：如何確保 AI 系統的公平性並避免偏見？

A8：ISO 42001 鼓勵組織在整個 AI 生命週期中解決偏見問題。這包括：

• 資料治理：確保訓練資料的代表性、多樣性和品質。
• 演算法選擇與設計：選擇或設計能降低偏見的演算法。
• 監控與評估：持續監控 AI 系統的輸出，識別並修正偏見。
• 人工干預與審查：在高風險決策中引入人工審查機制。

 

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結論：攜手「影響資安」，駕馭 AI 未來

 

人工智慧的時代已然來臨，它帶來了無限的可能，也伴隨著前所未有的挑戰。ISO 42001：人工智慧管理系統（AIMS）標準的發布，正是在這股浪潮中為企業提供了一份重要的指南，幫助我們在擁抱創新的同時，確保 AI 的負責任開發與使用。

導入 ISO 42001 不僅是為了合規，更是企業對自身品牌聲譽、客戶信任和永續發展的長遠投資。它能協助您系統化地識別、評估與管理 AI 相關風險，提升 AI 系統的信任度與透明度，並在日益嚴峻的全球 AI 法規環境中佔得先機。

作為資安領域的領航者，「影響資安」深耕資訊安全與合規領域多年，擁有豐富的 ISO 管理系統導入經驗，並對 AI 倫理與治理有著深刻的理解。我們不僅提供專業的 ISO 42001 導入輔導與諮詢服務，更致力於成為您在 AI 時代最堅實的後盾，確保您的 AI 系統安全、可靠且值得信賴！

別讓 AI 的潛力被風險所困！立即聯繫影響資安，讓我們一同建構堅實的 AI 防線，助您在智慧化浪潮中乘風破浪，開創 AI 新紀元！