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AI 產業正在自我規範，以預見政府的法規，並建立一個負責任的科技未來
簡介：AI 治理的新時代
2025 年標誌著人工智慧治理的轉捩點。當世界各國政府努力跟上科技演進的腳步時，人工智慧產業已率先創造出創新的自我監管機制。這並非逃避責任，而是建立一個安全、道德與永續的人工智慧生態系統的積極策略。
目前只有 35% 的公司制定了 AI 治理框架，但 87% 的企業領導者計劃在 2025 年前實施道德AI 政策，什麼是 AI 治理？| IBM，這顯示出業界急需透過自我規範來縮小這一差距。
人工智能自律：致勝策略，而非退路
為什麼自律是正確的選擇
人工智慧的自我規範並不是試圖逃避責任，而是對這項技術獨特挑戰的最有效回應：
適應速度：面對新的且不斷變化的監管活動，AI 系統的自我治理需要組織和技術控制。 Generative AI 時代的治理：2024 年彈性政策和監管的 360° 方法 | 世界經濟論壇。公司可以快速調整其架構以適應技術創新。
技術專長：有誰比 AI 開發人員和研究人員更了解其技術的道德與安全影響？
負責任的創新：許多機構選擇採用自我治理的方式，以進一步推動與其組織價值的一致性，並建立知名度OECD AI Policy Observatory Portal。
全球人工智能自律的支柱
1.OECD AI：政府間協調機構 (而非 AI 的 W3C)
有必要澄清一個常見的誤解。OECD AI 並非等同於 W3C 的人工智慧。萬維網聯盟透過產業專家制定技術標準，而經合組織人工智慧原則則是 47 個經合組織法律文書成員所採納的第一個政府間人工智慧標準，扮演政府間的協調角色，而非由產業制定技術標準。
OECD 設有 AI 治理工作小組，負責審查 AI 建議書，以確保建議書與快速發展的 AI 創新保持相關性和與時俱進Partnership on AI - Home。
2.人工智能合作夥伴：工業自律的先驅
Partnership on AI (PAI) 是由學術界、民間社會、產業界和媒體組織所組成的非營利夥伴關係，為 AI 創造解決方案，以推進人類和社會的正面成果。
策略演進：夥伴關係一開始是一項全行業的自我規範活動，但很快就邀請其他利害關係人加入成為合作夥伴，將這項計畫轉變為「私人共同規範安排」。人工智慧合作夥伴回應 ....
具體結果：
- 建立 AI 事件資料庫，以追蹤 AI 事件
- 人工智能模型安全分發框架與合成媒體道德發展指南人工智能治理趨勢：法規、合作與技能需求如何塑造產業 | 世界經濟論壇
3.世界經濟論壇 AI 治理聯盟：協作的超級力量
AI 治理聯盟匯集了來自 200 多個組織的 250 多名成員，圍繞三個核心工作小組進行結構化設計透明且包容的 AI 系統 - AI 治理聯盟：
- 安全系統與技術：技術保障的發展
- 負責任的應用與轉型：負責任的 AI 應用
- 彈性治理與法規
會議結束時強烈強調，在不斷發展的技術成熟度和不斷變化的監管環境中，各行業需要進行自我治理全球生成式人工智能治理的 3 個基本特征 | 世界經濟論壇
案例研究：行動中的自我規範
白宮自願性 AI 承諾
2023 年 7 月 21 日，七家領先的人工智能公司 - 亞馬遜、Anthropic、Google、Inflection、Meta、微軟和 OpenAI - 與白宮合作，在OECD AI Policy Observatory Portal上做出八項自願承諾，以保障人工智能的安全發展。
可衡量的結果：
- 所有公司都會與內部和外部測試人員進行紅隊演練，以探測其模型的缺陷和風險OECD AI 政策觀察門戶網站
- 微軟推出「安全未來」計畫，以應對規模日益龐大的網路攻擊OECD AI 政策觀察門戶網站
歐洲 AI 契約：先自願後規範
歐盟委員會推出 AI Pact，這是一項自願性的倡議，旨在支持未來的實施，並邀請歐洲及其他地區的AI 廠商和實施者提前遵守 AI 法案的主要義務全球的 AI 法規 - 2025。
自律的競爭優勢
1.防止過度監管
主動的自我規範可以防止政府過度的管制，以免扼殺創新。美國在一年前推出了 5000 億美元的 AI 基礎建設計畫 Project Stargate，AI 公司承諾自我規範。麻省理工科技評論》(MIT Technology Review)表示，這是一個對業界友善的做法。
2.建立公眾信任
88% 使用生成式 AI 的中型市場公司表示，AI 對其組織的正面影響超出預期AI in the workplace: A report for 2025 | 麥肯錫，展示負責任的自我規範如何建立信任。
3.全球競爭優勢
大型 AI 公司反對西方體恤民情的監管努力，但卻受到許多其他國家領導人的熱烈歡迎美國的 AI 立法：2025 年概況 - SIG。
公司實施架構
步驟 1：AI 風險評估
組織可以映射 AI 用例並評估相關的風險等級，為高影響力模型建立內部審核委員會AI 風險管理框架 | NIST。
步驟 2：採用認可架構
機構可以選擇利用自願性的方法和框架，例如美國 NIST 的 AI 風險管理框架、新加坡的 AI Verify 框架和英國OECD AI 政策觀察門戶網站的 Inspect AI Safety Institute 平台。
步驟 3：協作治理
該架構強調需要發展透明度、與人類價值觀一致、可驗證的誠信和事後審計人工智能治理聯盟|世界經濟論壇對人工智能未來的思考。
AI 自我規範的未來
自動化技術控制
AI 系統的自我治理將涉及組織控制，以及越來越多的自動化技術控制Generative AI Age of Governance: A 360° Approach for Resilient Policy and Regulation 2024 | 世界經濟論壇。當技術達到需要即時控制的速度和智慧時，自動化將是必要的。
多方利害關係人合作
人工智能治理聯盟呼籲政府、私營部門和當地社區合作，確保人工智能的未來能造福每個人世界經濟論壇成立人工智能治理聯盟，確保人工智能使用安全 - Lexology。
結論：未來的典範
2025 年的人工智能自律代表了一種創新的技術治理模式，它結合了：
- 主動負責，而非對法規作出反應
- 適當技術標準的部門專業知識
- 全球合作應對共同挑戰
- 無官僚障礙的持續創新
通過促進跨領域合作、確保為未來技術變革做好準備以及促進國際合作，我們可以建立一個既有彈性又有適應性的治理結構世界經濟論壇推出人工智能治理聯盟，專注於負責任的創生成人工智能 > 新聞稿 | 世界經濟論壇
常見問題：AI 自律
1.什麼是 AI 自我規範？
人工智能自律是一種主動積極的方法，公司和行業組織自願制定標準、原則和實踐，以確保人工智能負責任的發展和實施，預見和防止需要嚴格的政府法規。
2.為什麼自我監管比政府監管更可取？
自我規範提供了更大的靈活性、適應技術創新的速度，並可利用開發人員的技術專長。它也能防止可能窒礙創新的過度管制，並維持產業的全球競爭力。
3.有哪些主要的人工智能自律機構？
主要包括
- 人工智慧夥伴關係 (PAI)：多利害關係人最佳實踐聯盟
- AI 治理聯盟 (WEF)：250 位以上的負責任治理成員
- OECD AI 原則：47 個國家的政府間標準
- 白宮人工智慧承諾：大型科技公司的自願承諾
4.自我規範只是「道德洗禮」嗎？
不，證據顯示了具體的成果：創建 AI 事件資料庫、開發合成媒體框架、實施紅色聯盟實務，以及對網路安全進行大量投資。這些都是實實在在的行動，而不只是說說而已。
5.我的公司如何實施 AI 自我監管？
從
- 使用個案中的 AI 風險評估
- 採用認可的架構 (NIST AI RMF、AI Verify)
- 成立內部 AI 治理委員會
- 參與合作性產業計畫
- 實施技術和組織控制
6.自我監管在全球範圍內有效嗎？
是的，經合組織 (OECD) 和人工智慧夥伴關係組織 (Partnership on AI) 等組織所制定的標準已在全球採用。然而，區域之間存在差異：歐盟偏好正式的法規，而印度等國家則擁護與產業界合作的自我監管方式。
7.自我監管的風險為何？
主要風險包括
- 主導公司可能「壟斷法規
- 缺乏民主監督
- 可能比政府標準寬鬆
- 需要獨立的執行機制
8.未來 AI 自我規範將如何演進？
未來將有越來越多的自動化技術控制、更大的多利害關係人合作、協調的全球標準，以及主動的自我規範與支持性的政府規範之間的動態平衡。
資料來源與有用連結：
本文根據 2025 年的廣泛研究和權威資料來源撰寫。
