來源：台灣數位信任協會、2026 數位信任論壇相關公開資料
提醒對象：一般民眾、教職員工、學生及使用 AI 工具的組織與工作人員

主題面向簡介

前一篇我們談到，「數位信任」不是一句口號，而是由身分、資料、安全、制度與責任共同建立出來的。

接著就會碰到一個很實際的問題：

當企業、學校或組織開始大量使用 AI 之後，誰來決定哪些事情可以交給 AI？哪些事情不能？出了問題又由誰負責？

現在很多單位已經不再停留在「要不要用 AI」。真正困難的，反而是 AI 用得越多，怎麼把共同規則建立起來。

2026 數位信任論壇把 AI 治理 列為重要議題，就是因為 AI 已經從單純的輔助工具，逐漸進入日常工作與決策流程。當應用規模越來越大，資料安全、責任分工與管理制度就不能只靠每個使用者自己判斷。

什麼叫做「AI 治理」？

「治理」這個詞聽起來很正式，但如果用白話來說，其實就是：

不要讓每個人各自決定 AI 要怎麼用，而是先把共同規則訂清楚。

例如，一個單位要先知道哪些 AI 工具可以使用、哪些資料可以交給 AI、哪些工作可以讓 AI 協助，以及哪些事情一定要有人最後確認。如果 AI 產生錯誤內容、使用了不該使用的資料，或造成個資外洩等問題，也必須知道誰負責檢查、誰負責處理。

所以 AI 治理並不是「禁止大家使用 AI」，而是：

知道 AI 被用在哪裡、風險有多大，而且出了問題有人負責。

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第一件事：先知道組織裡到底怎麼用 AI

很多 AI 風險真正難管理的原因，是單位根本不知道大家已經把 AI 用在哪些地方。有人可能拿 AI 寫文案、整理會議紀錄或分析 Excel，也有人會把內部文件貼進 AI 請它摘要，甚至開始讓 AI 直接連接雲端資料、工作平台或其他系統。

這些用途看起來都叫「使用 AI」，但實際風險差很多。如果組織只訂一句「使用 AI 請注意資訊安全」，其實很難真正管理。

比較完整的第一步，應該是先盤點 AI 到底被用在哪些工作裡。只有先知道用途，後面才有辦法判斷這個應用需要管到什麼程度、能不能使用特定資料，以及需不需要人工審查。

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第二件事：AI 治理為什麼要做風險分級？

用 AI 幫忙想活動標題，和把學生個資、財務資料或重要決策資料交給 AI 分析，風險當然不一樣。

因此 AI 治理很重要的一件事，就是 風險分級。

例如，發想標題、整理公開資訊、修改一般文字，通常屬於影響較低的用途；協助分析工作資料、產生內部報告或整理非公開文件時，就要開始注意資料來源、權限與人工確認；如果涉及個人資料、財務、人事、法律、醫療、安全，或會直接影響他人權益的決策，就應該採取更嚴格的審查與管理方式。

真正的重點，不一定是每個組織都要固定分成三個等級，而是要建立一個共同觀念：

風險不同，管理方式也應該不同。

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第三件事：不能只有「AI 幫我做的」

當 AI 開始進入工作流程之後，很容易出現一種責任模糊：

「這是 AI 產生的，我只是用了它。」

但對組織來說，這通常不是一個足夠的答案。

AI 寫出的資料錯了，需要有人確認；AI 分析結果影響了某個決策，需要知道誰批准；AI 使用了不該使用的資料，也要知道是誰提供的；如果 AI 自動執行了某個動作，還要知道是誰給它權限。

所以治理制度很重要的一點，就是：

每一個 AI 應用，都要知道誰是負責的人。

AI 可以協助工作，但責任不能因為用了 AI 就跟著消失。

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第四件事：重要用途要有「審查」

不是所有 AI 工作都需要層層簽核。

如果只是一般文案修改，可能不需要特別審查；但如果 AI 產生的是對外公告、法律文件、人事資料分析、個資處理結果、財務建議，或會影響他人權益的內容，就不應該直接把 AI 的結果當成最終答案。

比較安全的方式是：

AI 先協助，人再確認。

也就是說，AI 可以負責整理、分析與提供建議，但高風險或高影響的工作，仍然要有人負責最後確認與決定。

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為什麼只訂「哪些資料不能丟給 AI」還不夠？

這也是這篇和我們過去 AI 資安文章最大的差別。

以前我們常提醒，不要把密碼、個資或機密文件直接交給 AI。這當然還是重要，但那比較像是「使用者注意事項」。

真正的 AI 治理還要再往上一層。

組織需要知道 AI 被用在哪裡、不同用途風險有多高、誰可以使用哪些資料、誰負責審查，以及發生問題之後由誰處理。

所以 AI 治理不是只有：

「不要亂貼資料。」

而是建立一整套：

盤點 → 分級 → 權限 → 審查 → 責任

的管理流程。

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數位信任為什麼和 AI 治理有關？

因為使用者真正信任的，不只是 AI 的能力，而是背後的管理方式。

假設一個單位只告訴你：

「我們有使用 AI。」

這句話本身並不能讓人放心。

真正讓人比較能信任的是，這個單位知道 AI 被用在哪些工作、知道哪些資料不能用、高風險應用有人審查、出現問題有人負責，也有紀錄可以追查。

這才是「信任」真正被建立起來的過程。

台灣數位信任協會也把人工智慧納入數位信任發展範圍，並以政策、教育與產業合作作為重要工作方向，反映 AI 的可信使用本來就不只是單一技術問題。

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大家怎麼做

即使不是企業主管，一般使用者也可以先建立三個習慣。

第一，先想清楚這個 AI 工作的風險有多高。 只是改文字，和處理個資、財務、人事或重要決策，不能用同一個標準。

第二，重要結果不要直接交給 AI 決定。 AI 可以先整理、分析、提供建議，但真正會影響人或組織的重要事情，應該保留人工確認。

第三，知道誰要負責。 在工作環境裡，不能只說「這是 AI 做的」。最後仍然要有一個人或一個單位，對輸入資料、使用方式與最終結果負責。

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提醒

企業用了 AI 之後，真正困難的往往不是：

「大家會不會用？」

而是：

「怎麼讓每個人用 AI 的方式，有共同規則可以遵循。」

所以 AI 治理真正要建立的是：

用途盤點、風險分級、資料管理、權限控制、審查流程與責任歸屬。

AI 越深入工作流程，這些制度就越重要。

因為真正值得信任的 AI 應用，不是「完全不會出錯」，而是：

即使出現問題，也知道誰能發現、誰要確認、誰負責處理。

這才是從「會用 AI」走向「可信任地使用 AI」。

下一篇我們會繼續看數位信任的另一個重要方向：

未來證明「我是我」，可能不再只靠帳號密碼——數位身分正在改變我們驗證身分與資格的方式。

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引用連結

台灣數位信任協會｜官方網站
台灣數位信任協會 Digital Trust Association in Taiwan
https://dtatw.org/

台灣數位信任協會｜關於我們
讓數位信任變成可能
https://dtatw.org/about_us/

台灣數位信任協會｜協會章程
https://dtatw.org/constitution/

說資安 Cyber Secure News
2026 數位信任論壇相關報導
https://cybersecurenews.com.tw/industry-talk-112/

說資安 Cyber Secure News
數位信任、AI 治理與相關產業議題
https://cybersecurenews.com.tw/industry-news-710/