【數位應用｜2026 數位信任論壇系列（二）】企業用了 AI 之後，真正難的不是會不會用，而是怎麼把風險分級、責任與審查制度建立起來
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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/
