在生成式 AI持續加速發展的浪潮中，越來越多組織積極導入開放原始碼語言模型，期望藉此提升作業效率、加速創新，像是「DeepSeek」就是其中的代表。然而，技術效能的進步，卻不代表能夠換得真正的「信任」。
當 AI 模型開始自動下決策、產生建議，甚至主動生成內容，組織將面臨前所未有的風險與挑戰：
• 模型行為是否具備一致性？是否可能在不同語境下出現非預期的反應？
• 是否潛藏偏見、錯誤資訊、甚至生成危及安全與合法性的內容？
• 當模型「越權行動」、責任邊界模糊、輸出結果難以追責…情況發生，這時該如何應對？
這些問題，牽涉的不僅是技術，更關乎信任、責任與風險的分配。AI 系統的可信性不能依賴單點修補，而必須納入組織層級的治理架構。
本場網路研討會將以 DeepSeek 為實例，深入剖析當代開放原始碼 AI 系統在行為可控性、資料處理透明度，以及偏見與濫用風險等層面的實務挑戰。並進一步說明，如何透過國際標準 ISO/IEC 42001 (人工智慧管理系統)，建構可信 AI 的治理制度與風險控管機制。
我們將從實際案例出發，協助與會者掌握：在導入 AI 的同時，如何兼顧安全、合規與可信性，一步步打造值得信賴的智能未來！
研討會議題
主題：從 DeepSeek 談 AI 治理與倫理風險：用 ISO 42001 建立可信任防線
▪︎ AI 應用背後的資料風險與倫理爭議
▪︎ AI管理新標準：ISO/IEC 42001 是什麼？
▪︎ 從風險到機會：打造可信任 AI 的實務建議
👤 講者：SGS 管理與保證事業群 王登右 產品經理