在大型語言模型（LLM）廣泛應用於文章生成、客服對話、內部知識擷取與自動化建議後，AI 系統逐漸從「工具」演變為「行為參與者」，甚至在某些場景中形同具備主動判斷能力的虛擬同事。然而，當組織將越來越多決策與互動流程交由 AI 系統支援，單靠傳統資安框架，是否足以應對其所帶來的風險與挑戰？
答案是：不能。
一、AI 風險不是只有外部威脅，而是本身行為的不確定
資安標準強調「防護」與「監控」，如防火牆設置、弱點掃描、入侵偵測、事件通報等機制，主體邏輯是「防堵外來威脅」與「掌握系統穩定性」。但 AI 不一樣。許多 LLM 模型採用自監督式學習與大規模語料蒐集，其行為不再只是靜態指令的反應，而是動態理解上下文、自行組織語意、生成新內容。風險，往往並非源自外部入侵，而是來自模型在語境壓力下產生的錯誤推論、偏誤詮釋、乃至濫權行為。
例如： AI 可能會在無授權情況下「自動生成」含有個資的範本、對提問者給出偏見回應、甚至在未經核可下修改或推論業務決策。這些行為，很難用資安工具即時察覺，卻可能對組織聲譽、合法性與決策品質造成實質損害。
二、資料風險不只在儲存，而是在輸出與問責鏈斷裂
傳統資安常關注「資料不外洩」、「機密不流失」，但在 AI 系統中，資料不再只是被儲存與讀取，而是被「理解」與「重組」後輸出。例如：模型可能會將內部資料中的資訊片段進行邏輯拼裝，再加上上下文補充，最終產生某種「看似合理、實則虛構」的結論。
更嚴重的是，這類內容通常缺乏出處說明、語意來源追溯與模型邏輯解釋，也因此無法清楚告知風險承擔者「為什麼會這樣回答」。一旦輸出錯誤、誤導、歧視或違法，組織將無從問責，也無法確保是否同樣錯誤會再次發生。
三、AI 治理視角：從預防「失控」到確保「可信」
AI 治理的目的，不是讓 AI 永不出錯，而是讓 AI 錯誤時組織能夠察覺、解釋、應變與修正。
這就是 AIMS（Artificial Intelligence Management System，人工智慧管理系統）的核心精神。AIMS 強調的不只是開發流程控管，而是從 AI 專案啟動開始，到模型部署、使用、評估、再訓練、下架等每個階段，都建立起系統性的風險辨識與行為可控性制度。
ISO/IEC 42001 則是第一套基於此精神所制定的國際標準，讓企業能透過標準化的框架，將可信任(Trustworthiness)原則融入整個 AI 系統生命週期中。它不僅包括對 AI 技術層面的要求，也要求組織建立角色分工、利害關係人告知、風險等級分級管理、可解釋性機制設計、與異常輸出處理等。
四、如何在組織中落實 AIMS 與 ISO 42001？
導入 ISO 42001 不等於建立新部門，而是讓現有治理架構「升級」。針對不同規模與成熟度的組織，可以分階段推進：
1. 辨識風險點：列出所有涉及 AI 的應用場景，分析輸入與輸出類型、潛在影響與敏感度。
2. 建構角色權責：明確由誰負責 AI 模型管理、輸出審查、異常通報、合規審核。
3. 建立輸出監控與模型說明機制：強化模型行為追蹤能力，保留解釋記錄與風險日誌。
4. 制定內部 AI 使用政策與使用者培訓計畫：不只是資安教育，更需涵蓋 AI 行為理解與風險通報管道。
這些步驟，不但可提高組織整體風險意識，更有助於與外部利害關係人（如政府、顧客、供應鏈夥伴）建立信任基礎。
五、可信任的 AI 不是自然生成，而是制度培養
AI 系統再強大，也終究是反映人類與組織賦予它的架構與限制。若沒有結構化治理制度，即便模型本身表現優秀，其風險也將像未控的洪水，隨時可能衝破既有的防線。
因此，「使用 AI」與「治理 AI」之間，不應只有距離，更應有方法。ISO/IEC 42001 正是幫助組織補上這道治理鴻溝的最佳橋梁。
與其說它是一套「新標準」，不如說它是一張幫助組織穿越 AI 治理迷霧的地圖，引導組織沿著可信任與負責任的方向穩健前行，讓 AI 技術應用真正與組織價值與責任接軌。
下一步，你的組織準備好管理 AI 了嗎？
