一、前言：ISO 42001 標準驗證現狀與未來展望

隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，在管理 AI 的相關問題上，普遍沒有相關對應的發展，因此對於相關標準的需求也日益增長。目前我國市場上對於 ISO 42001 標準是否能夠納入常規的一般驗證體系內進行驗證，讓使用或開發 AI 的企業能接軌國際標準管理系統，相關業界人士們普遍認為還有一段距離要走。目前我國人工智慧基本法刻正研擬中，是否納入相關驗證機制值得觀察。

現今國內一些積極應用 AI 技術的單位，在考慮是否要導入並驗證 ISO 42001 時，態度趨於謹慎。這不僅涉及到技術層面的挑戰，更重要的是管理制度上的適應性及法規遵循。值得注意的是，雖然 AI 技術與資訊安全密不可分，但其核心更傾向於使用過程中的公平性以及對法律和制度的遵守。期待政府機關領頭加速推動人工智慧技術的負責任開發、部署與監督，以協助應對 AI 應用環境中出現的道德、營運與監管風險。

回顧 AI 的起源，自 1956 年由 John McCarthy 教授在 Dartmouth 學院首次提出以來，這個領域已經歷經數十年的演變。從早期探索機器能否像人類一樣思考、學習，到如今 AI 無所不在，涵蓋了數據採集、演算法、機器學習等多個方面，形成了完整的生態系統。然而，隨著 AI 技術的普及，也出現了一系列倫理和法律上的挑戰，例如 AI 提供的回答可能不符合預期或引導使用者作出不恰當行為等問題。

正是在這樣的背景下，國際標準化組織（ISO）推出了 ISO 42001 人工智慧管理系統標準，主要在為 AI 的開發和應用提供指導框架，以促進其健康發展。該標準強調全球性和國際化的特性，力求確保不同國家和地區都能夠遵循統一的規範來管理和監督 AI 技術的應用。

面對 AI 挑戰，各國政府和機構都在積極制定相關法規，歐盟的人工智慧法案應該是一個比較完整且詳細的參考，各國都希望能在推動技術創新與保護公共利益之間找到平衡點。可以預見的是，隨著時間推移和技術的進一步成熟，ISO 42001 將會成為評估 AI 專案合規性的關鍵工具之一。然而，就目前來說，實現這一目標仍需克服些許障礙，包括技術實施細節以及跨國界的協調問題。

二、AI 使用趨勢與公眾認知：從數據看未來管理方向

為了進一步掌握當前人工智慧（AI）的發展趨勢，我們可從多項統計資料中觀察到企業與公眾對 AI 的實際應用與態度變化。這不僅有助於理解 AI 在產業中的角色，也為未來管理機制的建立提供重要參考。根據史丹佛大學針對 2022 年至 2024 年所做的調查顯示，多數民眾認為自己對 AI 已有一定程度的了解，且高比例的受訪者指出，他們所使用的產品或服務中包含 AI 技術。此一現象反映出現今 AI 已深度融入日常生活，儘管許多使用者可能並未明確察覺其存在。值得注意的是，台灣本地於 2023 年的統計資料也顯示，約有六成企業已開始導入 AI 技術，此數字與國際趨勢相符，顯示國內產業對 AI 的應用正快速擴展。進一步觀察未來展望，預期在接下來三至五年內，企業運用 AI 的比例將持續攀升，超過 66 ％ 的受訪者認為 AI 將帶來顯著變革。而在評估 AI 帶來的影響時，過半數受訪者認為其帶來的好處大於壞處，顯示整體持正面態度。然而，在公平性與歧視議題上，調查結果呈現有趣的對比：高達 45 ％ 的人承認人類本身存在偏見與不公平問題，但相較之下，有 50 ％ 的公眾認為 AI 並不會產生歧視，甚至更值得信任。這意味著，社會大眾對 AI 在決策公正性方面的期待頗高。

不過，對於企業如何處理個人資料，信任度則呈現下滑趨勢。調查指出，相信企業會妥善保護個人數據的比例從 2022 年的 50 ％ 下降至 2024 年的 47 ％，顯示民眾對資料隱私的擔憂正逐漸增加。整體而言，這些數據揭示了一個關鍵課題：公眾對 AI 的接受度雖高，但對於資料使用與倫理議題仍存有疑慮。這也正是 ISO 42001 人工智慧管理系統標準所欲解決的核心目標－透過制度化管理，提升 AI 應用的透明度、可信度與問責機制，以因應日益複雜的科技與社會挑戰。

三、AI 衝擊就業與企業投資趨勢：從數據看管理系統的必要性

在探討人工智慧（AI）對社會與產業的影響時，「AI 是否會取代人類工作」已成為最受關注的議題之一。根據去年針對此議題的研究顯示，多數人擔憂 AI 的廣泛應用將導致失業問題加劇。此一風險也已被納入 ISO 42001 人工智慧管理系統的風險評估範疇中，企業被要求必須審慎評估導入 AI 後可能對人力結構造成的衝擊。

根據史丹佛大學的統計數據，高達 50 ％ 的受訪者認為 AI 將造成整體就業機會減少，而更有 36 ％ 的人明確表示，自己的工作極有可能被 AI 取代－此比例已接近三分之一，顯示勞動市場對於自動化與智慧化轉型存在高度焦慮。然而，與此同時，AI 的學習能力與運算效能正持續提升。從大規模多任務語言理解（MMLU）測試結果來看，當前主流 AI 模型的精準度已達到相當高的水準，且各系統間的表現差距正逐步縮小。過去由少數領先企業如 OpenAI 主導的局面，如今已被眾多新興模型與技術追上，顯示全球 AI 發展已進入百花齊放、競爭激烈的階段。正因 AI 越來越「聰明」，如何與其共存、如何確保其運作符合人類價值與社會期待，成為企業與政策制定者無法迴避的課題。這也正是 ISO 42001 標準之所以強調公平性、透明度與問責機制的根本原因。當公眾對 AI 是否會產生偏見、是否會濫用個人資料、甚至是否會「反抗人類」產生疑慮時，唯有透過制度化的管理框架，才能建立信任、降低恐懼。進一步觀察企業端的實際作為，不論是大型或中型企業，對 AI 的投資意願正顯著上升，反映出產業界已普遍認知到：若未能及時擁抱 AI 轉型，將可能在競爭中落後，甚至面臨營收下滑與營運困難的風險。

四、AI 投資與職缺趨勢：透明度與倫理治理的重要性

隨著人工智慧（AI）技術的迅速發展，不同規模企業在 AI 領域的投資成為一個重要議題。根據相關研究顯示，大型企業在 AI 技術上的投資不僅金額較高，而且對透明度的重視程度也相對更高。這意味著，當我們討論數據處理過程時，用於訓練模型的原始數據透明度往往不如經過處理後的數據來得高。然而，對於最終應用於實際環境中的 AI 模型來說，其運作機制的透明性則顯得尤為關鍵。例如，Google、IBM、Microsoft 及 AWS 等大型科技公司均在其網站上公開了關於 AI 模型如何處理數據的資訊，以提升公眾信任並減少使用 AI 時可能產生的疑慮。另一個備受關注的話題是 AI 相關職缺的增長趨勢。從 2010 年至 2024 年的統計數據來看，AI 職缺數量呈現穩步上升態勢，特別是在 AI 技術和認知方面的工作機會最多。其中，機器學習相關職位緊隨其後，顯示出該領域的巨大需求。值得注意的是，在台灣地區，生成式 AI 職缺在 2024 年出現了顯著增長，這表明生成式 AI 正逐漸成為行業熱點。不過，生成式 AI 的實際應用範圍目前主要集中在演講和簡報製作等特定場景，並逐步擴展至日常的作業中。

此外，隨著 AI 技術的深入發展，AI 倫理、治理策略以及法規遵循性等方面的需求也日益增加。反映了社會對於 AI 技術合理使用的高度關注，而 ISO 42001 標準正是為了回應這些挑戰而設計，主要在幫助企業在開發和應用 AI 技術時建立有效的管理框架。如今，隨著企業對 AI 技術的大量投資，對於 AI 治理的需求亦同步增長。各國政府機構已開始制定相關法律法規以規範 AI 技術的應用，如歐盟推出的人工智慧法案，便是這一趨勢的重要體現。這些措施不僅有助於保護消費者權益，還能促進 AI 技術健康有序地發展。

五、AI 應用實踐：從產業趨勢到管理落地

在人工智慧（AI）技術迅速發展的當下，企業最關切的問題已從「是否要導入 AI」轉向「AI 能在我的產業做些什麼」。根據各產業實際應用狀況，AI 已深入滲透至先進製造、專業服務、消費性產品、零售、能源、會計、醫療、媒體與科技等領域，應用面向多元且持續擴展。整體來看，IT、行銷（Marketing）與服務運作（Service Operation）是目前 AI 應用比例最高的三大主軸。IT 部門廣泛運用 AI 於異常偵測、系統自動化與資安管理；行銷領域則以超過 25 ％ 的應用比例，運用 AI 進行消費者行為預測、個人化推薦與銷售預測，成效顯著；客服場域雖已導入 AI 助理，但因應答仍偏制式，未來將朝「AI 處理常態問題、人工接手複雜情境」的協作模式發展。

在會計與法規合規領域，AI 被用於風險分析與法規追蹤，提升稽核效率與準確性。製造業則呈現兩極化：先進產業如智慧工廠、自駕車等高度整合 AI，用於預測維護與產線優化；傳統製造業應用比例仍約 15 ％，轉型空間龐大。產品開發方面，AI 協助設計生成與模擬，但決策仍由人類主導，形成「AI 輔助、人類決策」的主流模式。此外，知識管理（27 ％）、個人化管理（19 ％）與程式編碼也廣泛應用 AI。程式設計職能正經歷轉型－從撰寫原始碼轉為檢視與優化 AI 生成的程式，凸顯「與 AI 協作」將成為關鍵能力。面對供應鏈劇烈變動，企業亦導入 AI 進行風險預測與應變模擬，強化韌性。整體來看，IT、行銷與服務部門是目前企業 AI 應用的三大主軸。其他領域則依產業特性發展。從趨勢可見，AI 雖改變部分職能需求，但更多是推動角色轉型。未來職場競爭力，將取決於能否有效與 AI 協作，並聚焦於高價值的判斷與管理工作總體而言，AI 不僅提升效率，更推動組織角色與流程的重塑。未來競爭力將取決於企業能否在創新應用與風險管理之間取得平衡，並善用 ISO 42001 等管理框架，建構可信任、可問責且可持續的 AI 應用環境。

六、AI 的威脅來源與 ISO 42001 管理架構

在探討 AI 趨勢後，我們需要了解 AI 的威脅是從何而來，又是如何產生的。目前已有研究針對 AI 系統進行攻擊。以自駕車為例，在美國道路上設有「Stop Sign」，駕駛看到時必須完全停車，確認左右安全後才能繼續行駛。若開發人工智慧系統，也需具備此功能：看到 Stop Sign 時完全停止，觀察周圍狀況後再前行。然而，若有人對 Stop Sign 進行資料攻擊，例如修改其外觀或貼上特定圖案，AI 可能誤判為其他標誌，因而不停車直接通過，導致交通事故。這類事件令人感傷，也凸顯出 AI 的威脅。另一種威脅來自 AI 學習過程本身。若訓練時使用錯誤或不完整的資料集（dataset），AI 可能只學到片段資訊，無法掌握完整判斷邏輯，進而產生錯誤決策。這些都是 AI 可能帶來的威脅，值得我們注意。面對這些風險，我們必須思考：要如何管理 AI？

為協助管理 AI 風險，國際標準組織制定了 ISO 42001 人工智慧管理系統標準。其主條文架構與其他 ISO 標準類似，採用通用的高階結構，包含：第 4 章：組織全景；第 5 章：領導；第 6 章：規劃；第 7 章：支持；第 8 章：運作；第 9 章：績效評估；第 10 章：改善。與其他標準不同的是，ISO 42001 在界定適用範圍時，要求組織明確自身角色：是 AI 的使用者、AI 服務提供者，或是其他角色。此一角色界定是導入該標準時的重要起點，除了主條文外也參考了 ISO 27001 附錄 A 控制措施的做法，訂定有關 AI 管理的控制措施。

▲ ISO 42001 人工智慧管理系統架構。