亞太地區國家似乎對人工智慧治理方針所見略同，惟仍有諸多部分尚待解決。尤其在地緣政治之相互作用下，亞太地區對生成式AI治理之政策方向若有過度分歧，勢必造成治理成效之影響。有鑑於此，本報告即提出數點建議，供亞太地區日後對生成式AI治理之參考：

 

　　對各國政策之建議：

• 避免政策分歧，確保國際政策框架之一致性和相互協調－

本報告發現，亞太地區國家多數仍無法將現有之治理框架適用至生成式AI中，國家之間亦缺乏對法律框架之交流，甚至主管機關亦可能未有權限處理生成式AI系統所生之議題。因此，各國於制定其AI治理政策時，當應與周遭國家乃至國際之框架相互協調，避免適用上致生扞格。

• ​指導生成式AI相關產業應如何適用現行法令，以確保法安定性－

​AI之相關產業適用並遵循現行法令，不僅可避免法令執行上產生疏漏，亦可藉由盤點現有法令重複規範之部分，簡化未來生成式AI之法遵流程。

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　　對AI開發者之建議：

• 建立有效之AI治理模型，吻合亞太地區國家之政策方向－

由於各國對生成式AI之治理及風險管理甚為重視，倘相關業者得自行建立有效率之AI治理模型，包含法令遵循、風險評估、資安措施等均予考量，不僅將信於各國政府，亦將提升生成式AI負責任之創新發展。

• 建立有效之AI治理模型，有助於減緩偏見或歧視性內容之產生－

生成式AI所產生之偏見與歧視仍舊係無法忽視之風險，建議採取相關措施如：預訓練調教、盤點訓練資料妥適性、資料來源之追溯與可歸責、常態性審查資料、道德評估、使用合成數據等。

• 確保隱私政策與措施之發展，有助於提升公眾信任度－

基於生成式AI之訓練資料勢必與個資蒐集相關，針對個資之蒐集與使用，亦應盡可能採取保護措施，如：重新編輯與匿名化、進行資料影響評估、法令遵循、發布隱私政策、取得用戶同意等。雖無法完全避免個資外洩之可能，惟藉由保障個資不受侵害，提升公眾信任，亦將有助於生成式AI治理之推展。

• 提高系統安全性和透明度具有高度必要性，係亞太地區國家之共識－

不論是定期進行系統性測試、年齡驗證安全性措施，或明確標示（水印、標籤、指紋或雜湊值等）屬AI生成之內容、公開明確之隱私政策、闡明系統運作模式等透明度措施，不僅係亞太地區國家所重視，更可減少潛在傷害之產生。

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資料來源：

paulger, D. (2024). Navigating Governance Frameworks for Generative AI Systems in the Asia-Pacific. The Future of Privacy Forum (FPF).

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​編輯：林煒鎔 黃皓羽

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