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如何解決AI Agent的信任問題？

董正隆on

如何解決AI Agent的信任問題？答案在於以透明、可解釋、可問責的設計與治理框架為核心，結合嚴格的資料保護、可追蹤的決策記錄與使用者教育，讓使用者理解AI的運作、預見結果並可控其風險。在台灣，政府正推動可信任AI治理原則，並以個人資料保護法等法規建立法域基礎，促使企業與公部門落實人本設計、演算法透明與風險控管，從而提升信任與採用度。

為何重要？因為台灣的企業與機構正逐步以AI代理提升服務效率與決策能力，若缺乏信任，使用者將拒絕或規避，影響創新與公眾福祉；建立信任有助於保護個人資料、降低偏見與錯誤風險、提高可解釋性與問責性，同時符合現行法規與審查機制，促進長期穩健的AI發展與社會接受度。

文章目錄

在台灣法規與倫理框架下建立可驗證與可追蹤的 AI Agent 信任機制

在台灣法規與倫理框架下，建立可驗證與可追蹤的 AI Agent 信任機制，須以 資料最小化、用途限制 與 透明性 為基礎，並落實實務層面的 可追溯性 與 可解釋性。依循 個人資料保護法、資安相關規範與消費者保護法等法規，建立資料蒐集、處理、存取與跨境傳輸的明確規範，將個人資料分級、加密與最小化，同時對外公告資料處理機制與風險管控流程；在模型治理方面，實施 模型版本控制、訓練與推論的 審計日誌、資料來源與標訓資料的 provenance 記錄，以及對關鍵決策提供可檢索的解釋途徑；並於產品開發階段納入 風險評估、倫理審查與第三方審核，確保同意機制、資料供給者同意條款清楚、可撤回，且用戶能了解其資料在系統中的使用點與影響。為確保長期信任，企業應建立 持續監測、可追溯的問責機制 與對外通報機制，提供可驗證的測試案例、公開的治理原則，以及對於錯誤或偏誤的快速修正流程，同時遵守本地化的消費者保護規定與司法可執行的爭議解決途徑，讓公私部門、服務提供者與使用者之間形成清晰的責任矩陣與透明的操作紀錄。

  • 治理框架：法規遵循、資料治理和倫理原則的整合。
  • 技術機制：模型版本控制、審計日誌、資料來源追溯與解釋介面。
  • 用戶參與：明確同意、可撤回、可知情的資料使用說明。
  • 審計與透明度：第三方審核、公開治理原則與可驗證測試。
  • 風險與應變：風險評估、事件回應與修正流程的落地。

以使用者為核心的透明度與可控性設計：清晰解釋、可控決策路徑與在地化知情同意

在以使用者為核心的透明度與可控性設計中，企業與平台應以 清晰解釋、可控決策路徑 與 在地化知情同意 為核心原則，特別符合台灣的個資法與用戶預期，讓使用者能清楚理解資料如何被蒐集、如何使用、以及何時被刪除或同意撤回。以下要點可作為實作方向：
• 清晰說明資料蒐集與用途、留存期限與第三方共享對象，並提供可檢索的範例與FAQ。
• 可控決策路徑：在每個關鍵點提供開關、選項與撤回機制，並以視覺化流程或決策樹協助使用者理解與選擇。
• 在地化知情同意：以繁體中文與在地用語呈現，考量不同年齡層與使用情境，提供分級同意與逐步授權。
• 法規對齊與信任機制：遵循《個資法》等規範，提供清晰的使用條款、可審計的變更日誌，以及快速撤回同意的入口。
• 可追溯與可選擇的同意歷史：讓使用者查看歷次同意變更、匯出紀錄或刪除資料的選項，建立長期可控的使用經驗。
透過這些做法，在地化的語言、透明的流程與可控的機制將提升使用者的 透明度 與 掌控感，進而深化信任與滿意度，讓合規與使用體驗並行發展。

風險治理與監管對接的實務策略：建立落地指標、持續監測與問責機制

透過落地指標、持續監測與問責機制的整合，建立風險治理的穩健循環，讓治理成為實務可執行的核心。 在企業風險管理的實務中，應以跨部門合作為前提，設定可操作、可驗證且具披露價值的風險指標，涵蓋風險源辨識、風險暴露、事件反應與資本配置影響，並以業務特性為基礎建立落地標準與檢核表；依據本地化的ERM指引，所有部門均須落實監控、報告及資訊揭露，形成完整的責任歸屬與循環回饋機制，強化治理結構的透明度與可追溯性，這也是「實務導向」的核心原則（COSO與本地化出版的指引之整合）[2]，同時透過風險儀表板、定期自評與獨立內部審查，實現持續監測與預警；在問責層面，建立清晰的權責矩陣、董事會/風控委員會定期檢視與問責機制，確保風險治理不僅是形式，亦能落地成為管理決策的實際依據[3]，以促進資訊揭露的完整性與監管對接的一致性。

常見問答

  1. 問：在台灣，如何透過透明度與可解釋性解決AI Agent的信任問題？

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答：要提升信任，首先著重透明與可解釋性。具體做法包括：提供易懂的決策解釋，讓使用者明白AI為何會給出該結論與影響因素；公布訓練資料與模型版本等關鍵資訊，提供可追溯的審計日誌；依照台灣的個人資料保護法（PDPA）要求，清楚告知資料蒐集目的與範圍、取得明確同意並實施資料最小化與去識別化；設置可撤回與修改輸出的機制，讓使用者在需要時能掌控與糾正；同時建立獨立的監測與審計機制，定期評估模型行為是否符合倫理與規範，並以繁體中文介面清楚呈現。

  1. 問：在台灣落實以信任為核心的AI治理，企業與政府應如何合作？

答：需共同建立可實際落地的治理框架與機制。重點包括：建立清晰的治理架構與責任分工、風險評估、倫理審查與合規檢查流程；確保資料處理符合PDPA等法規，實施資料最小化、知情同意與跨境資料傳輸的安全控管；強化透明度與用戶參與，公開使用範圍、風險與限制，提供易用的用戶意見回饋與改進機制；推動第三方驗證與安全測試，包括模型偏見評估與去識別化措施；政府提供指引、標準與資源（如資金、培訓與測試平台），促進產業採用可信AI，並定期發布信任與合規的改進報告。

簡而言之

在台灣，政府推動AI倫理與資安法規，並強化資料保護與可追溯性，企業也以透明演算法與風險評估取信。唯有結合可解釋、可監督、可問責的設計，落實風險分級與實務監測，才能讓AI代理的決策被審核、信任度長期提升。與此同時，教育訓練與公私協作的案例，能讓民眾理解AI如何保護隱私、保障就業與消費者權益，創新與福祉同頻共振，讓信任成為創新底盤。