【AI × ESG】系列三：未來ESG全新戰場！企業如何建立「負責任」的AI治理能力？

（資料來源：PauseAI US）

來到2026年，AI已非單純的科技議題，極可能成為繼氣候變遷、供應鏈管理、勞動人權之後的全新ESG戰場。可是，相較於緩解環境和社會面的衝擊，如何有效「監管」進展飛快的AI科技？難度恐怕更高！現在，各界除了關切企業是否具備AI應用能力和相關營收，也開始詢問有無辦法負責任地使用AI？以及相對應的治理能力和ESG策略？

過去三年，全世界最熱衷討論的議題絕對是人工智慧！

 

此刻，AI正以前所未有的速度改變、甚至顛覆我們熟悉的產業運作和競爭焦點。然而，當它無孔不入地進入職場、消費、生活、甚至是教育、醫療、公共服務等層面，資料外洩、演算法偏見、超乎預期的能源消耗、到可能引發大規模失業等各種副作用，也跟著一一浮現。

 

現在該是時候來探討，如何管理、或怎麼應對與AI有關的風險了。

 

連教宗也表示關切，監管法令趕不上AI飛速

 

五月底，天主教教宗良十四世發表上任以來第一份通諭《偉大的人類》（Magnifica Humanitas），「人工智慧可以成為寶貴工具，但若沒有充分的監管和透明度，那將是一場災難！」這是繼方濟各在2015年發表《願祢受讚頌》（Laudato si'），呼籲世人重視氣候危機，教宗再次對人類社會的重大議題提出警語。

 

這些年，AI的技術發展猶如脫韁野馬，讓監管體制只能在後氣喘吁吁地追趕。如六月上旬，Anthropic甫發表的先進模型Fable 5和Mythos 5，因為存在安全疑慮，短短幾天便立刻下架，然後遭到美國政府全面禁用！

 

2024年中，歐盟推出世界第一部《人工智慧法》（The EU Artificial Intelligence Act），違反者最高可罰款3500萬歐元、或該組織全球年營收的7％，代表各國政府開始介入AI技術的發展和衝擊因應。

 

歐盟將AI風險分為四級，最高等級的「Unacceptable Risk」全面禁用。 （資料來源：EU）

 

這部首見的AI法案，除了把AI風險分為四種等級，還明確標注不可使用AI的範圍，如操控意識、辨識生物特徵、社會評分等，更要求企業承擔責任，建立相對應的風險評估及後續處理機制，確保AI系統的透明、公平、與可信任度。

 

不久，加拿大政府也提出強制性的「演算法影響評估」（Algorithmic Impact Assessment, AIA）要求，國際標準化組織（ISO）則攜手國際電工委員會（IEC）推出ISO/IEC 42001國際標準。台灣不落人後，立法院在去年底三讀通過《人工智慧基本法》。

 

儘管憂心者眾，但無論如何，AI的普及已是擋不住的必然趨勢了。對企業而言，重點在於如何設計一套有效的風險管理機制，藉此回應各方利害關係人的憂慮。

 

四步驟循序管理，盤點、分類、評估、補救

 

第一步，先搞清楚自家的「AI運用狀況」，盤點各部門的AI應用情境和部署範疇，比方，客服系統是否有語音聊天機器人、人資部是否用AI篩選履歷、供應鏈是否以此進行產銷需求預測等。

 

接著，是畫出「風險分佈地圖」，判斷公司最可能遭遇的負面衝擊，可參考既有的「環境影響評估」（Environmental Impact Assessment, EIA）和「人權盡職調查」（Human Rights Due Diligence,  HRDD）等評估機制，再依產業特性和利害關係人關切程度，對各種潛在潛在風險進行分級，並且研判發生機率，同時備妥舉報制度和應變方案。

 

再來，是建立「影響評估制度」。要求重大AI專案正式上線前，必須先評估它對員工、客戶、供應商、環境生態、及社會大眾等各種利害關係人帶來的影響，如演算法會不會產生偏見？資料庫有無涉及敏感情資？系統是否存在難以解釋的錯誤？上市後將消耗多少能資源？是否影響公司設定的減碳承諾？

 

微軟的「Responsible AI Impact Assessment」六大檢視原則。 （資料來源：Microsoft）

 

科技巨頭之一的微軟（Microsoft），從2022年便將「Responsible AI Impact Assessment」設為標準作業流程，透過：公平、包容、當責、可靠、透明度、隱私保護等六大指標審視風險，高風險案件還得經過內部委員會的把關才能放行。

 

延伸至供應鏈，也是必要之舉。不少金融業都開始要求往來的軟體廠及資訊服務商，提供「第三方模型風險」（Third-party Model Risk），了解公司採購的AI系統是否通過資安驗證？符合法規要求？

 

最後是，準備好負面衝擊的補救措施。

 

多年前，Amazon曾開發AI履歷篩選系統，希望透過機器學習提升人員招募效率。可是，因訓練資料庫多來自男性為主的早期履歷，使系統容易出現不利女性求職者的判斷，反而放大原本的性別歧視和社會偏見，最後只好宣布停用。

 

有鑑於此，企業應建立內部的AI稽核制度，定期搜集使用者意見和各界反饋，才能及早發現系統漏洞和可能缺失。一有事件發生，就得以：風險分級→深入調查→成效改善→追蹤管考的PDCA管理模式加以因應。

 

AI與ESG的「永續糾纏」，成未來競爭力分水嶺

 

此外，每當談到AI治理，其中很大一塊挑戰來自「責任歸屬」。

 

試問，倘若系統出錯、對他人造成負面影響和財務損失時，最後苦果（或罪名）該由誰來承擔？就像坊間最常舉例的自動駕駛車，哪天發生車禍、害人喪生了，要進監服刑的會是誰？是開發系統的軟體商、把服務帶入車內的車廠、還是坐在裡頭的人類駕駛？

自動駕駛車的咎責困境，是典型的AI治理難題。（資料來源：NVIDIA）

對此，當前的主流監管思維都強調，無論科技多進步、系統多穩定，人類都要保有「最終決策權」（Human-in-the-Loop）！尤其是涉及重大權益的關鍵決策（財務、法律、醫療、安全等），最起碼爭議事件發生了，最後還有個人可以在法律上咎責。

 

走筆至此，關於AI治理的百廢待舉，相信不少人都意識到了。

輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳最近受訪時便舉例，人類社會可以像適應「汽車」一樣，逐步適應AI帶來的各種影響。「我小時候常在街上玩，但汽車出現就不行了，行人也不能隨便穿越馬路，」後來，廠商推出更安全的車款和配備（如安全帶），政府也祭出大量安全規範（如人行道跟斑馬線），慢慢改變人們的生活方式。

 

套用黃仁勳的觀點，現在AI這條高速公路上，可能連基本的「車速限制」跟「匝道管制」措施都還沒有，但一堆人已經等不及要推「ETC電子收費」了。

 

如同當年的蒸汽機、電力、網路等改變時代走向的科技，當AI深入百工百業的那天來到，往後企業之間的競爭焦點，除了比誰有更強大的AI技術和運算效能，更要比誰具備更完整的AI治理和風險管理能力？誰更能贏得社會大眾的信任？

 

這場AI和ESG交互影響、不斷糾纏的永續馬拉松，才剛要開始！ 

 

AI和ESG之間的交互影響，才正要慢慢開始。 （圖片來源：作者，ChatGPT協助生成）

【作者簡介：濰森永續公司策略總監 高宜凡】

逾20年財經媒體經驗，天下永續會前總監，曾負責遠見企業社會責任(CSR)大調查，在台達電子文教基金會服務期間，參與過五次聯合國氣候會議，以及一次IEA能源效率訓練營。現在立志成為台灣第一位永續趨勢觀察家，幫助各界更理解ESG潮流與各種永續議題