為什麼組織需要 AI 治理框架？
AI 的變化速度一日千里，從一開始可以跟人類透過自然語言的對答 (Chat)，到目前已經進化長出手腳可以完成我們指定的工作 (AI agent)。對於許多組織而言，如果能夠好好利用 AI 這把神兵利器，就可以大幅強化業務發展與運作的效率，同時也能提供更多創新的服務。但是，組織是否能夠在利害關係人期望、法規與標準之下，順利地駕馭它，並且以負責任的方式來開發、提供或使用 AI 系統，這就需要建立一個穩固的基礎，才能夠在這條路上循序前進。
基於個人的觀察，台灣的組織在 AI 治理最常見的起步困難是什麼？其實主要有兩個問題，一個是對於治理的權責不清，另一個則是不清楚風險在哪裡。在權責不清的情況下，組織內使用 AI 的業務部門，認為管理責任是資訊單位和資安單位的事，而資訊單位和資安單位，在業務部門決定使用外部提供的 AI 服務時，完全未被諮詢或參與決策的過程。一旦開始使用 AI 的服務，高層下達要求重視 AI 的治理，各部門也不清楚治理的目的，以及可能面臨的風險議題。
以上種種，都是因為缺乏一個可被信賴的基礎框架，可以幫助組織來因應 AI 所帶來的風險，以及對於組織、個人、群體和社會應該負起的責任。
AIFF 是什麼 — 7 個模組總覽
面對 AI 帶來的種種挑戰，組織需要一套彈性且模組化的框架，因應 AI 所帶來的風險和責任。BSI 的人工智慧可信賴治理框架 (AI Foundation Framework, AIFF) 就是為此而生，它參考了國際公認的標準，以模組化的架構協助組織打好基礎，以更穩健的方式推動 AI 各項應用的發展。不管您的組織規模大小與業務型態，以及在 AI 生態系所扮演的角色，都可以依照自身的需求和特定的風險議題，靈活地進行調整。
人工智慧可信賴治理框架一共包含七大模組，包括了 AI 治理、AI 管理、AI 資安管理、AI 隱私管理、AI 資料管理共 5 個管理類模組，以及 AI 韌性測試和 AI 效能評估的 2 個測試類模組。
以成熟度評分設定目標、持續改善
在 5 個管理類模組中，組織可以循序透過四個步驟來建立能力：首先參與教育訓練課程，瞭解各個模組的標準、領域與控制要點；接著使用自我評估工具，依照自己的步調進行現況評估，並且可以重複執行；再依自身的能力和資源建立目標，最終透過第三方獨立驗證，取得驗證報告和成熟度評估結果，以及 AI 信賴標誌 (AI Mark of Trust)。
有別於 ISO 標準取證的通過或不通過兩種結果，人工智慧可信賴治理框架採用六階段成熟度模型，從「尚未建置」到「持續優化」，以 L0~L5 的方式進行成熟度評分，讓組織可以依照自己的步調來提升等級，最終達成全面穩固的成果。
對組織來說，以模組化的評估方式，可以自主地決定針對最重要的治理領域來「設定目標成熟度」，不必一次追求全面且達成最高階段，而是透過自我評估工具的重複使用，制定明確的方向與目標，達成持續改善的循環。
因此，這套人工智慧可信賴治理框架能夠幫助組織鑑別以下重要議題：
• 治理缺口：組織是否在盲目地部署 AI 而沒有監督機制？
• 風險透明度：管理層是否清楚知道 AI 的限制與風險？
• 持續改善路徑：組織目前是在「救火式」地處理 AI 問題 (L1)，還是已經建立了「自動化監控與持續優化」的體系 (L5)？
成熟度模型最大的核心價值，在於衡量一個流程是否能從「依賴個人的偶然成功」，進而轉化為「組織體系的必然穩定」。組織如果能夠理解並掌握了成熟度等級的邏輯，在執行各項工作時就具備了一套專業語言。當執行人員向高層報告的時候，不再只是說「我們的 AI 治理做得差強人意」，而是可以具體的說明「目前組織在 AI 治理模組整體處於 L2，雖然具備了專案等級的管控方法，但是缺乏了組織層級的標準化過程。我們的目標是要在一年內提升到 L3，建立可以被持續審查和改善的框架。」如果執行人員能夠提出這種基於成熟度的對話，管理階層才能滿足利害關係人的期望和要求，以負責任的方式達成 AI 治理的有效性。這也回應了一開始提到的，許多組織「不知從何開始」的痛點，找到一個可以持續前進的方向。
該從哪個模組開始？
面對人工智慧可信賴治理框架的 7 個模組，組織的第一步該怎麼走？BSI 的建議是可以把實施「AI 治理」模組作為起點，它可以先幫組織建立一個職責分明，獲得高層支持的 AI 治理推動小組，協助組織識別所面臨的主要 AI 風險，再以此來判斷後續需要導入哪些其他模組，作為強化 AI 治理的基礎。
也就是說，組織不必一開始就同時兼顧所有的治理面向，而是可以依照風險的優先順序來分批導入。舉例來說，如果組織在風險評估後，發現隱私是最需要處理的風險，就可以優先導入 AI 隱私管理模組來降低相關風險；如果最擔心的是 AI 系統遭受攻擊或資料汙染 (Data Poisoning)，則可以優先選擇 AI 資安管理模組。這正好回應了開頭學員的提問：與其想要一次到位，不如選擇一條比較容易實施、又能逐步累積的路徑。
如果您的組織以導入 ISO/IEC 42001 為目標，或是未來有取得 ISO/IEC 42001 證書的需求，要特別說明的是，完成人工智慧可信賴治理框架的模組驗證，並不等於通過 ISO/IEC 42001 的管理系統驗證，但是它可以大幅降低導入實施 ISO 標準的門檻，尤其是 AI 管理模組的控制措施，直接呼應了 ISO/IEC 42001 的要求事項，也能作為正式驗證稽核時的客觀佐證。
結語
回到開頭那棟房子的比喻，AI 治理的地基與支柱，不必也不可能在一天之內就蓋好。如果您的組織剛被高層要求開始做 AI 治理，卻還不知道從何著手，建議從「AI 治理」模組的教育訓練與自我評估開始；如果您的組織已經在開發或整合 AI 系統，最擔心資安與隱私的議題，可以優先導入「AI 資安管理」與「AI 隱私管理」模組；如果您的組織以取得 ISO/IEC 42001 驗證為目標，則可以把人工智慧可信賴治理框架中的「AI 管理」模組當作準備期的能力建構工具。無論從哪裡開始，先評估現況、設定目標成熟度，就是讓這棟房子穩固成形的第一步。
備註：本文內容由個人產出，文章段落有請 AI 進行文字校對和編輯。
Source:
・BSI, AI Foundation Framework – Your guide to building trusted AI adoption, 2026.
・BSI 台灣官網：建立可信賴 AI 實踐路徑 (AIFF)
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