沒有治理 人工智能走不遠（湛家揚博士）
本文作者湛家揚博士，為數據及人工智能素養協會創會主席，為《信報》撰寫專欄「創科新視野」。
人工智能（AI）的故事，總是由夢想開始。然而，當夢想開始落地，現實張力隨之而來。企業內部有人擔心AI會取代工作，有人質疑AI的建議是否可信，也有人問：「如果AI出錯，責任算誰的？」外部世界壓力同樣不小，客戶擔心數據安全，監管機構關注公平與透明，社會期待企業能解釋AI的行為。AI的夢想愈大，張力就愈大，這些張力沒有一個能靠技術本身解決。
我過去幾年刻意走進AI治理的核心。首先是牛津大學「人工智能倫理與治理」課程，讓我站在全球視野理解AI的社會影響，尤其是歐盟《人工智能法案》（The AI Act）如何重新定義風險、透明度與責任，成為香港與亞洲的重要參照。其後，我完成了香港獨立非執行董事協會推出的「企業管治專業認證」，把視角拉回本地，理解企業在風險與監管上的實際挑戰。最後，我加入項目管理協會（PMI）的「PMI-CPMAI人工智能治理與方法論」專業認證首批香港學員，這是全球首個專門認證AI治理專業人才的課程，讓我能把國際標準與實務流程真正帶入企業。這3段旅程讓我愈來愈清楚：AI的問題不是技術，而是治理。
作為INED、顧問與教授，這些角色讓我意識到，AI的真正挑戰不是技術，而是如何讓技術在複雜的組織與社會環境中「安全落地」。沒有治理的AI，只會讓企業在高速前進中暴露於更大的風險。
香港企業普遍已開始使用AI，但治理方面仍然明顯落後。許多公司已經部署生成式AI、RPA或智能分析工具，但缺乏最基本的AI Policy，沒有清晰的使用規範，也沒有風險評估機制。更常見的是，模型部署後便「自生自滅」，缺乏持續監察，沒有追蹤模型漂移，也沒有跨部門協作機制。這些問題在短期內可能不會爆發，但長遠而言，會逐漸侵蝕企業的信任、合規與競爭力。
要讓AI真正落地，企業需要先建立清晰的政策，界定什麼AI可以用、不能用、如何用；需要建立完整的AI流程，管理AI的生命周期，包括數據來源、模型訓練、測試驗證、部署監察與更新；更需要建立AI文化與能力，讓董事會、管理層、前線、法務與合規都能理解AI的風險與價值。AI的成功，最終取決於文化，而不是技術。當企業把AI當成一種「需要被治理的能力」，而不是「可以隨便試驗的工具」，AI才真正開始發揮力量。
香港其實非常適合發展「可信AI」。我們擁有成熟的金融體系、專業服務、法規環境與國際連結，如果能率先採用ISO 42001 AI管理系統、建立跨行業AI治理標準、培育更多AI治理人才、讓AI成為董事會議題、推動企業建立AI風險框架，香港不只是追上AI，而是有機會領先AI，成為亞洲可信AI的標杆。
AI的夢想很美，張力卻很真，治理是唯一能讓夢想落地的橋樑。如果說AI是未來的引擎，那麼AI治理，就是讓引擎安全、可靠、可持續運轉的系統。我選擇走上AI治理這條路，不是因為我迷戀技術，而是因為我相信：只有治理，才能讓AI真正造福企業、造福社會、造福下一代。
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