AI 技術信任危機與政策回應

人工智慧（Artificial Intelligence, AI）正快速滲透至金融、醫療、司法、教育與國防等關鍵領域。然而，AI 系統的黑箱性、偏差風險、資料治理不透明與倫理爭議，導致社會對其信任度普遍不足。英國政府於 2025 年 9 月發布《《可信的第三方AI保證路徑圖》(Trusted Third-Party AI Assurance Roadmap)，旨在建立一個可信任、可擴展且具經濟價值的第三方 AI 保證市場，作為回應技術信任危機的核心策略。有別於歐盟《AI法》(AI Act)偏重強制規管，英國的路徑圖採取市場驅動的策略，主要行動包括：

1. 推動專業化：由DSIT召集多邊利害關係人組成聯盟，並預計於首年制定職業倫理守則、技能(skill)與能力(competency)框架，以及資訊存取需求，作為未來專業認證或登錄制度的基礎。
2. 建立技能與能力框架：界定AI保證專業人員所需的核心知識與技能，並銜接現有資安、資料科學與隱私領域的培訓與認證，逐步解決人才不足的問題。
3. 提升資訊透明度：盤點第三方保證機構在驗證不同服務類型下所需的資訊(如訓練資料、模型參數、治理流程等)，並研擬由政府背書的最佳實務指引，以縮小資訊落差。
4. 設立創新基金：宣示投入1,100萬英鎊成立「AI保證創新基金」(AI Assurance Innovation Fund)，資助新型測試方法、工具與服務的研發，第一輪申請預計於2026年春季開放。

可信第三方 AI 鑑證：給高階管理階層的參考資訊

生成式與高效能人工智慧正快速滲透到各類營運場景，從客服與內部知識助理到決策支援與流程自動化。技術紅利已不是問題，可信度才是臨門一腳：投資人會問「風險是否可控」、監管者要求「證據在哪裡」、用戶則在乎「公平、安全與可靠」。英國政府在此脈絡下，提出發展第三方 AI 鑑證（assurance／audit）的路線圖，意在把「可審計、可驗證、可說明」做成一項可供市場交易與國際採購認可的能力。這份路線圖的企圖很清楚——用制度與市場雙重手段，把信任變成英國的產業優勢。

從經濟規模觀察，英國的 AI 生態已具相當厚度。2024 年與 AI 保障相關的企業超過 524 家，產出（GVA）約 10.1 億英鎊；若能系統性拆解採用障礙，2035 年上看 188 億英鎊。僅就「第三方 AI 審計」這個子市場，英國政府辨識出約 161 家英國公司，且近年有八成出現成長訊號。

相對於經濟體量，英國的市場密度已優於美、德、法，具備成為全球樞紐的條件。然而此刻的關鍵並不是「有沒有公司在做」，而是「品質如何穩定複製、人才如何持續供給、資訊如何合法安全取得、方法如何跟上模型演進」。路線圖的主軸，正是圍繞這四個斷點設計政策槓桿。

AI應用品質
AI 保障的工具與方法琳瑯滿目，但一致性與可比性不足，即使市面已有若干認證與測評服務，仍缺乏被 UKAS（英國國家認可機構）等權威全面納管的體系。技術標準的基石正在成形——例如用於偏差評估的 ISO/IEC 24027、聚焦透明度的 IEEE 7001，以及英國主導的 AI 網路安全標準——但離產業「共識可運營」仍有距離。英國政府因此把「專業化」列為當前最具成本效益的切入點：

• 由 DSIT 牽頭、組建多方利害關係聯盟，先訂自願性職業道德準則與技能能力框架，為未來的專業認證或註冊鋪路；
• 同時探索兩條中程路徑——對鑑證流程頒發品質標誌，以及對服務機構本身進行認證與認可——以逐步建立市場信任的「共同語言」。

這三條路徑並非彼此替代，而是以不同時間尺度疊加生效：短期靠人員專業化、次之是流程認證，最後才是機構級的全面認可。

發展AI應用技能

AI 鑑證並非單純的技術測試，它需要能把「社會影響、法律倫理、治理流程」與「模型效能、對抗魯棒、資料品質、隱私保護」拼成可審計的全貌。政府委託研究指出：

• 治理向的審計角色更仰賴領導與策略等軟技能；
• 技術向的測評角色則要求更深的機器學習與安全知識；

上述兩者都需要跨域協作能力，現況是可直接上手的實務型人才稀缺，市場多靠內部培訓補位。為此，政府將與聯盟一道把職能地圖、課程供給與資格體系梳理清楚，讓企業能據以招募、培訓與職涯規劃，並視缺口投入資源擴充人才供給。

資訊存取

要做有效鑑證，審計方需取得足夠的系統資訊——從需求邊界、訓練資料與輸出樣本，到演算法與參數、監管與變更紀錄、治理文件。現實卻是：供應商顧慮商業機密、內部系統缺乏結構化留痕、外部又擔心過度揭露帶來安全風險，導致審計常被迫在黑盒中進行。

路線圖因此提出一套「最小充分且情境分級」的思維：依服務類型與風險等級，定義從白盒到黑盒的不同取徑；以安全評估環境（例如受控安全區）及透明度標準降低披露摩擦；同時由政府支持形成資訊共享最佳實務指南，把「該給什麼、如何給、如何保護」講清楚，讓各方在共同預期下合作。

管理AI創新對AI應用的挑戰

模型能力的升級速度極快，保障方法若停在靜態清單，準確性與時效性都會迅速衰退。英國一方面透過「公平創新挑戰賽」等機制，資助社會技術取徑的偏見審計方法，累積跨醫療、HR、金融與高教領域的解法；

另一方面將啟動AI 保障創新基金（規模 1,100 萬英鎊，首輪申請預計 2026 年春季），推動測試、工具與服務的研發，並探索與 AI 採用中心的串接，讓創新方法能在真實場景中試點驗證。國際上，新加坡等也在布局保障試點，英國的策略是把本土科研（如 AI 安全研究所）與產業共創接起來，形成可外溢的國際競爭力。

這四條線索交織出一張清晰的政策與市場共治藍圖：先把人訓好、把尺做準、把證據拿到、把方法做新。

組織可能採行的步驟

對組織高層而言，這不是「等政府做完我再跟」，而是「現在就對齊，才能搶到先機」。實務上，接下來的 12–24 個月可以這樣展開：

1. 先在公司層級確立 AI 保障政策，建立用例風險分級與模型／資料台帳。
2. 把 ISO/IEC 42001 作為管理骨架，結合 NIST AI RMF 的風險方法，導入 ISO/IEC 24027 與透明度要求，將偏見、公平、魯棒、資安、隱私、可解釋性納入上線前評估門檻。
3. 在運維端，布建漂移與異常監控、強化變更管理關卡與可驗證日誌，把 Prompt／輸入輸出／決策理由與模型版本的證據鏈固化為日常紀律。
4. 對外，調整合約條款，明訂審計權、資訊可見度與安全沙箱權限，並把「可審計性」升格為採購門檻與投標加分。
5. 人才方面，依據治理審計、技術測評、資料與隱私、內稽與風管四類角色，設計 T 型職能與案例實作考核，短期以外部顧問／學研合作帶訓過渡。

待內部流程成熟後，再視市場需要分階段導入流程或管理體系的外部認證，累積被國際採購識別的信任資產。

AI應用的風險管理

風險管理的預案亦需同時到位。當供應商以「黑盒」為由拒絕揭露，企業應以合約主張審計權並設計替代方案，逐步降低單一依賴；當模型更新頻密導致控制失配，透過版本鎖定與自動回歸測評維持一致性。

面對偏見爭議，先行布局社會技術衡量框架與申訴補救機制，把「可修復性」也納入可信設計；針對越獄與對抗攻擊，建立例行紅隊與政策—安全策略的一體化治理，把測試從「活動」變成「制度」。

英國AI路線圖對組織的啟發

總結而論，第三方 AI 鑑證不是為技術設限，而是為創新「開閘」。英國的路線圖把這件事說透了：以專業化與標準化建立品質底座，以資訊存取與安全沙箱拆掉合作的不信任，以基金與多方共創讓方法永遠領先模型半步。

對組織來說，最理性的選擇是把「Auditability-by-Design（可審計性設計）」內嵌到產品與營運生命週期，讓「可信」成為可度量、可交付的日常能力。當這套能力成為事實，合規更容易、標案更順利、品牌更穩固，並且——最重要的——創新的邊界會被往前推，而不是被往回拉。

參考資料：https://www.gov.uk/government/publications/trusted-third-party-ai-assurance-roadmap/trusted-third-party-ai-assurance-roadmap