這篇由Samantha Kappagoda與Ekta Singh-Bushell所寫的Do Boards Need “AI Expert” Directors?，是2026年2月19日在Directors and Boards網站刊出的文章。探討一個現在、未來都會持續討論的主題。
AI的席捲讓董事會問：「董事會需要AI專家董事嗎？」「若生成式AI影響力如此大，或甚至可以顛覆策略、改變競爭格局，要是董事會讓缺乏相關專業知識，則董事會還能有效監督公司策略及風險管理嗎？」
在過去十年，對於數位董事或網路董事、科技董事之需求，也都有類似問題。
Deloitte的調查“Governance of AI: A Critical Imperative for Today’s Boards”表示，「儘管有進步，但有三分之一的董事會議程上沒有AI。」他們調查了56個國家，其中有695位董事(84%)及高階經理人(16%)。調查發現，三分之二的受訪者(66%)說，其董事會對AI的知識及經驗仍然有限，但較前次調查的79％有所進步。
然而，各營運單位還在探索生成式AI的使用案例，根據McKinsey先前的調查，2025年有88%的公司至少會在一個營運單位裡部署AI，較前一年的78％更多。因此，為達成其監督責任，董事會應該要瞭解生成式AI過去（以及將來）是如何進入公司營運、如何打造公司策略，還有造成什麼競爭局面。
由於生成式AI本身就有複雜的網路安全風險（並加劇擴大傳統技術常見的漏洞），故董事會監督挑戰性越來越大。網路安全攻擊面的漏洞，還會因監理複雜性升高更加劇。
董事會因此應該將風險管理包含跨部門的風險，像法律與監理、違反智慧財產權、資料外洩、演算法偏見，以及歧視和聲譽傷害等。
作者審視了2025年常見的經驗，彙整公開與私有公司的狀態。這些觀察是根據提名與治理委員會同儕交流的經驗、圓桌論壇上的熱烈討論，以及董事和顧問機構廣泛的專題文章。
過去，董事會高度仰賴專家與委員會，就某些問題提供深入的監督，比如審計委員會上的財務專家。很多董事會也會建立專屬的委員會，提供關於技術、網路安全、政策或其他特殊領域的監督。然而，董事會上只有一位AI專家，會造成協調失靈的風險，因為生成式AI可能需要公司根本地調整企業策略與營運模式，因此，這還是整個董事會的監督責任，而非某位董事。在任命AI專家董事的過渡期裡，有一個由外部專家組成的顧問委員會，或許是合理的第一步，以輔助董事會的AI素養。
首先，找到相關且當前策略數位技術的通才，他們在將AI納入數位成長策略上有發展和整合成功的紀錄，而能夠帶來可衡量的股東價值，同時在機器學習或資料分析上也具備技術背景。
其次，尋找技術、資訊系統和資料分析公司的高階經理人，他們可綜整廣泛的客戶趨勢及組織能力，納入可獲利及永續的企業。
這兩類的候選人或許能帶來營運經驗，並具備策略風險監督、可行的見解、競爭定位、道德與資料治理，以及人力資本與人才策略。
任命AI專家董事的關鍵效益包括：
*明智的決定。引導AI投資、伙伴關係以及技術採用。
*治理與諮詢。在新興AI規定上的專業知識（比如歐盟AI法、歐盟資料法、美國各州關於AI與隱私的法規和行政命令）。
*創新領導力。辨識出AI推動成長與效率之機會。
*風險減緩。瞭解演算法偏見、資料保密以及網路安全影響。
*股東信心：投資人越來越詳細審查AI治理。董事會層級的專業會展現對負責任創新之承諾。
有鑒於機構投資人越來越認為：強健的AI監督是受託義務的核心要素，以及長期價值創造和永續成長的關鍵推手，此突顯了董事會上有AI專家董事的需求。因此作者建議董事會立即任命一位具AI策略、道德與實行紀錄的AI專家董事，並且建立一個AI治理委員會，以監督負責任的AI使用及創新，或者將之整合進現有的董事會功能性委員會結構，並投資在AI基本面和新興趨勢上的董事會教育。
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