這篇"Companies Are Facing Legal Battles For Misusing AI — Here’s How to Avoid Being One of Them"是Rejna Alaaldin所寫、2026年5月25日在Entrepreneur刊出的文章。要點有：
*AI不再只是一項技術問題。而是公司法律及商業基礎建設。
*公司沒有管理、沒有規範AI採用才是真正問題所在。公司需要明確追蹤—他們如何、何時以及在哪使用AI，而且要有AI治理文件及政策。未來政府很可能會要求提供這些資訊。
AI不只是技術部門的事
公司最大的錯誤就是，將AI視為技術問題。
但AI現在可涉及契約、聘僱決定、客戶溝通、智慧財產權、資料保護、財務分析、監理遵循、行銷主張、爭議解決方案以及董事會層級的風險。這代表AI不再只是單純的IT事宜。而是法律及商業基礎設施。
EU AI Act在2024年實施，從2026年起廣泛適用，這是監理機關如何讓AI從創新語言進入法律義務的一個例子。該法引入了風險基礎的架構，並根據AI系統如何進行實際使用施加義務，尤其是被歸類為高風險的部分。
在歐洲以外的公司這件事也重要，因為這個主要市場的監管通常會成為全球參照。在國際上運作的公司，不管是服務歐洲客戶或在受監管環境下使用AI，都不能只把AI治理視為當地遵循註腳。
法律方向很明確：AI從實驗進入了問責。
問題不在AI使用，而在於不受控的AI使用
公司使用AI本身沒有問題。事實上不用AI反而會落後。危險在於不受管理的採用。
很多組織都已經有員工非正式地使用AI—草擬文件、對機密資料做摘要、準備客戶溝通、分析資料或生成營運想法。某些使用頗有生產力，但有些則會引發高階管理層沒想到的法律風險。
令人不那麼舒適的真實是：很多公司不知道AI用到自身業務的哪裡。
不知用途，當然就無法治理。他們無法保護沒有記載的部分。他們無法控制那些已悄悄在工作流程、團隊和部門中蔓延的風險。
這不是假設性的擔憂。法院已經遇到專業人士在未經驗證狀況下，因依賴AI輸出而造成的後果。Reuters報導了幾起涉及AI生成、虛構的法律引證及司法審查，包括2026年最新的案件—律師因未能驗證AI生成的資料，面對到嚴重的專業後果。
對企業而言，教訓可不只在法律專業上：如果AI生成錯誤的產出，組織本身也要承受後果。
AI治理是新型態的公司治理
多年來，公司治理聚焦於監督、問責性、風險、道德與透明度。AI現在也進入這個對話範圍。這不是因為每個董事會成員需要成為技術專家。而是董事會與經營團隊，都必須充分瞭解以提出正確問題。
AI被用到哪？處理什麼資料？會影響哪些決定？人為監督是實質還是表面的？誰負責部署？當系統失靈時該怎麼辦？公司能夠提出盡責的證據嗎？
這不再是技術問題。而是治理問題。方向很重要。嚴謹的AI採用需要結構。需要問責性及決策紀錄。
在未來幾年，公司不只會被問是否要用AI。也會被問是否負責任地使用。這個差別很重要。
法律風險從結果轉向流程
很多領導人認為AI風險是產出不理想，但更深入的法律問題是流程。
這個工具是否符合任務？資料是否合法、可靠？人為審視為何？員工訓練的如何？風險分級明確嗎？決策有詳盡記載嗎？客戶、員工、監理者有被誤導嗎？
這就是法律曝險升高之處。
公司或許可以挺過AI犯錯。但可能挺不過沒有治理系統、沒有負責結構、沒有實質監督這一關。未來的法律檢驗不需要完美。沒有任何技術會是完美的。檢驗在於—公司是否以嚴謹、透明及合理的控制行事。
企業現在應該做的事
1.停止將AI治理視為政策文件，放到遵循資料夾內。治理必須是營運的。每間公司都應該從明確的內部地圖著手—看AI如何使用、誰用，以及供什麼目的。這包括由管理階層正式核准的工具，以及員工使用的工具。如果少了這個地圖，領導層就只能猜測。
2.分類。並非所有AI使用的風險都一樣。使用AI來對行銷想法腦力激盪，跟使用AI來審核求職、草擬法律文件、建議客戶或影響財務決定是不一樣的。影響力高的使用案例需要更強的監督、更明確的核准以及更佳的記載。
3.責任關係。每個AI系統都應該指派業務負責人。不只是IA、也不只是供應商。組織內部也要有負責使用、限制、監督及向上報告的人。
4.記載。公司應該要能夠展現為何選擇這樣的收費、考慮哪些風險、引入了哪些保護機制、由誰核准，以及如何審視產出。在AI時代，負責任流程的證據可能與結果本身一樣重要。
5.訓練。員工不只需要知道如何使用AI。他們需要知道何時不能信任。這需要法律素養、商業判斷以及瞭解哪邊需要人工審核。
這些措施的設計是要在安全狀況下加速使用。法律不該是出錯後才考量。應該是如何選擇、架構或部署AI系統的一部分，AI時代下最佳的法律功能不只是說不，而是協助設計出企業可安全說是的條件。
沒有留言:
張貼留言