UNLEASH在2026年 7月 16日有一篇由Allie Nawrat所寫的文章：The AI governance question boards are getting wrong
如果問長字輩主管公司的人工智慧(AI)策略為何，董事會將獲得一個自信、光鮮的答案。他們很少獲悉全部真相：不對的問題有個好答案很少告訴他們關於AI如何實際被治理的具體細節。
曾任Lululemon資訊長、現已轉任董事的Julie Averill告訴UNLEASH，董事會不需要使用AI從頭摸索。他們只需要詢問相同的問題，是針對任何董事會議題都會問的：「你們的經營策略為何？」
下一個問題是：「AI如何協助你們更好、更快、更便宜地完成任務？」
這篇是Jim Tyson所寫、CFO Dive在2026年 7月23 日刊出介紹Deloitte調查的報導。調查重點有：
*Deloitte在調查中發現，51％的董事會缺乏關於使用人工智慧的規定與指引，從而使得公司面臨法律責任並且置機密資訊於風險中。
*Deloitte 說，47％的董事會未在其工作內推動AI的使用，儘管25％允許使用此技術，卻缺乏標準化的AI規範。Deloitte針對公司秘書、內部法律顧問及其他治理專業人士的調查發現，僅有8％的董事會在委員會流程中使用經公司核准的AI工具。
*Deloitte說：「董事會採用AI與生成式AI仍屬早期階段，而且並不一致」。它還說：「政策、指引及治理實務依舊在發展中，雖然有政策，但傾向關注安全、保密、容許用途、法律考量以及紀錄保存。」
這篇是Shai Ganu寫、2026年8月6日在刊出的文章AI is a Fiduciary Duty, Not an Agenda Item。以下分享一些內容。
AI如何創造效率及強化創新，隨這個問題影響日益嚴重，董事會角色需要的不只是只有資訊更新。這會引發一定程度的受託責任。AI勞動力轉型快速成為對董事會治理的檢驗，而不只是營運更新問題。它會重塑的不只是生產力，還有資本配置、風險監督、勞動力設計、繼任管道完整、薪酬平等、文化以及長期韌性。
受多義務的核心是—保護與強化長期企業價值。監督資本配置、風險與策略的董事會，有明確的機會將同樣的治理延伸至AI勞動力轉型。AI轉型是關於讓公司迎向未來，對勞動力有深遠影響、成本優化、技術升級義務、薪酬平等影響、繼任管道完整性及文化。
AI與機器人可以將今日超過一半的工作自動化，而現實的經濟狀況偏向於重新設計整體工作流程，而非只將AI納入個別的任務。策略影響不只是讓某些公司消失。而是組織的結構，意味工作如何結構、配置以及獎酬，基本上是要重新塑造的。這個顛覆可能會顛倒傳統存在已超過百年的金字塔型組織。如果董事會沒有提關於人才管道、繼任策略和工作設計方面的問題，就無法看到這個顛覆。
這篇是由Lara Abrash所寫、2026年7月28日在The Wall Street Journal網站刊出的文章。以下分享與董事會有關的觀點。
董事會今日不只問遵循問題，還會問領導人是否能有效運用AI創造長期價值、強化信任，並準備組織的未來。此轉變對執行長而言是特別重要。
董事雖然仍聚焦在控制與遵循，但對話現在擴大：領導人有利用AI創造長期價值嗎？如何釋放成長或再造營運模式？組織有治理、人才及能力而能負責任地擴張嗎？瞭解這些期待，會讓執行長與董事會對話更有生產力—不然會問錯問題。
這是Sunil (Sunny) A. Misser所寫、cfi.co在2026年 7月 7日刊出的文章：Boards and AI: From Oversight to Insight。
董事會的使命基本上沒有改變。董事會作為一個監督機構而存在：其職責在確保公平的經營行為、保護股東權益，以及預防不當行為的發生。而有所改變的是履行這些職責的方法。如今，人工智慧（AI）為董事會一直以來所執行的工作，提供了一個更佳的平台。
從董事會的制度出現以來，一直都在一個結構性的劣勢之下運行。董事要為他們不實際運作的公司負責，而且大多所取得的資訊都是經由單一管道而獲得：也就是他們所監督的管理團隊。雖然很少有管理團隊會刻意誤導董事會，但董事會的會議資料卻是由管理階層所編製、架構的。而資料內容往往篇幅過於冗長，要在會議之前充分掌握，本身就是一大挑戰。
2024年4月19日在Above the Law網站有一篇Olga V. Mack寫的"AI Washing vs. Greenwashing: Elevating Legal Advice And Corporate Governance"。探討了近期的熱門話題AI及漂綠，以及公司內部法務顧問須注意的事宜。以下分享一些要點。
在目前的公司環境裡，透明與道德經營是最重要的，內部法務顧問(in-house lawyers)要面對AI漂洗與漂綠的複雜領域。這兩個現象相當不同—AI漂洗是關於人工智慧的主張、而漂綠是環境永續性，但兩者都涉及在公司實務或能力上誤導利害關係人。
AI漂洗是指，公司對AI相關使用誇大，即對科技的熟識度實際上並不存在。SEC有在注意AI漂洗，具體證據是最近的監理行動，顯示要抑制不實的主張。漂綠則是，在公司產品與實務的環境影響上誤導了利害關係人。此實務也會受到同樣的審視，SEC想要落實環境主張的透明度與準確性。
對於內部法務顧問，這些問題不僅是法律遵循而已；也代表更深的道德與治理挑戰。處理這些，需要多面向的方法：
這篇是Daria Torres所寫的"Detection Difficulty: The Boardroom’s AI Governance Blind Spot"，2026年7月14日在Directors and Boards網站刊出。其中提到FMEA的概念與對應提問的問題和措施。
工程師長期仰賴失敗模式與效應分析(failure mode and effects analysis，亦即FMEA)預測複雜系統在失靈之前會如何崩潰。這個方法不會視風險為某一個層面的判斷。它會將每個可能的失敗模式評估分成三個問題：
*失敗有多嚴重？
*可能會如何發生？
*在造成傷害之前有多難偵測？
Tech Republic 在2026年 6月 24日刊載了新加坡最近在探索AI方面的訊息。
Board Intelligence針對超過400位董事的新調查發現，幾乎所有董事會已討論在決策時使用人工智慧(AI)，同時近半正下定決心，哪項決策AI應協助形成。這些發現顯示AI在組織內部角色正在演變，超出了自動化作業與分析資料，進而影響公司決策、投資優先順序及風險管理。
對新加坡企業而言，此趨勢引發了一個重要問題：如果AI開始影響董事會決策，當決策出錯時，誰依然需承擔最終責任？
Corporate Board Member 在2026年 6月 22日有這一篇由Vanessa Teitelbaum所寫的：What Audit Committees Need To Know About AI Governance。
公開發行公司董事會對人工智慧(AI)的關注速度正在加快，而對於其治理的期待則隨之演進中。審計品質中心（CAQ）的研究發現顯示，標準普爾500指數(S&P 500)公司中有90％在其2024年度10-K報表內提及AI相關資訊。隨著持續採用該技術，投資人與監理機關更為注意監督的架構方式，而審計委員會經常位於這件事的核心。
落實利害關係人信任的AI系統對於建立強有力的治理係根本之道，尤其在技術格局持續快速地演變下。審計委員會作為其更廣泛風險監督職責的一部分，扮演重要角色。
諸如KPMG的《董事會AI治理原則》(AI Governance Principles for Boards)與NASDAQ的《從察覺到資料盡職治理：為AI建立值得信任的基礎》(From Awareness to Data Stewardship: Building Trustworthy Foundations for AI)等架構，為期待強化監督該技術的董事會和審計委員會提供了指引。
以下是三個最主要的考量：
2026年7月8日Corporate Compliance Insights分享了Smarsh與FTI Consulting的調查，發現55%的企業會積極部署AI，但是僅26％表示—其治理架構完全符合實行的步調。然而，不是全部都壞消息，大多數(57%)說她們的治理實務雖有落差，但正跟上腳步。
FTI Technology的風險與遵循資深總監Jonathan Roberts說，「對某些組織而言，這或許會因影子IT應用程式、未經過教育的使用，還有幻覺結果，而增加資料保密、資料保護及公司治理的風險，進而造成責任方面的影響。」
FTI在該調查內與美國公司、公部門114位涉及數位溝通監控及檔案解決方案的決策者、領導人進行訪談，並提供了47位金融服務、保險或銀行業企業級決策者的見解。
Pinsent Masons在2026年 6月 19日刊載了探討公司秘書如何運用AI的文章。
專家說，公司秘書可以用人工智慧(AI)協助董事會成員聚焦於企業面對其經營最重要的議題、風險和決策，以及更有效率地履行其職責，因而他們可投入更多時間到策略專案。
任職於Pinsent Masons律師事務所且擔任特許治理協會學人及公司治理與公司秘書事務顧問的Gary Gray說，最近一項調查結果凸顯公司秘書(乃至於更廣泛地擴及董事會)在其治理流程內必須使用AI的機會。
Board Intelligence針對英國、美國、北歐與中東地區公司營業額超過5,000萬英鎊的400多位非執行董事、執行長與財務長進行了調查。該調查確認出董事會成員常見的爭論：哪些應該繼續維持由人做決策，相對來說，哪些該交給AI，以及普遍擔心「過度僵化或不一致的決策架構」會導致延遲、倉促或不良的決策。
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。
Directors and Boards 在2026年6 月16 日刊載了這篇由Bill Hayes所寫的：Technology Committees: From Optional to Essential。
科技對董事會而言一直是重大的議題。如今改變的是，董事會被期待監督的決策，其變化速度、影響範圍及策略重要性都已經不同了。對許多公開發行公司而言，科技不再只是支援企業運作的能力，而是企業的核心業務。因此，越來越多董事會開始思考：傳統的委員會結構是否仍足以治理創新、風險和長期的科技投資。
Align Technology, Inc.的董事及科技委員會成員Sue Siegel表示，專責的科技委員會正日益受到重視，而新興科技也正重新定義董事會的問責性及受託責任。
Corporate Board Member 在2026年 6月 17日刊出一篇Melanie C. Nolen所寫的調查分享。
一如其所協助治理的公司，美國公開發行公司董事正全力投入生成式AI使用，但是他們通常是在沒有指導綱領、政策或監督下執行的，此糟糕的趨勢可能對公司引發嚴重的法律和營運影響。
一份針對104位美國公開發行公司董事所做的新調查發現：82％在過去六個月有使用生成式AI到董事會工作—高於2025年九月的66％。但是54％說，董事在公司內使用AI時並沒有參考指引，僅6％說公司有特別針對董事會的正式政策。
這篇是由Pat Haggerty所寫的"AI in Incentive Plans: Opportunity, Risk, and the Role of the Compensation Committee"，2026年6月27日在Harvard Law School Forum on Corporate Governance網站刊出。以下分享一些內容。
Pearl Meyer的2026年第一季Leadership Quick Poll針對了108位高階經理人與董事進行調查，發現AI正在演變，而領導層的腳步卻不夠快，以支持相關策略。對大多數公司而言，問題不是如何設計AI指標，而是AI是否位於核心地位、是可衡量的，以保證有完全納入激勵計畫。
作者自己的研究顯示，AI的重要性尚未普遍改變激勵計畫。根據近2500家公開發行公司在2026年已提交的委託書之回顧，僅58家公司有透過正式指標、策略目標或高階經理人績效評估將AI納入高階經理人激勵計畫，相對比例才2％。在這些公司裡，僅12%會使用明確的AI指標。相對地，大多數組織正將AI納入更廣的轉型措施、策略優先事項、員工目標，以及高階經理人績效評估。
governance intelligence在2026年 6月 3日有這篇由Kaley Childs Karaffa寫的：From awareness to accountability: How boards are approaching AI oversight。
人工智慧(AI)對董事會而言不只是技術問題。對董事會與領導層而言，它是經營模式、勞動力、智慧財產、遵循、風險與競爭力的問題。隨著AI日益影響任務執行、服務提供、利害關係人議合以及決策形成的方式，它對董事會監督及AI治理的潛在影響變得越來越重要。
AI已經變得越來越重要，非因董事需要瞭解技術本身，而是因為目前AI系統是很多董事會的核心責任，從策略到風險與遵循監督。那斯達克(Nasdaq)第三屆《年度全球治理脈動》(Annual Global Governance Pulse)調查反映那樣的轉變，40％的受訪者指出AI及機器學習今年將是影響其組織的首要議題，高於2024年的19％。
這篇是由Ian Koplin所寫、2026年6月17日在Directors and Boards網站刊出的文章Closing the AI Oversight Gap。是分享KPMG與INSEAD Corporate Governance Centre合作的報告AI Governance Principles for Boards。以下分享一些內容。
AI Governance Principles for Boards這份報告發現，技術日益受到董事會注意，因為AI將會對組織的營運模式、生產力、安全考量和人才管道產生變革性影響。報告也發現，董事會需要釐清：AI決策和人為決策在組織內部的關係。
這份報告呼應了關於AI在董事會上大多數的研究，董事會一般來說對於技術、生產力，還有AI如何影響工作完成，都準備不足。有近75％的董事會所持的AI專業知識屬尚可或有限，很多還在努力找實際立足點，以縮短能力落差而不會太過依賴管理階層。KPMG的全球風險服務主管及全球受信任AI領導人Samantha Gloede說，董事會要採取多面向方法以快速提高其整體AI素養。首先，他們一定要進行經驗式學習—從高層聽簡報到實際作業的工作坊，讓董事能直接和生成式AI及代理工具互動，瞭解其能力與限制。第二，董事會應考慮建立一個外部AI諮詢委員會，或者引入獨立的技術顧問，提供有別於管理階層看法的客觀觀點。最後，提名委員會應優先重視其繼任計畫內的數位與AI素養，確保下一代董事會受聘者具技術敏銳性，而能建設性挑戰管理階層。
這篇"Board members, start asking the right questions"是2026年6月18日刊載於KPMG的一篇文章。其中提出了五個建議值得參考。
過去2年很多董事會都在問同樣的問題：怎麼使用AI？有投資正確的AI使用案例嗎？競爭者在做什麼？資料有受到保護嗎？更根本的問題是：我們的營運模式會受到AI顛覆嗎，若真到這一步怎麼辦？我們有審視過可能需要重新設計的產品與服務，以及其他流程嗎？我們有計畫納入適當的防護機制嗎？
作者鼓勵董事會去提問、爭論及回答下述問題：
*如果今日因AI而重新設計的話，工作流程會變得如何？
*當AI直接進入組織營運模式時，可能會有什麼樣的新產品、服務或客戶經驗？
*哪些決定可以更快、資訊更充分或者更一致？
本篇是Lilia Guan所寫、ARN在2026年6月1日刊出的文章：Company directors face rising legal risk and responsibility over AI。
澳洲最資深的司法領袖之一，首席大法官Andrew Bell在演講中提出警告：人工智慧（AI）現在已成為公司治理的核心部份，董事若未能充分理解或妥善監督，可能違反現行的董事義務，而面臨法律後果。
這代表著，雖然董事的核心法律義務維持不變，但是當涉及AI，以及「黑箱」方式運作、沒有充分透明度的操作科技時，那麼狀況就會變得更加複雜。
根據新南威爾斯副州長及第18任首席大法官的專文《生成式AI時代的公司與董事責任》（Corporate and Director Responsibility in the era of Gen-AI），董事需要對AI生成的資訊進行嚴格監督及審查。
這是2026年6月10日在Insucrance Business刊出的調查分享。可瞭解加拿大採行AI治理的狀況。
Gallagher的國家技術實務主管Paige Cheasley說，很多加拿大公司正在採用AI，但卻沒有將其風險當作一項公司治理問題，使得監督、訓練與業務延續性規劃上存在落差。
Gallagher的2026 AI Adoption and Risk Survey發現，近半受訪者仍視IT部門為AI相關風險的負責單位。不到一半有對AI使用採行正式的風險管理架構，僅56％有向員工溝通其AI採行策略。
