台灣長年以硬體代工立足全球，在AI浪潮席捲之下，導入AI已是基本功；但真正決定企業能否從供應鏈角色躍升的，不是有沒有用AI，而是能否建立一套可信任的AI治理流程。
台灣人工智慧學校執行長陳伶志在《天下雜誌》與「未來城市@天下」主辦的「2026AI趨勢論壇」指出，負責任的AI治理不是踩剎車，而是在高速前進中繫上安全帶，讓信任成為產品溢價的基礎。
以下是陳伶志的演講精華：
許多企業都在問同一個問題：導入AI，除了提升效率，還有什麼更好的理由？AI能增加效率，但基層員工也擔心被AI取代，這些阻力都真實存在。
所以，我今天想談的，是為什麼要大量且小心使用AI。不要抗拒AI，而是讓自己從供應鏈上的小螺絲釘，成為生產體系中值得信任的一環。
從硬體代工走向信任經濟
台灣的優勢是硬體代工，但作為供應鏈一環的宿命是，看似重要，但常困在「性價比」之爭。
AI的出現提供了轉型契機，使我們能生產地更好、更有效率；但AI不是100%穩定，效率提升之後，也更容易犯錯。要負責任地使用AI，一定要有「人的介入」。
中研院資訊科學研究所內有幅畫，寫著：「件件工作，反映自我，凡經我手，必為佳作」。如果有一家公司能保證，由AI產出的每份文件、產品都保有高品質，這種品牌公信力與價值鏈就無法取代。
AI治理存在「安全帶效應」：缺乏治理的AI，雖然初期成長快，但長期來看反而會讓公司整體能力下滑；因為推出品質不穩的產品，留下的負面印象很難消除。
相反地，若在導入初期就做好治理基礎，成長曲線雖暫時趨緩，但終能穩定向上。我們不必瘋狂踩油門、小心踩剎車，我們只需要一條安全帶。
AI治理存在「安全帶效應」，導入初期就做好治理基礎，成長曲線雖暫時趨緩，但推出品質穩定的產品，能長期累積能力。圖片來源：未來城市＠天下
如何打造可信任的AI流程？
要把信任機制嵌進企業流程，有幾個面向特別值得留意。
- 隱私保護與資料治理：秉持「資料最小化原則」，能不上傳就不上傳；含有敏感內容的資料，一定要遮蔽或改用本地端AI。全球已有大量案例，員工不慎將公司機密上傳雲端，淪為AI公司的訓練資料。台灣金融業和醫療業對個資保護格外謹慎，是少數真正敢把AI面向客戶使用的產業。
- 透明度與風險揭露：涉及健康、金融、法律等高風險領域的AI應用，須標示警語，讓使用者了解AI參與決策的程度與限制。由AI產生的文字或影像，也應清楚揭露。除了防詐，也是對成果的品質保證。
- 人類參與流程（Human-In-The-Loop）：確保人在整個流程中仍有介入節點，一來把關品質，二來維持組織的專業能力。例如，台達電導入AI視覺檢測系統後，一線員工從重複性操作轉型為監控者和決策者，每天能看的案例從10個增加到100個，經驗增加，產能與人才同步提升。
信任，是台灣下一個競爭籌碼
將上述三件事落實到公司流程裡，就是在做「信任設計」（Trust by Design）。從資料準備、演算法設計到最終使用與檢核，全程嵌入「信任」，這和程式開發時從頭到尾都注意資安，是同一個邏輯。
我常舉經濟學中「檸檬理論」（Lemons Problem）為例：二手車市場因資訊不對稱，好車（Peach）、壞車（Lemon）都只能按平均行情賣；當企業大量使用AI、外界無從判斷哪家公司的產品有保障，市場同樣會以平均價格回應。
但如果一家公司能確保高品質的產出，客戶就有理由付出更高的價格，也更有機會爭取重視合規的國際大廠訂單，這就是所謂的「信任溢價」。
陳伶志建議企業從資料準備、演算法設計到最終使用與檢核，全程嵌入「信任」，確保高品質的產出。圖片來源：未來城市＠天下
因此，AI時代的各方利害關係人應建立以下行動指南：
- 企業管理階層：首要之務是訂定AI使用規範、做全面風險評估，並定義責任歸屬。AI出錯不能推給AI，凡經手的產出，責任依然由人類承擔。
- 媒體與公部門：公信力是最寶貴的資產，失去一次就很難再回來，AI生成的內容必須清楚標示，查核流程不能省。
- 一般大眾：需要培養AI識讀能力，看到可疑資訊時多查一步，使用AI服務前仔細閱讀授權條款，不輕易將個人資料貢獻給雲端。
打造負責任的AI，必須自動自發、打從內心地認可，如果只被法規、公司要求推著走，絕對做不好。
過去的「Made in Taiwan」代表硬體實力與性價比，下一個「Made in Taiwan」，值得用「安全、合規、負責任、可信賴」來定義。
★了解更多｜2026 AI Forecast趨勢論壇：臨界時代關鍵決策
未來城市＠天下｜本文精華
A：陳伶志建議從三個決勝點切入：
- 資料治理：遵循資料最小化原則，敏感資料不上傳雲端或改用本地端AI。
- 透明度揭露：高風險領域必須標示AI警語，所有AI生成內容應清楚揭露。
- 人類參與流程（Human-In-The-Loop）：保留人類介入節點，把關品質，同時維持組織專業能力。
A：陳伶志認為，AI治理不需要瘋狂踩油門或小心踩剎車，只需要一條安全帶。缺乏治理的AI初期成長看似快速，但品質一旦失控，收拾爛攤子的時間會超過創造產值的時間，客戶留下的負面印象也很難消除。反之，導入初期就建立治理機制，成長曲線雖暫時趨緩，長期卻能持續穩定向上。
A：硬體代工讓台灣在全球供應鏈不可或缺，但長期困在性價比競爭，難以提升議價空間。陳伶志指出，AI提供了轉型契機，企業若能在AI流程中建立可信任的品質保證，就能從「價格競爭者」升級為「價值鏈夥伴」。
