Google、微軟7大巨頭誓言:會維護AI安全!8項內容,他們承諾了什麼?
Google、微軟7大巨頭誓言:會維護AI安全!8項內容,他們承諾了什麼?

白宮於7月21日表示,包括Google、OpenAI、亞馬遜(Amazon)、Anthropic、Inflection AI、Meta與微軟(Microsoft)在內的七間美國科技巨頭,在會議上公開承諾會促進人工智慧發展的安全性與透明度。

此次白宮峰會共通過了8項承諾,主要是為了確保人工智慧相關產品,在向公眾發布之前需經過嚴格的內部和外部安全測試。而該測試旨在防範生物安全、網路安全和更廣泛的社會影響等重大風險。美國總統拜登(Joe Biden)指出,「這些承諾是真實且具體的」,白宮認為開發這些新興技術的公司有責任確保其產品的安全。但也有人質疑這些書面承諾的法律效力,同時認為很多承諾都是已經在採用的。

雖然拜登表示這些承諾是真實且具體的,但還是有許多人質疑可行性

AI巨頭做出8項承諾,他們承諾了什麼?

白宮的官方聲明中指出三個大方向,大方向又細分成8項承諾,分別是:

(一)在向公眾介紹產品之前確保其安全性。

  1. 在產品發布前對其人工智慧系統進行內部和外部安全測試。這項測試將部分由獨立專家進行,以防範人工智慧風險的一些最重要來源,如生物安全和網路安全,以及其更廣泛的社會影響。
  2. 在跨業界以及與政府、公民社會和學術界之間分享有關管理人工智慧風險的訊息。

(二)建立以安全為首要考慮的系統。

  1. 在資安和內部威脅防護方面努力,以保護其專有且未公開的模型權重(用來描述給予人工智慧模型運作能力的數學指令)。這些模型權重是人工智慧系統中最重要的部分,並且公司同意只有在有意願且考慮到安全風險的情況下才會釋放這些模型權重。
  2. 承諾促進第三方發現並報告他們的人工智慧系統中的漏洞。即使在人工智慧系統發布後可能仍存在一些問題,健全的報告機制能夠使它們被快速發現和修復。

(三)贏得公眾信任

  1. 開發強大的技術機制,確保用戶在內容由人工智慧生成時能夠知情,例如通過添加浮水印系統。這一舉措有助於促進人工智慧的創造性應用,同時減少欺詐和虛假行為的危險。
  2. 公開報告其人工智慧系統的能力、限制以及適當和不適當使用的領域。這份報告將包括安全風險和社會風險,例如公平性和偏見方面的影響。
  3. 優先進行有關人工智慧系統可能帶來的社會風險的研究,包括避免有害的偏見和歧視,以及保護隱私。人工智慧的歷史記錄顯示了這些危險的隱蔽性和普遍性,這些公司承諾推出能夠減輕這些風險的人工智慧技術。
  4. 開發和部署先進的人工智慧系統,以幫助應對社會上最大的挑戰。從預防癌症到減緩氣候變化,AI如果得到適當管理,可以對所有人的繁榮、平等和安全做出巨大貢獻。
8項關於人工智慧發展的承諾旨在推動整體社會對AI的信任
圖/ shutterstock

延伸閱讀:歐洲議會通過《人工智慧法》,ChatGPT會被怎麼管?有哪些限制?

承諾真的有效嗎?還是淪為口舌之爭

與會人士之一,OpenAI的全球事務副總裁馬坎朱(Anna Makanju)表示,「世界各地的政策制定者正在考慮為先進的AI系統製定新的法規」。Google全球事務總裁沃克(Kent Walker)表示,在人工智慧方面取得成功需要合作,他對加入其他領先的人工智慧公司來支持這些承諾表示滿意,並保證Google將繼續透過分享資訊來與其他公司合作。

但據《The New York Times》指出,8項承諾裡有許多項目都是本來就在進行中的,例如模型發布前的安全測試。應該鼓勵讓測試的過程更加透明化,除此之外,還應該加入AI對於武器應用方面的測試。目前關於人工智慧安全性測試還沒有一套普遍的準則,現時許多安全測試都是由這些科技巨頭資助與監督的,而這明顯引發了利益衝突的問題。有學者認為讓政府來提供資金與測試的準則會是比較可行的方向。

承諾中還提到了要共享AI風險管理方面的資訊,但資訊的共享也存在著風險,如果在研發期間發現了AI可以被用於設計致命武器的話,那還應該將這些資訊分享出來嗎?何況過往這些科技巨頭就曾經以安全為由隱瞞資訊,今年OpenAI發布最新的模型GPT-4時,就沒有透露訓練時使用的數據與參數。這些被視為商業機密的訓練數據是否在未來就會真的公開透明,也有許多專家提出質疑。

而關於AI生成內容加上浮水印的設計,雖然立意良善,但也有相關人士指出,有人已經將「給AI指令並生成內容」當作自己的工作,那在這樣的內容中加上浮水印又會產生另一種問題。

象徵意義大於實質意義,但至少打響第一槍

白宮與人工智慧公司達成的協定似乎是象徵意義大於實質意義,今年5月美國副總統賀錦麗(Kamala Harris)就曾會見了許多AI從業人員商討AI倫理的相關議題,並宣布國家科學基金會將投入1.4億美元。

但這次的峰會沒有強制執行機制來確保公司遵守這些承諾,何況其中許多承諾已經是目前人工智慧公司一直在做的,但至少在科技監管方面已經由政府打響了第一槍。

延伸閱讀:跟上歐盟,台灣的AI基本法9月上路!聚焦7大面向,還要設「AI打假中心」

資料來源:whitehouseThe New York TimescointelegraphThe Vergearstechnica

責任編輯:蘇祐萱

往下滑看下一篇文章
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

2-RD096270.jpg
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

3-RD096215.jpg
左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

4-RD096303.jpg
博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓