從數據成功到人工智能成功：極簡人工智能治理
數據為基礎：AI就緒數據的關鍵角色
數據必須是「AI-Ready」（AI就緒），即為支持人工智能應用做好準備。這並非取代傳統的數據標準，如《官方統計基本原則》，而是建立在既有基礎之上，進一步強化數據的可用性與品質。
從人工到智能的數據治理進化
在大模型時代，數據爆炸式增長且來源日益多樣化，組織必須重新思考數據治理的模式，從傳統的人工管理邁向智能化治理，以提升效率與決策品質。
人工智能治理的原則與目標
人工智能治理是各方為解決風險分擔與利益分配問題，透過政策制定、法律監管與倫理指導，對人工智能的研發與應用行為進行全面管理與調控的過程。
全球治理與公共利益導向
人工智能治理應以公共利益為導向，由所有相關方以包容方式共同參與，確保技術發展能造福所有人，並避免對個人自主權造成傷害。
技術與治理的結合
人工智能模型治理透過技術手段，在機器學習生命週期的各階段設置防護機制，包括數據收集、檢測流程與透明報告，以確保所有利益相關者獲得所需資訊。
生成式AI的技術與治理實務
生成式人工智能的技術背景與治理原則已具備實用指南，為技術開發者、服務提供者與使用者提供清晰指引，並持續審視最新技術與應用發展。