負責任 AI 治理：製造業如何把 EU AI Act 變成企業韌性

文／詹家和博士
中華永續科技創新發展協會祕書長、詹博士談永續專欄作家、台灣ESG書友會創辦人

製造業過去談 AI，多半從三個字開始：良率、效率、成本。
但現在，企業必須再多問三個問題：誰負責？誰監督？誰能證明？

當 AI 進入產線、品質、人資、工安、設備控制與供應鏈管理，它就不再只是資訊部門的新工具，而是企業治理的一部分。尤其在歐盟《AI Act》逐步適用後，AI 會被客戶稽核、被法規檢視，也可能影響訂單信任與市場準入。

歐盟官方資訊顯示，AI Act 已於 2024 年 8 月 1 日生效，原則上於 2026 年 8 月 2 日全面適用；其中，禁止的 AI 作法與 AI 素養義務已自 2025 年 2 月 2 日開始適用，通用型 AI 模型相關治理規則已自 2025 年 8 月 2 日開始適用。歐盟官方頁面亦指出，AI omnibus 簡化方案已於 2026 年 5 月 7 日達成政治協議，並設定高風險 AI 系統的新實施時間表：特定高風險領域系統預計自 2027 年 12 月 2 日適用，整合於產品中的高風險 AI 系統則預計自 2028 年 8 月 2 日適用。不過，歐盟理事會新聞稿也提醒，該政治協議仍屬 provisional agreement，需經理事會與歐洲議會背書並完成正式程序後，才會正式通過（European Commission, n.d.; Council of the European Union, 2026）。

本文要談三件事：第一，EU AI Act 對製造業釋放什麼治理訊號；第二，工廠現場哪些 AI 應用最容易踩到風險；第三，企業如何把 AI 治理做成像 ESG 一樣可稽核、可改善、可複製的日常能力。

一、AI 導入得快，不代表企業轉型得好

AI 真正的挑戰，不是企業有沒有導入，而是導入之後能不能說得清楚、管得住、查得到、改得動。

在製造業現場，AI 往往是從效率場景開始落地。影像檢測可以降低人工作業誤差，預測維護可以減少停機損失，智慧排程可以提升產能利用率，生成式 AI 可以協助工程、採購、品保與客服整理資料。這些都是好事。

但問題也從這裡開始。

當 AI 判斷一批產品是否合格，品保主管要問：判斷依據是什麼？
當 AI 建議設備是否停機，廠長要問：若判斷錯誤，誰負責？
當 AI 協助排班或績效評估，人資主管要問：是否公平？能否申訴？
當客戶前來稽核，管理團隊要問：我們拿得出治理證據嗎？

我在企業輔導現場常看到一個現象：很多公司以為自己只是「試用 AI」，但其實 AI 已經悄悄進入決策流程。它可能藏在設備商提供的系統裡，藏在 SaaS 平台裡，也可能藏在員工每天使用的生成式 AI 工具裡。管理層若不知道 AI 在哪裡，就很難知道風險在哪裡。

AI 可以助知，但企業仍要靠人明辨。
沒有治理的 AI，可能只是更快的風險。

二、EU AI Act 的真正訊號：AI 進入可稽核時代

EU AI Act 給企業的提醒，不只是歐盟開始管理 AI，而是 AI 已經從「技術議題」進入「治理議題」。

對製造業而言，這個訊號比法條本身更重要。因為未來企業面對的，不只是主管機關，而是客戶、品牌商、投資人、供應鏈夥伴、員工與社會大眾。他們關心的不只是企業有沒有 AI，而是 AI 是否可信任。

所謂可信任，不是口號，而是四個能力。

第一，可追溯。企業要知道 AI 用了什麼資料、什麼模型版本、誰核准上線、何時變更。
第二，可監督。關鍵決策不能完全交給黑盒子，人必須能介入、覆核與否決。
第三，可申訴。當 AI 影響員工、客戶或利害關係人權益時，必須有回應與補救機制。
第四，可改善。AI 上線後仍要持續監測錯誤、偏誤、漂移、資安與營運風險。

歐盟理事會指出，2026 年 5 月 7 日的協議仍屬 provisional agreement，後續必須經理事會與歐洲議會背書，並完成法律語言修訂後才會正式通過（Council of the European Union, 2026）。這代表企業不能只背法條日期，而要建立一套能跟著制度演進而調整的治理機制。

法規會變，客戶要求會變，技術工具也會變；但企業若有清冊、分級、責任、證據與改善機制，就能在變動中保持穩定。

三、製造業最容易踩到的，不是 AI 技術，而是 AI 使用場景

製造業真正的 AI 風險，往往不在模型多複雜，而在它影響了誰、改變了什麼決策、企業是否有能力負責。

1. 人資與用工管理：AI 一旦影響人，就不能只看效率

AI 若用於招募篩選、排班、績效評估、訓練推薦、離職預測或人力調度，表面上是在提高管理效率，實際上卻可能碰到公平性、歧視風險、勞動權益與申訴機制。EU AI Act 附件 III 將就業、勞工管理與自雇活動取得等應用納入高風險 AI 系統範圍，包括招募、篩選、工作關係條件、升遷、解雇、任務分配，以及績效與行為評估等情境（European Parliament and Council of the European Union, 2024）。

主管看到的是效率，員工感受到的可能是不透明。
系統給出的是分數，人感受到的可能是不公平。
企業以為自己在優化管理，利害關係人卻可能認為企業在用 AI 取代人的判斷。

這時候，AI 治理就不是資訊文件，而是組織信任。

2. 安全相關設備與控制：AI 一旦影響工安，就必須提高治理規格

當 AI 只是提供建議，風險相對可控；但當 AI 影響設備動作、警報判斷、停機決策、品質放行或工安預警時，治理要求就會快速提高。

企業要回答的不只是「準確率多少」，而是：

模型失準時能否回退？
人是否能介入？
異常是否被記錄？
誰有權核准變更？
事故發生時能否追溯決策過程？

在製造業，AI 治理不能只交給資訊部門，因為它牽涉 IT、OT、HR、EHS、法務、採購、品保與營運管理。真正成熟的企業，會把 AI 風險變成跨部門的管理語言。

四、把 EU AI Act 翻成工廠聽得懂的五件事

高風險 AI 的治理要求看似複雜，但對工廠現場來說，可以先翻成五件最務實的管理動作。EU AI Act 對高風險 AI 系統提出風險管理、資料與資料治理、技術文件、紀錄保存、透明性、人類監督、準確性、穩健性與資安等要求（European Parliament and Council of the European Union, 2024）。本文將其轉譯為製造業較容易落地的五個管理問題。

第一，先做風險管理。
AI 不是先上線、出事後再補救，而是在導入前就要判斷使用場景、影響對象、風險等級與控制點。

第二，資料要有品質與治理。
資料若有偏誤，模型就可能把偏誤放大。資料來源、代表性、更新頻率、標註品質與漂移監測，都應該能被說明。

第三，決策要能留痕與追溯。
誰核准模型上線？何時變更？使用哪一版資料？異常如何處理？這些不是行政負擔，而是企業保護自己的證據鏈。

第四，要有人類監督。
重要決策不能完全交給黑盒子。關鍵節點必須保留人工介入、覆核、否決與申訴機制。

第五，要有穩健性與資安韌性。
AI 的準確率只是基本門檻。長期來看，企業更要證明系統能面對資料漂移、惡意攻擊、異常輸入與營運中斷。

這五件事，其實就是把法規語言轉成工廠語言。企業不一定要一開始就做得很複雜，但一定要開始留下治理證據。

五、國際準則的價值：把一次性合規變成管理系統

成熟的企業，不會只為了一次稽核補文件，而會把負責任 AI 做成管理系統，讓它能擴散到多廠、多國、多供應商。

ISO/IEC 42001 是 AI 管理系統標準，規範組織如何建立、實施、維持與持續改善人工智慧管理系統，適用於提供或使用 AI 產品與服務的組織。ISO 說明，該標準有助於組織負責任地開發與使用 AI，並在風險、機會、透明性、可追溯性與可靠性之間取得平衡（International Organization for Standardization, 2023b）。

ISO/IEC 23894 則提供 AI 風險管理指引，協助開發、部署或使用 AI 產品、系統與服務的組織管理 AI 相關風險，並將風險管理整合到 AI 相關活動與職能之中（International Organization for Standardization, 2023a）。

NIST AI RMF 則提供另一套風險管理語言。NIST AI RMF 1.0 旨在協助設計、開發、部署或使用 AI 系統的組織管理多種 AI 風險，並促進可信任與負責任的 AI 發展與使用；其核心功能包含 Govern、Map、Measure、Manage，協助組織把 AI 風險管理貫穿 AI 系統生命週期（Tabassi, 2023）。

這些準則加在一起，不是要企業多背幾套名詞，而是提醒企業：AI 治理不是單點工具管理，而是治理底盤、風險語言與組織能力的重建。

ESG 是企業的價值羅盤，AI 是企業的效率引擎。
但沒有治理，羅盤會失準，引擎也可能失控。

六、把 AI 治理做成像 ESG 一樣可稽核的日常

ESG 讓企業開始學會盤查、揭露、改善與回應利害關係人；AI 治理也應該走向同樣的日常化與制度化。

製造業可以先從三個流程開始。

第一，採購與供應商管理。
採購 AI 系統、演算法服務、影像檢測設備或智慧排程平台時，企業不應只看價格與功能，而要把模型版本、資料來源、測試報告、資安設計、變更紀錄與責任分工納入交付文件。

第二，上線放行與變更管理。
AI 系統上線前，應建立風險分級、測試紀錄、人工監督 SOP、回退機制與核准流程。AI 的變更不能像一般軟體更新一樣靜默發生，因為模型變了，決策邏輯也可能變了。

第三，營運監測與持續改善。
AI 上線後，企業仍要監測準確率、資料漂移、異常事件、使用者申訴、資安風險與矯正預防措施。這也是把 NIST AI RMF 的 Measure 與 Manage 精神轉成工廠日常。

主編在企業現場可以特別提醒一句：AI 治理不是增加現場負擔，而是讓現場少一點不可控的風險。

當工廠能把 AI 的資料、模型、權限、異常、覆核與改善機制說清楚，客戶看到的就不只是技術能力，而是治理能力。這種能力，最後會變成訂單信任、供應鏈韌性與企業價值。

常見誤區提醒：不要把 AI 治理誤會成文件管理

很多企業一談到 EU AI Act 或 ISO 42001，第一反應就是：「是不是又要多做一堆文件？」

這是一個常見誤區。文件只是治理的證據，不是治理本身。真正的 AI 治理，是讓企業回答四個問題：

AI 用在哪裡？
影響誰？
誰負責？
出了問題如何追溯、修正與補救？

另一個誤區，是把 AI 治理全部交給資訊部門。事實上，AI 一旦影響人、設備、安全、品質、供應鏈與客戶承諾，就必須由高階管理層帶頭，形成跨部門治理機制。

真正的負責任 AI，不是降低創新速度，而是讓創新有方向、有邊界、有信任。這也是 ESG × AI 的核心：ESG 決定企業做對的事，AI 幫企業把事情做好。

顧問觀點：製造業應先做 AI 清冊，再談 AI 策略

從顧問角度看，製造業不必一開始就追求完美制度，而應先做三件事。

第一，建立 AI 使用清冊。
先盤點企業內部哪些系統已經使用 AI，包括自建模型、外購系統、SaaS 工具、設備商內建 AI，以及員工自行使用的生成式 AI。

第二，做場景風險分級。
區分哪些 AI 只是輔助分析，哪些 AI 影響人事、品質、安全、設備控制、客戶交付或法規責任。高影響場景應優先治理。

第三，把治理做進流程。
不要另起爐灶，而是把 AI 風險檢核放進既有採購、供應商管理、資訊安全、內控、EHS、品質管理與 ESG 治理流程。

企業最怕的，不是沒有 AI；而是 AI 已經在現場運作，管理層卻不知道它在哪裡、影響誰、出了事誰負責。

《易經》講「變易」。外在法規會變，客戶要求會變，技術工具也會變。企業真正要修煉的，不是背下每一條規則，而是建立能隨變而治、因變而進的治理能力。

法是外在門檻，道是內在修為。
當制度沉澱為行為，行為成為習慣，習慣形成文化，AI 才能從風險的擴音器，轉為工廠韌性的智慧引擎。

負責任 AI 治理的終局，不是多一份文件，而是讓企業在法規、客戶與社會期待之間，仍能穩定地做對的事、把事情做好，並創造利人、利己、利天下的永續善循環。

參考文獻

Council of the European Union. (2026, May 7). Artificial intelligence: Council and Parliament agree to simplify and streamline rules. https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2026/05/07/artificial-intelligence-council-and-parliament-agree-to-simplify-and-streamline-rules/

European Commission. (n.d.). AI Act. Shaping Europe’s Digital Future. Retrieved May 26, 2026, from https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai

European Parliament and Council of the European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence. Official Journal of the European Union. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng

International Organization for Standardization. (2023a). ISO/IEC 23894:2023 Information technology — Artificial intelligence — Guidance on risk management. https://www.iso.org/standard/77304.html

International Organization for Standardization. (2023b). ISO/IEC 42001:2023 Information technology — Artificial intelligence — Management system. https://www.iso.org/standard/42001

Tabassi, E. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1

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