生成式人工智慧系統正在加速企業成果，影響範圍包含從行銷到醫療照護、產品設計到金融等各行各業。 根據 Gartner 指出， 45% 的組織正將生成式人工智慧擴展到多個業務領域，其中面向客戶的職能部門獲得最多投資。
這些創新模式的使用持續成長，並重塑企業營運方式，隨之而來的是無數新隱私權合規挑戰。根據 Salesforce' 的生成式人工智慧快照研究系列，60% 的受訪員工不確定如何在使用這項技術的同時保障資料安全。這重申了產業領導者必須成為資料安全的前線捍衛者，並以負責任的態度迎接創新。
生成式人工智慧的影響
隨著人工智慧所產生內容的增加，資料量暴增，也讓道德考量成為焦點。錯誤資訊、擴大偏見和侵犯隱私權等問題正逐漸成為技術的固有問題， 58% 的員工認為人工智慧的道德使用指南將有所助益。
生成式人工智慧也帶來了與同意有關的挑戰。資料使用、二次或進一步資料使用，以及複雜資料處理活動等細微層面，都需要強大資料治理方法來確保合規。
法規的作用
儘管人工智慧帶來了新挑戰，但資料保護的基本原則，包括當責、透明度、資料最小化、安全性和道德考量，依然存在。
隱私權法律包括 歐盟一般資料保護規範 (GDPR) 和美國加州的 加州消費者隱私權法案，這些法律對於解決道德攸關的問題至關重要，要求人工智慧系統與現行處理個人資料的法律保持一致。資料保護法和新興人工智慧法規的國際協調正逐漸成為共同責任。協力合作可簡化全球營運組織的合規環境，確保向國際客戶提供一致的保護措施。(閱讀 加州'最新氣候披露法案 (SB 253 和 SB261) 以瞭解更多關於全球法規的資訊。)
風險緩解
若要因應生成式人工智慧的未知領域，組織需要採取主動和策略性方法來管理風險：
- 首先，應瞭解您營運中的生成式人工智慧應用範圍。在部署任何創新技術解決方案之前，應執行徹底 資料保護影響評估 (DPIA)，並找出和降低潛在風險。
- 建立獲得知情同意的穩健框架，以處理人工智慧所帶來的細微差異。
- 向客戶和利害關係人清楚傳達如何使用其資料。
- 提供機制讓使用者可輕鬆選擇加入或退出特定資料使用方式，特別是針對人工智慧應用程式。
- 優先處理資料最小化與目的限制，確保人工智慧所產生的內容符合這些原則。
- 投資員工教育訓練，以加強其對人工智慧相關風險的認知，並培養當責的文化。
- 實施安全措施以防止資料外洩、未授權存取和網路威脅，確保生成式人工智慧系統遵守資料安全最高標準。
- 最後，隨時掌握最新資訊並持續作出調整。重要的是，應密切注意生成式人工智慧技術和資料保護法規的最新發展。
擁抱創新，同時維護道德，是成功使用生成式人工智慧的首要目標。在創新、道德、合規和透明度之間取得適當平衡，可創造一個未來，讓人工智慧的部署方式既尊重個人權利，又能促進負責任的資料運用實務。
閱讀 避免數位混亂：第二部分：新技術的威脅與機會 (作者：Conor Hogan)，深入了解新興科技；也可閱讀 BSI 環境專家 JD Gibbs 撰寫的 改革監管合規流程 。
