從防弊到預警：AI 時代「誠信治理」的新定義

想像一個場景：十年前過去的董事會，一項重大投資決策擺在眼前。財務長攤開報表，所有人都盯著他，用經驗與制度去判斷他所說的「事實」是否可信。我們擔心的，是人性中的貪婪或偏見。

十年後的如今，同樣的會議室，提出建議的卻是 AI。它分析了不計其數的數據，給出一個勝率 92% 的結論。這時，我們該盯著誰？當決策的「大腦」從人類擴展到機器，我們過去賴以維生的「誠信治理」框架，其戰場、工具與風險，都已全然不同。

核心精神不變，但遊戲規則已經徹底改變。

過去：我們緊盯著「人」的誠信治理

在 AI 尚未普及的年代，或者說AI尚未成為人人口中談話內容的時代時，企業談論的「誠信治理」，其核心是防範與規範「人類」的不誠信行為。治理的對象是「人」，風險來自於可預期的「人性弱點」。

我們建立各種機制，就像打造一道道防火牆：

• 防範貪腐與賄賂 (Anti-corruption & Anti-bribery)： 我們擔心採購收回扣、業務給回扣，所以制定了《員工行為守則》與內部稽核制度。

• 確保財務透明 (Financial Transparency)： 我們害怕財務長作假帳、掏空公司，因此設計了獨立審計與會計師查核機制。

• 規避利益衝突 (Conflict of Interest)： 我們提防主管將訂單發包給自家人，於是建立了關係人交易的審批流程。

總結來說，過去的誠信治理是「防弊型」的，主要依賴「制度」與「稽核」來管理「個人」或「小團體」已知的道德風險。這是一場與「刻意之惡」的對抗。

如今：我們必須治理「系統」的 AI 誠信

AI 的到來，並未消除上述的傳統風險，反而在其上，疊加了全新的、更複雜的治理維度。治理的對象，從單純的「人」，擴展到了由人創造、卻可能超越人控制的「演算法系統」(人+機器系統)。

這場變革，帶來了幾個關鍵的挑戰：

1. 治理對象的轉變：從「個人偏見」到「系統性偏見」 過去，我們擔心的是「某個主管」因個人好惡，不錄用特定背景的求職者。這是一個個案。 如今，我們更擔心的是「AI 招聘系統」，因訓練數據的偏差，系統性地、大規模地刷掉某一整個群體的履歷。這不是個案，而是指數級的風險，傷害發生得更廣、更快、更無聲。

2. 核心風險的演進：從「惡意」到「非意圖的傷害」 過去的風險，多半來自人「刻意的」惡行（如貪污）。 如今，更多的風險，來自 AI 「非意圖的」冰冷決策。開發者沒有惡意，但其創造的系統，卻可能因數據偏見或邏輯盲點，造成巨大的、不公平的後果。這是一種「無心之過」，卻可能比惡意造成更大的傷害。

3. 當責性的複雜化：從「個人」到「模糊的責任鏈」 過去，財務長作假帳，責任歸屬明確。 如今，AI 決策出錯，責任該歸誰？是提供數據的、設計演算法的、訓練模型的，還是批准上線的主管？當責任鏈變得模糊，傳統的究責方式便宣告失靈。

4. 透明度的新定義：從「財務透明」到「演算法透明」 過去，我們要求財報的公開透明。 如今，市場與法規開始要求演算法決策的「可解釋性 (Explainability)」。董事會不能只接受「AI 的建議」，更有權力與責任去追問：「AI，你為什麼這樣建議？」

AI 時代的誠信治理，核心是一場思維的躍遷——從「管理已知的、人為的惡」，進化到「治理未知的、系統性的風險」。

這要求企業領導者，必須從過去仰賴「事後稽核」的被動角色，轉向「事前設計」與「事中監控」的主動管理者。