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聽見的危機:當AI聲音可能是風險時,企業治理該如何「落地」?

  • 作家相片: Monica Tzou
    Monica Tzou
  • 7月22日
  • 讀畢需時 4 分鐘
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我們正處於一個聽覺信任被徹底顛覆的時代。電話那頭傳來的,就算是再熟悉不過的聲音——無論是來自你的老闆、親密的家人,或是合作多年的客戶——如今都可能不再是真實的連結,而是一段由AI精心編織的完美陷阱。當聲音可以被輕易複製、生成、甚至即時模仿,它就從溝通的橋樑,變成了企業治理中最棘手的新型風險。

先前的討論中,我們已多次提及AI聲音技術帶來的機遇與威脅。然而,抽象的原則討論得再多,若無法轉化為企業日常營運中可執行的動作,終究是空談。這篇文章的目的,正是要回答這個最關鍵的問題:面對AI聲音的潛在危機,所謂的「誠信治理」,究竟該如何「落地」執行?


從「個人常識」到「組織共識」——重塑聲音警覺的文化

治理的第一步,始終源於認知。但這種認知,不應只是一封來自IT部門、警告員工小心詐騙的全體郵件。它必須是一種滲透進組織血液、針對不同角色而設計的「新常識」。高階主管需要的,不是去理解TTS的技術細節,而是要深刻體認到,自己的聲音和臉孔,已從個人特徵,升級為公司的「最高風險資產」。這份體認,會促使他們主動要求法務與資安團隊建立起保護這些「資產」的機制,並在任何僅憑聲音的授權環節上,抱持最高的警覺。

對於部門主管而言,這種意識轉化為一種管理責任。當AI工具像辦公軟體一樣普及,主管必須引導團隊思考,哪些工作討論可以讓AI潤飾,又有哪些涉及客戶或公司策略的對話,是絕不能讓第三方AI「聽見」的。而對於每一位基層員工,則要將「不將敏感資料餵給公開AI」內化為如同「離開座位要鎖定螢幕」一樣的反射動作。這不是一次性的教育訓練,而是持續性的文化塑造,是將個人的警覺,彙整為組織整體的防禦共識。


從「成立委員會」到「建立交通號誌」——打造務實的審批流程

許多企業一談到治理,就想到成立一個龐大的委員會,但這往往流於形式,緩不濟急。更務實的作法,是建立一個清晰、高效,如同交通號誌般的內部審批流程。想像一下,當行銷部門提出一個令人興奮的專案——「我們要用AI打造一個獨一無二的品牌聲音,用來做為所有產品的語音導覽」,這個專案該如何前進?

一個落地的審批流程,會讓這個案子自動進入預設好的軌道。首先,它會來到一個簡易的「綠燈區」,專案負責人只需填寫一張表單,說明專案目的與是否涉及敏感數據。若評估為單純的內容創作,不涉及客戶個資,部門主管或許就能直接批准,快速通行。但若表單中勾選了「需要採集用戶聲音進行訓練」,流程就會自動亮起「黃燈」,將案子轉送至IT與資安部門進行專業的「風險體檢」,評估供應商的安全性與數據傳輸的合規性。

只有那些極少數、被評估為最高風險的專案,例如需要處理大量用戶生物特徵數據,才會觸發「紅燈」,提交給由法務、資安與高階主管組成的核心治理小組進行最終裁決。這個框架的目的,不是為了扼殺創意,而是為了將寶貴的管理資源,精準地投注在最需要被關注的風險點上,讓絕大多數安全的創新,能暢行無阻。


從「頒布法規」到「內化準則」——劃定清晰的使用邊界

一本厚達五十頁、充滿法律術語的AI使用政策,最終的歸宿往往是公司的檔案伺服器,無人問津。有效的規則,必須簡單、清晰,且能轉化為員工日常工作的行為準C則。與其頒布一部大而全的法典,不如為公司樹立幾條不可動搖的核心原則。

例如,建立一道牢不可破的「數據心牆」:任何可被識別的客戶資訊、任何未公開的公司財務或策略資訊,都絕不能跨越這道牆,進入任何公開的、第三方的AI服務中。同時,建立一項全體員工都需遵守的「真實性契約」:除非獲得當事人明確的同意,並在生成內容中做出清晰的標示,否則絕不使用AI聲音技術去模仿或冒充任何一個真實存在的個體。這些原則,比起詳盡的條文,更能成為員工在面對誘惑與壓力時,心中那把做決策的尺。


從「安裝軟體」到「訓練反射」——升級組織的防禦本能

最後,最堅實的防禦,往往不是最昂貴的防火牆軟體,而是組織成員在面對威脅時的集體反射動作。面對AI聲音詐騙,我們需要為整個組織訓練出一套新的「肌肉記憶」。這套記憶的核心,是一個簡單的協議:「關鍵指令,多重管道驗證」。

這意味著,任何透過單一管道(無論是電話、語音訊息或郵件)傳來的、涉及資金、權限或數據等敏感操作的指令,都必須被預設為「可疑」。接收者有義務,也必須養成習慣,透過另一個完全不同的管道——例如,掛斷電話後,改用公司內部的即時通訊軟體傳送文字訊息——來進行二次確認。這應當成為如同火警演習般的標準作業流程,一種深植於企業文化中的防禦本能。


總的來說,為AI聲音建立的誠信治理,其「落地」的精髓,在於將抽象的風險意識,轉化為具體的角色認知、務實的審批流程、簡明的行為準則,以及本能的防禦習慣。這是一項需要耐心與智慧的系統工程,但唯有如此,企業才能在享受AI聲音帶來的美好時,也能從容應對其伴隨而來的、無聲的危機。


作者:莫尼團隊與AI

 
 
 

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