為什麼人工智慧治理應該成為 2025 年每個產品經理的首要任務

隨著人工智慧迅速改變全球各行各業，產品經理面臨一個關鍵問題：人工智慧治理僅僅是合規清單上的選項，還是建構成功人工智慧產品的基石？答案顯而易見——人工智慧治理不僅重要，而且正在成為負責任的人工智慧產品開發的基石。

目前的人工智慧治理格局

我們正處於人工智慧發展的關鍵時刻。過去幾年，各大機構爭相嘗試人工智慧技術，2025年標誌著人工智慧將轉向提供可衡量的人工智慧價值。研究表明，78%的企業領導者預計其生成性人工智慧投資將在未來1-3年內獲得回報。然而，這種緊迫感也造成了專家所說的“人工智慧治理債務”，即在沒有適當監督框架的情況下部署人工智慧系統所累積的風險。

監理環境瞬息萬變。從歐盟《人工智慧法案》到各國新興框架，企業必須應對分散且快速變化的合規環境。對產品經理來說，這不僅是法律問題，更是亟待把握的競爭優勢。

產品經理為何不能忽視人工智慧治理

隨著人工智慧驅動的產品日益複雜，全面風險管理與合規性的重要性也日益凸顯。產品經理必須與風險與合規專家緊密合作，在產品開發生命週期的每個階段都嵌入嚴格的治理和安全措施。

想想看：AI治理失敗不僅會導致監管罰款，還會摧毀用戶信任，損害品牌聲譽，並造成長期競爭劣勢。另一方面，積極實施穩健AI治理架構的公司，在日益充滿質疑的市場中，將自己定位為值得信賴的合作夥伴。

為了滿足這一需求，市場創造了「AI治理產品經理」等專業職位，其主要職責是幫助企業應對不斷變化的AI監管格局和負責任的AI實踐。僅憑這種專業化就足以說明這一領域的重要性。

真實案例研究：解決人工智慧招募工具中的偏見

為了了解人工智慧治理在實踐中如何發揮作用，讓我們來研究一下招募技術領域——在這個領域，人工智慧偏見可能會對現實世界產生深遠的影響。

想像一下，你是一家公司的產品經理，正在開發一款人工智慧招募篩選工具。你的系統會分析履歷，並對候選人進行初步篩選。如果沒有適當的管理，這個看似有用的工具可能會延續或加劇現有的招募偏見。

人工智慧治理框架將如何引導您的方法：

資料隱私保護：首先，您將實施嚴格的資料最小化原則。您的系統將僅收集和處理與工作績效直接相關的候選人信息，避免涉及年齡、性別或種族等受保護的特徵。您還將確保候選人能夠清楚地了解哪些數據被收集以及這些數據的使用方式，並提供便捷的選擇退出機制。

偏見檢測與緩解：您需要建立定期的偏見審計流程，在不同的人口群體中測試您的人工智慧系統，以識別不同的影響。例如，如果您的系統在技術職位中始終將女性候選人的排名較低，則需要調查訓練資料和模型架構。這可能涉及使用平衡的資料集重新訓練模型，或實施演算法公平性約束。

有害內容管理：您的治理架構應包含強大的內容過濾功能，以防止系統基於不當的因素做出決策。這可能包括屏蔽可能表明受保護特徵的某些關鍵字或短語，或標記異常模式以供人工審核。

透明度和可解釋性：您可以建立可解釋性功能，讓招募經理了解 AI 為何對某些候選人進行高排名。這種透明度不僅可以建立信任，還能幫助及早發現潛在的偏見問題。

持續監控：您不需要進行一次性修復，而是可以實施持續監控系統，追蹤 AI 在不同群體中的表現，並在出現差異時自動發出警報。

人工監督：最後，您要確保人工智慧的建議始終由人工招募人員審查，當人工智慧的建議似乎有問題時，要有明確的升級程序。

這種綜合方法將人工智慧治理從合規負擔轉化為競爭優勢。使用您符合道德規範的招募工具的公司將降低自身的法律風險，同時提升招募效果。

建立您的 AI 治理工具包

產品經理可以使用 PESTEL（政治、經濟、社會、技術、環境、法律）等框架來主動預測和應對 AI 治理挑戰。關鍵在於從該領域的成功和失敗中汲取經驗教訓——治理是一個不斷迭代、隨著經驗累積而不斷改進的過程。

首先對現有的 AI 產品進行治理審計。識別潛在風險領域，評估目前的緩解策略，並與法律、道德和合規團隊建立聯繫。在產品開發過程中，應儘早考慮治理要求，而非事後才考慮。

人工智慧產品管理的未來

人工智慧治理不會消失，只會變得更加複雜和苛刻。現在掌握這些技能的產品經理將發現自己在這個領域不斷成熟時佔據了有利地位。在人工智慧時代，勝出的公司不一定是那些擁有最先進演算法的公司，而是那些打造最值得信賴、最負責任、最永續的人工智慧產品的公司。

隨著我們進一步邁入2025年，人工智慧治理將決定產品的成敗。問題不在於你是否有能力投資人工智慧治理，而是你是否能承受不投資的後果。