在公共機構中，生成式 AI（Generative AI）具有顛覆性潛力，能夠協助機構從大量數據中快速獲取洞察、提升服務效率。然而，由於公共部門處理大量敏感數據，如何安全地實施生成式 AI 成為一大挑戰。AWS 在其部落格中分享了五個公共機構實施生成式 AI 的最佳實踐，這些建議有助於確保生成式 AI 的安全和合規性。
1. 數據隱私與安全為首要任務
由於生成式 AI 需要處理大規模數據，數據隱私和安全成為重中之重。機構必須採取零信任架構，對數據的存儲與傳輸進行加密，並建立強大的訪問控制來限制敏感數據的存取。此外，應確保數據的匿名化處理，以降低數據洩露風險。
2. 保持人類監督以確保公正
AI 模型可能會無意中引入數據偏差，這對於公共部門尤其需要謹慎處理。實施生成式 AI 時，應堅持數據最小化原則，只收集必要的數據，並進行數據來源的驗證。為了避免偏見，機構應確保 AI 模型的透明性與可審計性，並在重要決策過程中保持人類的介入。
3. 培養創新文化與提升技能
公共機構在採用生成式 AI 之前，必須培養創新文化。這可以通過建立「卓越中心」來實現，該中心專門負責推動生成式 AI 的應用和技術創新。此外，應為員工提供再培訓機會，讓他們掌握 AI 技能，並緩解對 AI 取代工作的擔憂。
4. 建立現代數位基礎與更新治理架構
要支持生成式 AI，機構需要具備堅實的數位基礎設施，包括強大的安全架構和數據治理。這包括使用 API 來實現數據交換，以及確保應用程式和數據模型的現代化，以支援生成式 AI 的部署。
5. 在早期設立 AI 成本控制
生成式 AI 的運營成本與雲計算類似，會根據模型的使用量計費。機構應該在實施 AI 之前，瞭解其成本模型，並設立有效的監控工具來追踪成本使用，避免超出預算。
結論與建議
生成式 AI 在公共機構的應用潛力巨大，從數據分析到流程自動化，都能帶來顯著的效率提升。然而，機構在實施這些技術時，必須同時考慮安全性、隱私保護及合規性。以下是一些額外的建議，幫助公共機構更好地推進生成式 AI 的安全部署：
- 動態評估與持續改進：AI 技術發展迅速，公共機構需要建立動態評估機制，隨時跟進最新的安全漏洞、法規要求及技術進展。定期更新 AI 模型和安全策略，確保技術能夠持續滿足業務需求和法律標準。
- 跨部門協作與標準化：生成式 AI 的實施往往涉及多個部門，機構應建立跨部門的協作機制，確保數據共享和技術應用的一致性。統一的標準和政策有助於提升整體安全性與效率。
- 風險預估與應急計畫：在部署生成式 AI 前，機構應進行風險預估，明確可能出現的技術故障或安全風險。並制定完善的應急計畫，快速應對和恢復，避免業務中斷或數據洩露。
- 第三方審核與外部專業支持：公共機構可以考慮引入外部的專業機構進行技術和安全性審核，確保 AI 應用符合最新的安全標準和法規要求。此外，與雲服務提供商和 AI 專業技術團隊密切合作，能夠在安全部署方面獲得有力支持。
透過這些措施，公共機構可以安全且高效地推進生成式 AI 的實施，從而在數字化轉型的道路上取得成功。進一步加強安全措施、提升員工技能、並且不斷優化管理，將是公共機構在 AI 應用中持續創新與突破的關鍵。
這些建議不僅能保障數據和系統安全，也能幫助機構最大化生成式 AI 的應用潛力，實現高效、智能的公共服務。