〔記者吳佳蓉／台北報導〕KPMG台灣所數位科技安全服務負責人謝昀澤表示，智能科技在想像上無限美好，但實際應用遭遇的挑戰，遠比傳統企業擔心的網路駭客攻擊還多，以人工智慧為例，實務上可能遭遇的就有8大風險。
KPMG台灣所今舉辦第2季讀書會，針對中國經營環境解析、跨國投資法律實務以及2018企業數位轉型趨勢與風險3大主題進行探討。
在企業數位風險部分，謝昀澤表示，未來企業數位轉型的契機，多是應用「大-人-機（大數據、人工智慧、機器人等）」明星技術，搭配物聯網IoT平台串連。想像起來，有這些智能科技的未來很美好，但也不能忽略，現階段智能科技應用於實際場域可能產生的風險。
以人工智慧演算法為例，就可能面臨以下8大風險面向，包括：「機器學習樣本偏失或不足」、「設計者人為錯誤或道德偏失」、「演算法設計過程中有技術缺陷」、「使用者不了解演算法限制、產生的過度依賴與誤用情境流程瑕疵」。
以及「演算法遭內外部攻擊者惡意破壞」、「人工智慧演算結果濫用，導致侵犯當事人隱私權」、「決策者對分析結果的錯誤解讀或誤用」、「演算效能不足導致無法完成達成運作目標」等。
謝昀澤提醒，數位科技的應用，需同時面對來自於環境、技術與時間競爭的壓力，因此風險治理的重點，與傳統產業及技術有非常大的不同。
他建議，所有的智能科技應用，都應針對演算法與大數據風險，建立風險及法遵整合治理架構，以人工智慧應用為例，首先應「創造邊做邊學的環境」，政府應推動科技法遵沙箱環境，讓人工智慧等新興科技在準備期，有適當邊做邊學的空間；但企業在研發創新的期間，也應該要著手建構智能科技的風險管理框架。
其次，是「優先著眼於感知技術的成熟度」，以提高演算法精確度，無論針對結構與非結構化的大數據來源，都能廣泛的進行感知、判別與分析。再來是要「考量人工介入的必要性及時機」，人工智慧科技難以取代最終決策的「責任」，因此在人工智慧的應用場景，配合相關的法規與應用規範，應設計必要的人工介入點，而非全數仰賴機器的運算與決策。