Page 145 - 金融科技力

與監測等，並追求 AI 系統合理且善意的使用，構築安全可 靠之
AI 環境。

5. 個人隱私與數據治理

個人資料隱私侵害的預防，必須建立有效的數據治理，在 AI
研發與應用上，AI 科研人員應致力注意個人資料蒐集、處理及 利

用符合相關法令規範，以保障人性尊嚴與基本人權，並針 對 AI
系統內部 之個人資 料架構有 適當的管 理措施， 以維護資 料當事人

權益。

6. 透明性與可追溯性

AI 所生成之決策對於利害關係人有重大影響，為 保障決策過

程之公正性，在 AI 系統、軟體及演算法等技術發展與應用上，包
括但不限 於對於模 組、機制 、組成、 參數及計 算等進行 最低限度

的資訊提 供與揭露 ，以確保 一般人得 以知悉人 工智慧系 統生成決
策之要素。AI 技術之發展與應用須遵循可追溯性要求，對於決 策

過程中包 括但不限 於資料收 集、資料 標籤以及 所使用的 演算法進
行適當記錄，並建立相關紀錄保存制度，以 利受 AI 技術決策影響
之利害關係人得為事後救濟及釐清。

7. 可解釋性

AI 發展與應用階段，應 致力權衡決策生成之準確性與可解釋
性，兼顧使用者及受影響者權益，故 AI 技術所生成之決策，應 盡

力以文字、視覺、範例等關係人可理解之方式與內容，對 於 AI
系統、軟 體、演算 法等技術 之使用者 與受影響 者，進行 事後的說

明、展現與解釋。

8. 問責與溝通

基於社會公益與關係人利益之維護，AI 的發展與應用應致力

於建立 AI 系統、軟體、演算法等技術之問責與溝通機制，包括 但
不限於決策程序與結果的說明、使 用者與受影響者之回饋管道等。

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