客戶、合作夥伴與法規主管機關日益重視 AI 系統的運作透明度，以及 AI 相關行銷聲明是否具備充分依據。相關要求通常涵蓋資料使用、模型透明度、系統性能與人為監督等聲明。透過清楚溝通與第三方評估，展現負責任的 AI 實務，有助於企業建立品牌差異化並強化使用者信心。符合公認的 AI 安全原則，更能持續強化信任。
滿懷信心地推動負責任的 AI 導入與部署
隨著人工智慧持續演進，企業面臨的壓力也日益增加，必須在創新與責任之間取得平衡。隨著 AI 日益整合至產品與系統中，明確的安全、治理與透明度要求，可協助降低不確定性，並支援更有依據的決策。
UL Solutions 結合安全科學、標準方面的專業與第三方評估，協助企業因應持續演變的 AI 環境。無論團隊正在探索初期 AI 使用案例，或管理已成熟部署的系統，採用系統化的 AI 安全與管理責任方法，皆有助於支援市場進入與長期韌性。
AI 趨勢、商機與風險
企業中的人工智慧：導入情況與實際應用
人工智慧（AI）日益整合至產品、軟體與營運流程中，用於支援決策、模式辨識與自動化。企業正積極探索如何運用具備 AI 功能的產品與系統，提升效率、減少人工處理，並創造全新的客戶體驗。與此同時，AI 也帶來資料隱私、監督與負責任使用等新的信任要求，超越傳統軟體與資料專案通常需要符合的範圍。
跨產業商機
AI 已廣泛導入各產業，品質管制、預測性維護、製程最佳化與使用者個人化等應用，也日益整合至既有產品與工作流程中。隨著應用範圍擴大，企業正逐步超越實驗階段，轉而聚焦 AI 最能創造價值的領域，以及如何在適當監督下進行部署。
這項轉變正帶來明確商機。能有效治理、監控並擴展 AI 的企業，可將 AI 更深入整合至團隊與營運流程、降低推動阻力，並從試行專案邁向一致且穩定的執行。
信任與可靠性為何重要
隨著 AI 日益受到客戶與法規主管機關關注，信任也成為一項實際要求。明確的責任歸屬與透明度，可協助企業降低法規遵循風險，並清楚界定 AI 系統應有的表現。
UL Solutions 透過培訓、諮詢與獨立第三方評估，支援 AI 安全。身為全球測試、檢驗和認證（TIC）機構，我們協助製造商依據明確的安全要求評估 AI 系統，進而建立全球各市場對您產品的信心。
持續演變的 AI 法規環境
隨著 AI 加速導入產品、服務與系統，並持續擴大應用範圍，相關法規環境也迅速演變。企業面對的並非單一全球規範，而是一系列持續增加的要求，影響 AI 的設計、治理與評估方式。掌握這項法規環境，可協助團隊預先因應風險、統一內部作法，並在相關要求持續成熟的過程中避免措手不及。
歐盟（EU）人工智慧法案
歐盟（EU）人工智慧法案導入以風險為基礎的架構，並依 AI 的使用方式與應用地點，訂定不同義務。高風險 AI 系統須符合更嚴格的要求，包括風險管理、文件管理、人為監督與部署後監控。即使企業並非在歐盟境內營運，只要具備 AI 功能的產品或服務進入歐洲市場，仍可能受到影響。
一般資料保護規定（GDPR）
一般資料保護規定（GDPR）持續影響企業在 AI 系統中蒐集、使用與保護資料的方式。資料保護、透明度與問責機制，會直接適用並影響 AI 的開發與部署，尤其是在系統仰賴個人資料或自動化決策的情況下。
國家標準暨技術研究院（NIST）AI 風險管理架構（RMF）
在美國，國家標準暨技術研究院（NIST）的 AI 風險管理架構（RMF），針對識別、評估與管理 AI 相關風險提供自願性指引。此架構重視 AI 生命週期各階段的治理、技術防護措施與持續監控。儘管這並非法規，但日益受到引用，並成為負責任 AI 實務的共同基準。
符合國際標準
除了法規發展外，國際標準機構也持續制定 AI 安全、治理與可靠性相關指引。這些工作反映出一項共同目標：在支援創新的同時，降低意外造成傷害的風險。符合相關法規、架構與標準，可協助企業採用一致的治理、風險管理與監督方式，並在 AI 系統持續演進與擴展時，提升互通性、明確要求與信任度。
我們協助客戶因應的常見挑戰
隨著企業持續探索並部署 AI，各產業也逐漸出現一些共通情況。AI 導入速度很快，但安全、法規遵循與信任相關要求的演變速度相對較慢。許多團隊需要協助，將高階原則與監管指引轉化為實際的日常決策，在管理風險的同時支援創新。
內部 AI 安全專業不足
AI 帶來技術、倫理與治理等多項考量，而許多企業仍在累積相關經驗。團隊可能具備深厚的資料科學或工程能力，卻不熟悉 AI 安全標準、評估方法或生命週期治理。這項知識落差可能拖慢進度、增加不確定性，也讓團隊更難評估 AI 系統是否依預期運作。
因應法規遵循與市場進入要求
隨著 AI 法規與標準陸續推出，企業必須判斷新要求如何適用於自身產品與目標市場。AI 法規遵循、文件管理與測試要求等問題，可能影響上市速度，以及企業對部署決策的信心。若未能明確符合持續演變的要求，團隊可能面臨重工、延誤，或不同地區作法不一致等風險。
建立品牌差異化與使用者信心
UL 3115
UL 3115 是 AI 產品安全調查綱要（OOI）。它提供一套系統化方法，可評估各類具備 AI 功能之產品與系統的 AI 安全。UL 3115 並非僅聚焦單一技術或使用案例，而是採用橫向評估方法，可搭配既有產品安全標準使用。
UL 3115 涵蓋內容
UL 3115 從技術、倫理與治理層面評估 AI 安全。它會檢視 AI 系統的設計、開發與部署方式，並著重其在實際環境中的運作表現。評估因素包括穩健性、風險管理、透明度、資料處理，以及 AI 生命週期各階段的監督。
我們的 AI 安全認證如何運作
我們依據 UL 3115 執行獨立第三方評估，確認具備 AI 功能的產品或系統，是否已針對預定用途與風險概況採取適當的安全措施。評估會檢視設計、治理與持續監督如何納入安全考量，也會觀察系統在實際運作中的表現，並一併分析其結果、底層演算法與架構。這項方法可針對系統的可靠性、可預測性與韌性提供客觀洞察，協助企業展現 AI 安全考量已整合至產品生命週期各階段，並能隨系統演進與擴展持續落實。
治理、文件管理與生命週期
AI 系統會隨時間持續演進，因此治理與文件管理至關重要。UL 3115 會評估企業如何在 AI 生命週期各階段管理變更、維護紀錄並監控性能。其中包括預先因應未來狀態、追蹤風險，以及落實責任歸屬。
AI 管理責任、聲明驗證與培訓
許多企業在開發與管理 AI 產品時，除了符合相關標準與規範外，也需要更全面的支援。AI 管理責任著重於如何持續管理 AI 系統，包括維持安全與性能要求、傳達 AI 相關行銷聲明，以及協助團隊培養負責任部署與持續監督所需的能力。
一會我們的專家
常見問題
- 什麼是 UL 3115？它如何適用於 AI 產品？
UL 3115 是 AI 產品安全調查綱要（OOI）。它提供一套系統化方法，可評估各類產品與系統的 AI 安全，並著重於 AI 的設計、開發與部署方式，而非特定演算法或使用案例。
- UL Solutions 的 AI 安全認證流程如何運作？
透過依循 UL 3115 的 AI 安全認證，UL Solutions 執行獨立第三方評估，確認 AI 產品是否已依其預定用途與風險概況採取適當的安全措施。評估著重於相關要求與佐證資料，而產品設計與運作的責任仍由企業承擔。
- UL 3115 與 NIST AI RMF 如何相互補充？
UL 3115 與 NIST AI RMF 從不同且相輔相成的角度因應 AI 安全。NIST 架構針對 AI 生命週期各階段的風險識別與管理，提供組織層級的自願性指引。UL 3115 則將這些概念應用於產品層級，提供一套系統化架構，用於評估特定 AI 產品是否符合其預定用途所對應的明確安全要求。搭配運用 UL 3115 與 NIST AI RMF，可協助企業以一致的方式管理 AI 風險，並實際展現產品層級的安全性。
- UL 3115 與 ISO/IEC 42001 有何不同？
ISO/IEC 42001 是適用於組織層級的 AI 管理系統標準。此標準針對治理、政策、角色與流程訂定要求，用以指引組織如何在各項活動中開發、部署與管理 AI。
相較之下，UL 3115 針對 AI 產品訂定安全要求，並提供更安全的設計、開發與部署指引。其涵蓋下列與治理相關的 AI 安全原則：資料蒐集與分析、文件管理與報告、生命週期管理、責任歸屬、控制與監督，以及透明度與可解釋性。評估特定 AI 產品能否在其預定用途下安全使用時，將採用上述原則。- AI 安全認證與行銷聲明驗證（MCV）有何不同？
AI 安全認證會依 AI 產品的預定用途與風險概況，評估其是否符合明確的安全要求；MCV 則透過客觀且以科學為基礎的評估，驗證演算法可重現性、資料隱私與模型透明度等特定 AI 相關行銷聲明的準確性。兩者雖以共同的 AI 安全原則為基礎，但各自具備不同目的。
- 企業應如何落實 AI 生命週期治理與文件管理？
落實 AI 生命週期治理，必須建立明確的監督、文件管理與監控流程，涵蓋從設計、部署到後續運作的各個階段。其中包括明確界定角色、管理變更並維護相關紀錄，以便隨著 AI 系統持續演進，落實責任歸屬。
- UL Solutions 是否提供相關服務，以支援汽車或醫療技術等安全關鍵系統所使用的 AI？
是的，UL Solutions 可評估各類 AI 產品與系統，包括應用於安全關鍵環境的產品與系統。適用的評估方法取決於特定應用的預定用途、風險概況與相關法規要求。
- AI 管理責任與行銷聲明驗證如何協助建立對人工智慧的信任？
AI 管理責任與行銷聲明驗證，可協助企業展現超越法規遵循要求的負責任 AI 實務。透過第三方驗證，並清楚說明 AI 系統的運作表現與相關聲明內容，可協助降低不確定性，並提升客戶、合作夥伴與法規主管機關的信心。
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