AI 產出能不能直接上線，關鍵從來不是工具好壞，而是有沒有人負責
多數人以為能不能用 AI 是技術門檻，其實真正該問的是：這份產出要不要被讀者當真、出錯了誰要負責。文案發想稿錯了重寫就好，但具名數據與程式碼一旦上線出包，代價從來不是 AI 承擔的。
AI治理
Shadow AI 是什麼？員工偷用的風險與治理對策
Shadow AI 是什麼？多數企業以為員工乖乖用公司帳號辦公，Gartner 調查卻顯示近七成企業懷疑員工正在偷用被禁止的生成式 AI，企業訂出規範的腳步卻遠遠追不上。這篇文章整理最新統計，並提供 HR、IT 主管不必全面禁止也管得住風險的五步治理做法。
AI 使用政策怎麼寫？六大必備條款一次看懂
多數企業員工早就在用生成式 AI 處理工作，但一份寫清楚、能拿出來檢視的 AI 使用政策，你的公司真的定案了嗎？本文依 ISACA 最新調查與台灣《人工智慧基本法》，拆解企業必備的六大條款，從範圍界定到事件通報一次看懂。
台灣 AI 基本法怎麼影響企業？風險分類框架剛公布
台灣 AI 基本法上路半年多以來，數位發展部在 2026 年 7 月公布具體的風險分類框架，把七大原則變成企業可以直接對照的自評工具。這篇拆解框架怎麼分風險、什麼情況算高風險，以及跟歐盟 AI Act 現在有哪些落差，並整理企業現在就能開始做的準備動作。