人工智慧 (AI) 在藥物研發、臨床試驗、生產製造、以及行銷等各個環節的應用日益廣泛，為製藥產業帶來前所未有的機遇。然而，AI 的快速發展也對藥廠的公司治理提出了新的挑戰。藥廠必須積極調整治理策略，才能充分利用 AI 的潛力，同時防範潛在風險。
AI 應用帶來的治理挑戰
AI 在藥廠的應用，主要帶來以下幾個方面的治理挑戰：
數據治理：
AI 的有效運作高度依賴於高品質的數據。藥廠需要建立完善的數據治理框架，確保數據的準確性、完整性、安全性和合規性。這包括數據的收集、儲存、處理、分析和共享等各個環節。
演算法偏見：
AI 演算法可能存在偏見，導致不公平或歧視性的結果。藥廠需要建立嚴格的演算法審查機制，確保演算法的公平性和透明度。例如，若用於臨床試驗招募的 AI 演算法，因訓練數據偏差，可能導致特定族群的參與度不足，進而影響藥物對該族群的療效評估。
倫理考量：
AI 的應用涉及許多倫理考量，例如患者隱私、數據安全、以及AI決策的透明度。藥廠需要建立倫理委員會或相關機制，對 AI 應用進行倫理評估，確保符合倫理規範。
人才缺口：
藥廠需要具備 AI 專業知識的人才，才能有效應用 AI 技術。然而，目前 AI 人才市場供不應求，藥廠面臨人才短缺的挑戰。
監管合規：
各國監管機構正在制定 AI 相關的法規，藥廠需要密切關注監管動態，確保 AI 應用符合法規要求。例如，美國 FDA 正在積極探索 AI 在藥物研發和審批中的應用，並制定相關指南。## 藥廠公司治理的重塑方向
為了應對上述挑戰，藥廠需要從以下幾個方面重塑公司治理：
設立 AI 治理委員會：
成立由高層管理者、數據科學家、倫理專家、以及法律顧問組成的 AI 治理委員會，負責制定 AI 戰略、監督 AI 應用、以及評估 AI 風險。
建立數據治理框架：
制定明確的數據治理政策和流程，包括數據的收集、儲存、處理、分析和共享等各個環節。確保數據的準確性、完整性、安全性和合規性。
加強演算法審查：
建立嚴格的演算法審查機制，對 AI 演算法進行公平性、透明度、以及安全性評估。採用可解釋性 AI (XAI) 技術，提高演算法決策的透明度。
強化倫理考量：
建立倫理委員會或相關機制，對 AI 應用進行倫理評估，確保符合倫理規範。制定明確的倫理準則，指導 AI 開發和應用。
投資人才培養：
加強 AI 人才的招聘和培養，建立內部 AI 團隊，或與外部 AI 專家合作。提供員工 AI 相關的培訓，提升員工的 AI 素養。
積極參與監管討論：
密切關注監管動態，積極參與監管討論，了解監管要求，並確保 AI 應用符合法規要求。
風險管理：
將 AI 相關風險納入企業整體風險管理框架，定期評估 AI 風險，並制定應對措施。
總結與研判
AI 對藥廠的影響是深遠的，不僅僅是技術層面的變革，更是公司治理層面的重塑。藥廠需要積極應對 AI 帶來的挑戰，從數據治理、演算法偏見、倫理考量、人才缺口、以及監管合規等方面入手，重塑公司治理，才能充分利用 AI 的潛力，提升藥物研發效率、降低成本、改善患者治療效果，並在激烈的市場競爭中保持領先地位。未來，隨著 AI 技術的不斷發展和監管環境的日益完善，藥廠的公司治理將會持續演進，以適應新的挑戰和機遇。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 19, 2026