人工智慧（AI）正在以前所未有的速度重塑各行各業，製藥產業也不例外。從藥物研發、臨床試驗到生產製造和市場行銷，AI 的應用潛力巨大。然而，要充分釋放 AI 的潛力，藥廠不僅需要投資技術，更需要徹底反思其治理結構，以應對 AI 帶來的倫理、法律和營運挑戰。
AI 應用帶來的治理挑戰
AI 在製藥領域的應用帶來了一系列新的治理挑戰。首先，數據隱私和安全成為首要考量。AI 模型需要大量數據進行訓練，而這些數據往往包含敏感的患者資訊。如何確保數據的匿名化、安全儲存和合規使用，是藥廠必須解決的問題。其次，演算法偏見可能導致不公平或歧視性的結果。如果訓練數據存在偏差，AI 模型可能會放大這些偏差，影響藥物研發和臨床試驗的公平性。第三，責任歸屬變得模糊。當 AI 系統做出錯誤決策時，責任應該由誰承擔？是開發者、使用者還是藥廠？這些問題都需要明確的法律和倫理框架。
藥廠應採取的治理重塑措施
為了應對上述挑戰，藥廠需要採取一系列治理重塑措施：
1. 建立 AI 倫理委員會
成立一個跨部門的 AI 倫理委員會，負責制定和監督 AI 倫理規範，評估 AI 應用的潛在風險和影響，並提供倫理方面的指導和建議。該委員會應包括來自法律、合規、數據科學、醫學和倫理學等不同領域的專家。
2. 制定明確的 AI 政策和程序
藥廠需要制定明確的 AI 政策和程序，涵蓋數據隱私、安全、演算法偏見、責任歸屬和透明度等方面。這些政策和程序應與現有的法律法規保持一致，並定期進行審查和更新。
3. 加強數據治理
建立健全的數據治理框架，確保數據的質量、安全和合規性。這包括實施嚴格的數據訪問控制、匿名化技術和數據安全措施，以及建立數據質量監控和審計機制。
4. 提升 AI 透明度和可解釋性
努力提高 AI 模型的透明度和可解釋性，以便更好地理解 AI 的決策過程。這可以通過使用可解釋的 AI 技術、提供模型解釋和建立模型審計機制來實現。
5. 加強員工培訓
對員工進行 AI 倫理和治理方面的培訓，提高他們對 AI 風險和責任的認識。這可以通過舉辦研討會、線上課程和案例研究等方式來實現。
6. 建立合作夥伴關係
與學術界、研究機構和監管機構建立合作夥伴關係，共同探索 AI 倫理和治理的最佳實踐。這可以通過參與行業論壇、合作研究項目和政策制定等方式來實現。
結論與研判
AI 為製藥產業帶來了巨大的機遇，但也伴隨著一系列新的治理挑戰。藥廠需要積極應對這些挑戰，重塑其治理結構，以確保 AI 的應用符合倫理、法律和社會價值觀。通過建立 AI 倫理委員會、制定明確的 AI 政策和程序、加強數據治理、提升 AI 透明度和可解釋性、加強員工培訓和建立合作夥伴關係，藥廠可以更好地管理 AI 風險，並充分釋放 AI 的潛力，為患者和社會創造更大的價值。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 AI 治理將會變得更加成熟和有效。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: March 19, 2026