• 企業面對的挑戰與應對策略:

1.資料保護與隱私合規:
員工在使用生成式 AI 工具時，若不慎輸入公司內部數據（例如客戶名單、原始碼、財務資訊），可能導致外洩。企業應透過 資料分級管理 與 使用規範，避免員工將敏感資訊交給外部 AI 平台。

2.員工教育與培訓:
許多資安威脅來自人為疏忽。企業需要針對 釣魚郵件、Deepfake 偽造 等新型攻擊手法，定期進行教育與演練，提升員工的警覺性。

3.導入 AI 輔助防禦工具:
企業不僅要擔心 AI 被用來攻擊，也能反過來利用 AI 來做 威脅偵測、異常行為分析與自動化回應，建立更智慧化的資安防線。

4.透明化與審計機制:
對於企業內部開發或使用的 AI 模型，需要建立審計與監控機制，確保輸出結果的 公平性、準確性與可追溯性。

• 政府面對的挑戰與應對策略:

1.立法與政策規範:
政府必須制定相關法規，規範生成式 AI 的應用邊界，例如 內容標記制度（AI 生成內容需標註）、禁止特定用途（如詐騙、Deepfake 政治操作），以維護社會信任與秩序。

2.公共安全與國家資安:
政府需特別關注 假資訊傳播 與 基礎設施攻擊。若駭客利用 AI 入侵金融、電力或醫療系統，可能造成社會動盪，因此需要投入更多資源在 AI 驅動的資安監控 與 跨國資安合作。

3.推動產學研合作:
政府可以支持研究機構與企業合作，共同研究生成式 AI 的風險控制與防禦技術，並建立產業標準，讓整體生態系更具韌性。

4.大眾數位素養教育:
假資訊與 Deepfake 的風險不僅僅是技術問題，更是 大眾媒體識讀 的挑戰。政府應該推廣數位素養教育，讓公民能夠分辨 AI 生成內容，避免被操弄。

總結:
生成式 AI 是一把雙面刃：它能提升效率、促進創新，但若缺乏規範與防禦，則可能成為資安與社會動盪的來源。企業應透過 內部規範與資安工具 建立防線，政府則需 完善立法與教育 來守護社會。唯有多方協力，才能在這場 AI 革命中找到平衡點。