负责任的人工智慧
以人为本．负责任的人工智慧
友达人工智慧治理优先确保 AI 应用符合安全、合规与伦理原则，降低自动化决策风险，并建立可监控、可追溯及可调整的治理机制，兼顾公平、透明与资料治理，保障利害关係人权益，提升数位转型韧性。
友达人工智慧伦理政策
友达参考欧盟 AI 法案、ISO/IEC 42001、OECD AI Principles 等国际规范，制定《友达人工智慧伦理政策》作为AI治理基础，政策依六核心构面推动，并持续依适用法规及标准要求完善治理机制。
- 政策治理基础：四大治理面向包括治理架构、利害关係人参与、永续发展、供应链管理。
- 政策六大构面：伦理道德、透明性与可解释性、数据安全与隐私保护、可认责性、可靠性、公平与反歧视。
- 监督与精进：依循政策执行监督、风险监测改善、能力建构教育与遵循国际法规四项机制，确保落实与改善全面对应欧盟 AI 法案、ISO/IEC 42001 等国际标准。
友达人工智慧伦理政策架构
伦理道德
透明性与可解释性
数据安全与隐私保护
可认责性
可靠性
公平与反歧视
以人为本、负责任地开发与应用 AI。友达以「以人为本、透明可信、公平可靠、隐私保护及永续发展」五项原则融入 AI 应用，并以「遵守法律、诚信负责、尊重多元、促进福祉」为承诺，禁止操纵、社会评分、未经授权的生物识别监控等不当行为。
AI 的运作透明揭露、可信任。依「资讯揭露 → 运作可理解 → 决策可解释 → 使用者理解 → 持续优化」五步骤，透过揭露资料与模型治理、利害关係人沟通、公平性与偏见检视，确保使用者能理解 AI 的结论与建议。
以「隐私保护、资料安全、存取控制、安全监控、资料治理」五大机制，落实个资最小化、加密储存与传输、权限管理与最小存取、威胁侦测与异常监控，并管理资料生命週期以符合法规要求，建立使用者信任。
透过「责任归属 → 内部问责 → 人类监督 → 纪录追踪 → 持续改善」的循环，明确界定 AI 系统的责任归属，建立问责与稽核机制，保留完整可追溯纪录，并确保企业管理者在关键决策中得以监督与干预，符合伦理与法规要求。
以「风险评估与设计 → 验证与测试 → 监控与侦测 → 回应与修正 → 持续改进」的闭环循环，识别潜在风险、进行功能／安全性／压力测试、持续监控系统表现与模型漂移，必要时回滚或修復，以维持 AI 系统稳定、安全与可持续运作。
使用人工智慧时，友达将避免人工智慧技术的设计对任何特定群体或个体具有偏见或歧视，以促进包容性并达到无歧视。友达将致力于持续监测与矫正人工智慧系统中的偏见问题，确保所有产品和服务皆公平、包容。
人工智慧治理与管理机制
在 AUO ESG 人工智慧伦理政策架构下，公司遵循「以人为本、透明可信、公平可靠、隐私保护及永续发展」五大原则，并建立完善的人工智慧治理制度，确保 AI 技术的开发、导入、运作及监督符合伦理规范、法令要求及永续发展目标，实现安全、可信且负责任的 AI 应用。
治理机制
设置AI 治理工作小组，由资安长担任主席，资安、法务、永续单位等跨部门合作，负责 AI系统的管理、监督与规范，确保 其开发与应用符合伦理、法律及社会标准涵盖 AI 专案评估、风险分级管理、模型验证、模型生命週期管理、持续监控、事件管理及内部稽核，并透过教育训练提升全体同仁 AI 治理能力。
AI知识素养
定期进行内部稽核与教育训练，以提升同仁对 AI 伦理与治理的认知与实践能力。2025 年度共办理「AI 伦理与治理基础课程」、「负责任 AI 实务与风险评估工作坊」、「生成式 AI 与 Copilot 安全使用指引」以及「AI 供应商管理与国际法规解读」等四大主题课程，累计受训同仁逾 3,800 人次，涵盖研发、製造、资讯、法务、人资、採购与永续等跨部门同仁，主管级与 AI 专案负责人完训率达 100%。
国际接轨
持续强化跨部门协作、精进 AI 风险监测与治理制度，并接轨 EU AI Act、ISO/IEC 42001 及 NIST AI RMF 等国际标准，持续提升 AI 治理成熟度与企业韧性。
人工智慧应用案例与成效
友达逐步推动多项人工智慧应用专案，并将所有应用皆纳入治理框架中，确保资料来源合法，使用过程可控且结果可验证：
Safety Copilot
导入 AI 影像分析与情境辨识技术，对无尘室作业环境进行全天候即时监控，主动侦测 AGV 接近、人员危险行为、异物入侵及设备异常等风险事件，并即时发出警示，协助人员採取预防措施。此系统导入后风险事件侦测准确率由原先 78% 提升至 92% 以上，误报率下降约 40%，并减少约 15% 之现场巡检人力负担，有助于降低职业灾害与设备事故风险、提升员工安全与作业品质，并透过事件纪录、模型版本管理及人工复核机制，建立 AI 决策的可追溯性与治理能力，支持企业在永续与治理目标的落实。
ArrayAutoRepair 检测修系统
导入 AI 智慧影像判定技术，运用历史异常影像建立缺陷辨识模型，协助面板良窳初步判定。系统将判定准确率由约 85% 提升至 97%，单片检测时间缩短约 35%，并累计节省超过 20% 的人工比对工时。透过人工抽查、回馈与模型持续优化机制，进一步降低漏判风险、提升产品品质一致性，同时减少重工与报废所造成的原料、能源及资源浪费，兼顾营运效率、环境永续与 AI 治理要求。
