AI 不再是獨立運作，而是形成高度互聯的生態系統。醫療、金融、法律等產業中的AI應用，是與其他AI系統協作、共享數據，甚至影響決策。但這種互聯性也帶來了新的挑戰——誰來監控？如何確保安全？系統之間的協作是否會產生不可預測的風險？當 AI 變得愈來愈有能力，它的影響也愈來愈大，企業與組織該如何適應這個變局？

近來，「AI符合人類價值觀」不但是監管機關的要求，也是產品差異化的條件。為此，提供AI產品與服務的企業，必須在開發流程的各個階段都計畫好應如何納入人類價值觀。

隨著人工智慧（AI）在我們生活各個層面的使用益發普及，對如何使用消費者數據的討論，也逐漸引發各個國家與組織的關注。規範AI的相關法規陸續推出，領導人應注意哪些面向，因應迎面而來的數位監管時代？

數據比以往任何時候都更重要，但大多數組織仍在一些關鍵問題上放錯重點：更關注數據基礎設施，而非數據產品；建立的數據往往很少考慮到最終用途；缺乏共同的數據語言，每個部門各自為政。本文提出一套「數據供應鏈」管理流程，讓公司可以解決上述問題。數據和其他任何類型的資產一樣重要，而且數據產品日益和實體產品一樣重要，如何管理數據，是領導人不能忽視的問題。

當愈來愈多產品和流程使用以機器學習為基礎的人工智慧時，風險也隨之而來。企業主管和董事會該如何善用機器學習，並管理風險？

如果機器可以把工作做得更好，為什麼還需要人類？為了緩解這種恐懼，人工智慧建置必須成功。本文為人工智慧的實施，提出四個階段的方法。這套方法能讓組織培養人對人工智慧的信任，並朝向分散式認知系統邁進，讓人類與人工智慧都能不斷進步。