現正處於 AI 發展史上的關鍵時期，人類以前所未有的規模和速度在各個領域應用 AI 技術。隨著 AI 使用日漸普及，社會上興起關於倫理、責任、信任的討論，企業也需在使用 AI 提升效率的同時做好風險管理。尤其現階段 AI 仍有諸多不完善之處，例如圖像辨識無法精確判別差異、以及招聘建議可能含有偏見等種種例子顯示人們並不能完全信任 AI 。
施耐德電機 Schneider Electric 建議企業在開發與使用 AI 時，應堅持遵守以下三項準則：
符合法律與規範：如施耐德電機擁有完善的網路安全政策，符合 ISO/IEC 29147和 ISO/IEC 30111的標準，同時積極參與 AI 法律的制訂，並承諾完全遵守相關法規。
道德與信任守則：施耐德電機以最高標準的道德與信任，對減少碳排與降低能耗做出承諾，而將 AI 導入解決方案時，也以同樣高標準的道德與信任作為原則。
內部政策與流程：施耐德電機擁有數位風險與數據管理主管負責 AI 專案，並成立 RAI 工作小組（Responsible AI Workgroup）跟進歐洲與美國最新的 AI 法案，持續關注倫理議題。
此外，上下文情境、數據來源、解釋方式都可能導致 AI 產生的結果有偏誤或偏見，這讓 AI 信任議題變得極為複雜。以機器學習（ML，Machine Learning）來說，就算風險與其他數位技術類似，但由於系統更加複雜，風險的規模便更大、更難避免、更難追蹤、更難解釋。若想克服這些挑戰，建立可信任的 AI，有以下兩點關鍵：
專業知識和 AI 專家：AI 應用將對人類產生深遠的影響，因此 AI 專家和數據科學家往往要擔任道德的守門員，他們檢測偏見、建立回饋循環（Feedback Loops）、檢驗運行異常以避免資料下毒攻擊（Data Poisoning）。在發展與應用 AI 時，企業必須選擇有價值的案例、挑選和清理數據、測試模型並控制其行為，這些都需要大量的專業知識與技術。若是出現異常，模型需要重新學習，以改善系統並避免使用特例數據而引發偏見。
風險預測：目前多數的 AI 監管都以風險預測為基礎，從設計階段開始，就必須考量錯誤或異常數據、網路攻擊可能導致的問題，並預測潛在後果。藉此，AI 專家能及早採取相關動作來降低風險，例如改善訓練 AI 模型的資料庫、檢測數據漂移（運行時的異常數據變化），盡可能做好防護措施。另外，若 AI 的信心水準低於一定值，團隊也務必確保人類參與關鍵決策。
人們不能盲目相信 AI，企業也要選擇具有專業知識且可信任的 AI 供應商合作，確保服務符合最高標準的倫理道德、數據隱私、網路安全。施耐德電機提供關鍵設施的解決方案，包含國家電網、核電廠、醫院、汙水處理等，因此深知道德與信任的重要性，作為一家可信任的企業、持續開發可信任的 AI 解決方案，並以同樣負責任的方式導入 AI，確保服務與產品兼具安全、高效、可靠、公正、隱私。
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