人工智慧（AI）正在改變全球產業競爭，也正在重新形塑政府治理、企業經營及人民生活。
台灣已經公布《人工智慧基本法》，為AI發展建立基本原則，這是重要的制度起點。然而，接下來更值得思考的是：基本法所揭示的原則，是否已經足以處理AI可能造成的重大風險？當企業違反安全義務、政府使用AI侵害人民權益，或AI錯誤決策造成損害時，是否已有足夠明確的監督、處罰及求償制度？因此，AI治理已經不只是科技政策，而是各國必須面對的法律與公共治理課題。
從國際發展來看，台灣仍有必要進一步建立具有強制執行力的AI專法。
一、歐盟：以風險分級建立具有法律拘束力的制度
歐盟於2024年通過《人工智慧法》（AI Act），建立全球具代表性的AI專門法制。
其核心精神是依照AI系統可能造成的風險，採取不同程度的管理，而不是所有AI一律受到相同管制。
對於不可接受風險的特定AI應用，法律明確禁止；對於高風險AI，則要求業者履行風險管理、資料治理、技術文件、紀錄保存、人工監督及符合性評估等義務；對於特定生成式AI及其他系統，則設有相應的透明要求。
這套制度最重要的意義，在於將抽象的倫理原則轉化為可以執行的法律義務。
例如，企業不能只宣稱自己的AI安全、公平，就認為已經完成責任；對於法律列管的高風險系統，必須依規定建立管理機制，主管機關也可以依法監督及處罰。
當然，歐盟制度也面臨企業遵循成本、技術標準及執行能力等挑戰，並非所有規範都能直接移植到台灣。但它至少說明了一件事：AI治理不能只停留在原則宣示，而必須建立具體的法律責任。
二、美國：透過既有法律及分散監管處理AI風險
美國採取的治理模式與歐盟不同。
美國並未以一部完全相同於歐盟AI Act的聯邦綜合專法作為唯一核心，而是透過既有的消費者保護、金融監理、個人資料、反歧視、產品安全及其他法律，搭配聯邦與州政府的政策及監管措施，處理不同領域的AI問題。
此外，美國國家標準暨技術研究院（NIST）提出AI風險管理框架，協助組織辨識、評估及管理AI風險。
這種模式的優點，是可以利用既有法律與產業監管制度，依不同領域調整管理方式，避免所有問題都必須等待一部新法處理。
但其挑戰也很明顯：法律及主管機關較為分散，企業與民眾可能需要面對不同的規範體系，跨領域AI風險也可能出現監管落差。
值得注意的是，美國AI政策及各州立法仍持續變動，不能把某一時期的AI管制方向視為永久政策。
三、台灣：基本法已經建立，但還需要具體執行制度
台灣於2026年公布《人工智慧基本法》，確立人工智慧發展應遵循人類自主、隱私保護、資料治理、資安、安全、透明、公平及問責等原則。
這部法律的重要性，在於為政府推動AI發展及管理建立共同的政策方向，也要求相關機關逐步建立風險分類及管理制度。 （相關報導： 杜震華觀點：AI狂潮與AI紅利 ｜ 更多文章 ）
尤其基本法第16條涉及AI風險分類及分級管理，第17條涉及高風險AI的責任歸屬、救濟、補償或保險機制，第18條要求檢討相關法規，第19條則規範政府使用AI的風險評估及內部控制。
