首頁 評論 觀點投書：建立法制以開放未來─從《人工智慧基本法》開始AI國力的形塑
觀點投書：建立法制以開放未來─從《人工智慧基本法》開始AI國力的形塑 2025年4月，立法院召開了《人工智慧基本法》草案的首場公聽會，即便是草創初期，但仍為首度將「AI」與「法律」納入討論。圖為台北人工智慧博覽會。（美聯社）
在人工智慧（AI）迅速成為全球技術與產業競爭核心的今天，臺灣終於邁出了關鍵一步。2025年4月，立法院召開了《人工智慧基本法》草案的首場公聽會，開啟了我國AI法制建構的元年。儘管這項草案仍處於初步諮詢階段，但其象徵意義已遠超法條本身——這不僅是為了建立AI使用的法律邊界，更是對臺灣整體產業發展模式與治理結構的再思考。
人工智慧之所以在當代具備革命性潛能，並非僅止於技術層面。它挑戰的是整個經濟結構、勞動市場、倫理秩序與政策工具的有效性。從語言模型（如ChatGPT）、自駕技術、智慧製造到醫療診斷，AI技術已滲透到幾乎所有高附加價值產業中，並且呈現出高度平台化、數據導向與資本密集的趨勢。在這樣的背景下，任何想要在全球經濟鏈中佔有一席之地的國家，都必須正視AI發展對政策與法制的雙重挑戰。歐盟於2023年通過的《人工智慧法案》（Artificial Intelligence Act）堪稱全球首部針對AI風險進行全面規範的立法典範。該法案依據AI系統的用途與風險進行等級分類，針對「高風險」AI應用，例如人臉辨識、金融決策系統與醫療診斷工具，要求透明度、可解釋性與合規性審查。歐盟的立法精神在於確保技術不凌駕於人權與社會價值之上，並嘗試打造一套可跨國運作的市場規則。與此同時，美國則採取較為鬆散但以倫理原則為中心的治理模式，其行政命令與NIST（美國國家標準技術研究院）所發布的AI風險管理框架，更強調政府與企業共同制定規則、強化AI負責任創新（responsible AI）實踐。
與此相較，臺灣長期以來的AI發展政策，雖具備技術研發與產業應用的基礎，但在法制與治理架構上顯得零散且滯後。從科技部（現為國科會）「AI創新研究中心」計畫、工研院推動的智慧製造模組化平台，到教育部近年強化的AI課程與大學聯盟合作，政府確實積極投注資源於AI技術的落地與人才培育。然而，在治理層面上，除了《個人資料保護法》提供最基本的資料使用規範外，幾乎缺乏對AI運作過程中涉及的偏誤、黑箱、責任歸屬、社會影響的實質性規範。因此，《人工智慧基本法》的提出無疑是我國回應國際趨勢與產業升級需求的必然之舉。從目前公開的草案內容來看，該法案企圖建立一套涵蓋定義、原則、風險分類、資料治理、技術倫理與監理架構的總體性框架。其中一個重要特點，是希望透過法律手段促進AI技術的可責信性與公平性，同時支持創新環境的建立，兼顧經濟效益與社會價值。這一方向與美國白宮科技政策辦公室（OSTP）在其〈AI Bill of Rights〉所倡議的「人為核心」原則可謂遙相呼應，也契合UNESCO在2021年通過的《AI倫理建議書》中對「促進共融與可持續發展」的期待。
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臺灣的產業轉型早已迫在眉睫。以AI技術為引擎的產業升級，不再只是製造業自動化的延伸，而是從根本上改變價值鏈分工與生產邏輯。根據史丹佛大學2025年的《AI Index Report》，2024年全球90%以上的重要AI模型均由企業主導開發，其中OpenAI、Google DeepMind與Anthropic等機構主宰了關鍵創新節點。但學界在基礎理論與開源研究的角色依舊無可取代，尤其在自然語言處理、強化學習與符號推理等基礎領域。報告也指出，AI模型的計算成本與資料需求持續呈指數級增長，這使得國家層級的政策規劃與超大型投資愈顯必要。
對臺灣而言，若要避免在AI全球競賽中被邊緣化，必須立基於自身ICT產業優勢，積極推動「AI+X」的應用擴散策略。這不僅是延續半導體優勢於AI硬體供應鏈的延伸，更應是建立具台灣特色的應用生態系。例如智慧醫療、數位治理、智慧城市與綠能管理，皆是高技術附加價值與社會效益並重的AI應用領域。2024年，台大醫院與資策會合作開發的AI輔助診斷系統便是成功案例，其精準診斷與數據自主兼顧的系統設計模式，可作為台灣未來「可信任AI」（trustworthy AI）發展的藍圖。
然而，技術與應用的發展，若無法同步建構起足以支撐創新與保障人權的制度環境，終將陷入技術焦慮與治理失靈的惡性循環。正如英國牛津大學「未來人類研究所」（Future of Humanity Institute）所強調：「風險治理與民主參與必須成為AI發展的一體兩面。」臺灣應從《人工智慧基本法》出發，進一步建構開放資料治理機制、確保資料匿名化與可授權性（data stewardship），並透過公私協力機制設置獨立監管委員會，監督高風險AI應用的運作與評估。此外，教育與人才政策亦是產業轉型的關鍵支柱。AI時代下的技術人才，不僅需要編程能力與數學基礎，更需具備跨域思維與倫理判斷力。德國「AI Campus」的模式，透過政府支持開放式平台，提供產學界共同設計的AI課程與模擬實驗環境，成功打通了教育與產業的落差。台灣若能仿效此一模式，結合雙語政策與跨學門研究，將可有效強化AI人才的厚度與廣度。
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