人工智慧（AI）浪潮勢不可擋，自ChatGPT問世以來，迅速掀起全球關注熱潮，短短時間內便從科技圈擴散至產業、政府與日常生活各個層面。如今，無論是國家政策、企業策略，甚至個人職場競爭力，「是否導入AI應用」幾乎成為共同的衡量指標。然而，當生成式AI與高風險應用快速擴張，各國民主體制也開始面臨該如何立法因應的難題。放眼目前先行制定AI法制的國家，歐盟選擇以嚴格的風險分級進行市場管制，韓國在促進產業發展的同時強化信任與透明，而台灣則採取原則性立法，刻意保留高度政策彈性，形成三條截然不同的治理路線。記者黃仁杰／台北報導

人工智慧（AI）浪潮勢不可擋，自ChatGPT問世以來，迅速掀起全球關注熱潮，短短時間內便從科技圈擴散至產業、政府與日常生活各個層面。如今，無論是國家政策、企業策略，甚至個人職場競爭力，「是否導入AI應用」幾乎成為共同的衡量指標。然而，當生成式AI與高風險應用快速擴張，各國民主體制也開始面臨該如何立法因應的難題。放眼目前先行制定AI法制的國家，歐盟選擇以嚴格的風險分級進行市場管制，韓國在促進產業發展的同時強化信任與透明，而台灣則採取原則性立法，刻意保留高度政策彈性，形成三條截然不同的治理路線。

[caption id="attachment_207171" align="aligncenter" width="1536"] 當生成式AI與高風險應用快速擴張，各國民主體制也開始面臨該如何立法因應的難題。（圖／AI生成）[/caption]

高強度監管成全球標竿 歐盟雙軌並行

在三者之中，歐盟的《AI Act》被視為全球目前監管力道最強的AI法規。其核心設計邏輯是將AI視為可能對人權與社會造成實質風險的產品，並以風險分級作為治理基礎。法規明確區分「不可接受風險」、「高風險」與其他一般用途AI，部分應用情境直接禁止，其餘高風險系統則必須通過合格評定、文件揭露、風險管理與事件通報等一整套合規程序，才能進入市場。

歐盟並非僅針對終端應用立法，而是進一步把責任拆解到整個供應鏈，包括AI提供者、部署者、進口商與經銷商，各自負有不同法定義務。對於通用型AI與具系統性風險的基礎模型，更加碼要求揭露訓練資料摘要、著作權政策與模型風險評估機制。搭配最高可達全球年營收一定比例的重罰設計，歐盟等同以「市場准入」作為核心工具，迫使企業在創新之前，先完成風險治理。

產業與信任並重 南韓納管高影響應用、強調生成式AI透明

相較之下，南韓的AI基本法路線明顯不同。其立法主軸並非全面管制，而是同時兼顧「產業發展」與「社會信任」。法制設計上，南韓聚焦於高影響AI應用領域，包含醫療、金融、交通等對公共安全與人民權益影響較大的領域，要求業者落實人類監督、風險與影響評估。

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在生成式AI部分，南韓強調透明性，要求清楚標示或以技術方式揭露AI生成內容，避免與真實資訊混淆，希望透過較低監管的方式，換取社會對AI的信任與接受度，一方面為產業保留成長空間，另一方面也具有逐步補上治理與倫理框架的時空彈性。

回頭檢視台灣的AI基本法立法，目前所採取的路線則偏向「原則導向」治理。台灣的AI相關立法先以原則性法律與政策框架為主，而非一次性建立完整、細緻的硬性管制體系，界定基本價值與治理方向，再交由主管機關視產業發展與技術演進情況，逐步訂定配套措施。

台灣採原則導向治理 保留彈性卻浮現監管空窗

然而，彈性同時也意味著規範密度不足。在生成式AI與高風險應用已實際進入市場與公共場域的情況下，台灣尚未清楚界定哪些應用屬於高風險、是否需要揭露、如何落實人類監督，以及一旦發生風險事件，責任究竟由誰承擔。相較歐盟以市場准入作為治理工具、韓國透過標示與監督建立信任，台灣目前更多仍停留在政策宣示與原則討論階段，治理工具尚未真正成形。

這也使得台灣在AI治理上浮現空窗期風險，產業可以快速導入技術，但社會對AI影響的監督、救濟與問責機制，卻尚未同步到位，若未能及早補上關鍵配套，未來一旦出現重大爭議，政策勢必被迫快速轉向，屆時不僅可能加重企業負擔，也將削弱原本試圖保留的政策彈性。

而對產業面而言，三套AI法制帶來的影響也截然不同。在歐盟市場，企業要面對的是AI工具是否能上架、是否落入高風險或禁止清單，以及一旦違規將承擔高額度的罰款；在韓國，關鍵問題則轉為，是否屬於高影響AI或生成式應用，並設計必要的人類監督機制；至於台灣，現階段企業多半不需要立即大幅修改系統設計，但必須意識到，未來仍需隨政策與主管機關指引逐步對齊，提前建立治理並恪守法遵，成為未來的長期目標。

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