文／Max 律師
在過去兩年，人工智慧（AI）已從科幻電影的題材，轉變為董事會會議桌上的必考題。從微軟 Copilot 到生成式 AI 在行銷、客服的廣泛應用，企業界正經歷一場典範轉移。然而，當企業主為了 AI 帶來的效率紅利而興奮時，隨之而來的卻是巨大的治理真空與潛在責任。
究竟 AI 是企業的「超級員工」，還是潛藏的「法律未爆彈」？隨著台灣《人工智慧基本法》的三讀通過，本文將為台灣企業主提供一份詳盡的法律導航。
🚀 30 秒速讀：台灣人工智慧基本法重點
如果您時間寶貴，請先掌握以下 5 個針對企業決策的關鍵摘要：
- 法律定位： 這是一部「基本法」，性質類似國家戰略宣言，目前本身沒有直接罰則，具體監管回歸各部會（如金管會、衛福部）。
- 合規核心： 企業開發或採購 AI 需檢核「七大原則」，包含透明可解釋性、人類自主權及隱私保護。
- 風險分級： 採「抓大放小」邏輯。高風險應用（如醫療、自駕車）將強制監管；中低風險（如行銷文案）採軟法治理。
- 國際比較： 台灣法規環境與日、韓類似，傾向「先促進、後管制」，給予企業較大的創新試錯空間。
- 立即行動： 企業應制定「AI 使用政策 (AUP)」並堅持「人在迴圈 (Human-in-the-loop)」，避免決策黑箱與責任不清。
一、AI 基本法罰則與定位：它是一張罰單還是指北針？
台灣首部針對 AI 的法律——《人工智慧基本法》已於 2025 年 12 月 24 日三讀通過。許多企業主最關心的問題是：「違反這部法會被罰款嗎？」
Q&A：AI 基本法有罰則嗎？
目前沒有直接罰則。
《人工智慧基本法》的法律位階屬於「基本法」，類似於國家的「戰略宣言」或「憲章」。它主要規範「政府該做什麼」以及確立台灣「AI 發展的基本行政方針」，而非直接對企業開罰。但是，這不代表企業可以掉以輕心。 該法授權各目的事業主管機關（如金管會管金融 AI、衛福部管醫療 AI）在兩年內制定對應的「作用法」。屆時，違反特定產業法規將會有實質的法律效果與處罰。
二、台灣AI基本法七大原則：企業合規的未來藍圖
雖然基本法沒有直接罰則，但其中揭示的七大原則，將是未來所有合規審查的基準。企業在進行 公司如何導入 AI 的評估時，應將此視為必要的檢核清單（Checklist）：
- 永續發展與福祉：
AI 的研發不能只為了效率，必須考量環境永續（避免成為吃電怪獸）與社會公平。簡單來說：您的 AI 是在幫員工減輕負擔，還是單純為了高壓監控？ - 人類自主 (Human-in-the-loop)：
尊重人類自主權，必須允許人類監督，並保有最終控制權。AI 應輔助決策，而非剝奪人類的選擇權。 - 隱私與資料治理：
強調資料最小化原則，避免個資外洩。特別是當資料用於訓練後可能脫離掌控，涉及特種個資（如醫療數據）時需更謹慎，這與《個資法》高度連動。 - 資安與安全：
系統必須具備防範惡意攻擊與威脅的穩健性，確保 AI 服務不中斷、不被駭客操弄。 - 透明與可解釋 (Transparency & Explainability)：
企業不能將決策全推給「AI 黑箱」。例如金融 AI 拒絕貸款時，必須能產出「歸因分析報告」，解釋是因為信用紀錄或還款能力而被拒，而非僅給出一個冷冰冰的拒絕結果。 - 公平與不歧視：
避免演算法產生性別、種族或階級歧視。著名的案例是 Amazon 曾停用 AI 招聘系統，因為該系統學習了過去以男性為主的數據，導致對女性應徵者產生偏見。 - 問責：
明確定義責任歸屬與內部治理機制，確認誰該為 AI 的錯誤負責。
三、AI 風險分級架構：抓大放小的監管邏輯
台灣參考了歐盟概念但手段較為緩和，數發部將建立「風險分類框架」，這有助於解決企業「不知道紅線在哪裡」的焦慮：
- 高風險應用（強制監管）：
涉及生命安全、公共秩序或基本權利的應用（例如：自駕車系統、醫療手術機器人、入學入職篩選系統）。這類應用將面臨嚴格的事前審查、第三方驗證，並須明確標示警語。 - 中低風險應用（軟法治理）：
一般商業輔助（如：行銷文案生成、內部流程優化），傾向透過產業公會的自律規範或指引來管理，保留創新彈性。
此外，針對 深偽技術 (Deepfake) 防範，未來企業使用 AI 與客戶互動（如 AI 客服）或生成內容，極可能被要求履行「產出標示義務」，明確揭露「我是 AI」以保障消費者知情權。
四、台灣與全球 AI 法規比較：企業該看齊哪裡？
對於有跨國業務的企業，了解各國監管光譜至關重要。以下整理台灣與主要國家的 AI 法規差異：
| 國家/地區 | 扮演角色 | 監管特色 | 對企業的影響 |
|---|---|---|---|
| 歐盟 (EU) | 監管者 (最嚴格) | 通過《歐盟人工智慧法案》(EU AI Act)，採嚴格風險分級，違規最高罰全球營收 7%。 | 合規成本極高，需嚴格審視產品風險。 |
| 中國 (CN) | 控制者 | 側重國家安全與社會穩定，針對演算法推薦、生成式 AI 內容進行審查與備案。 | 進入市場需通過演算法備案與內容審查。 |
| 美國 (US) | 觀察者 | 聯邦無統一專法，靠行政命令與各州法律（如科羅拉多州）管理，採分散式、市場導向模式。 | 需注意各州不同的法律規範。 |
| 台灣/日/韓 | 促進者 | 視 AI 為國家競爭力關鍵。傾向「先促進、後管制」，透過指引引導自律，給予試錯空間。 | 法規環境相對友善，適合進行創新實驗（沙盒機制）。 |
五、企業 AI 合規的三大應對策略
在台灣相對友善的法規環境下，企業不應被動等待法律強制，而應主動建立治理機制，以降低如「三星機密外洩」或「加拿大航空 AI 幻覺」等商業風險。以下是給企業主的具體建議：
1. 制定明確的「AI 使用政策 (AUP)」
不要讓員工在模糊地帶操作。企業應白紙黑字規範：
- 資料分級： 哪些是絕對禁止輸入 AI 的紅區資料（如未成年個資、營業秘密、未公開財報）？
- 工具權限： 區分並核准可使用的工具。例如，是否採購「資料不落地」的企業版 AI，並限制免費公開版的使用權限。
- (搜尋關鍵字建議：企業可尋找專業律師協助擬定 AI使用政策範本)
2. 堅持「人在迴圈 (Human-in-the-loop)」
這是法律責任的最後一道防火牆。任何由 AI 產出的關鍵決策（如簽署合約、發布財報、招聘錄用），最終環節必須由人類專家進行複核與確認。切勿讓 AI 系統在無人監管下全自動運作，以免發生錯誤時無法歸責。
3. 落實供應鏈盡職調查
在採購外部 AI 解決方案時，應要求供應商揭露訓練數據來源、資安防護機制，並在合約中明訂數據所有權與侵權賠償責任，避免引入帶有偏見或資安漏洞的「有毒」模型。
結語：AI 無法取代的是「責任」
「AI 可以極大化地處理資訊，但它無法承擔責任。」
當 AI 犯錯導致客戶虧損或法律糾紛時，法官不會審判演算法，社會也不會怪罪 ChatGPT。最終站在被告席上的，是企業的負責人與決策者。因此，在 AI 時代，企業最核心的競爭力不再是單純的算力，而是「鑑別真偽、判斷價值、並勇於承擔責任」的人類智慧。
法律與合規，不應被視為創新的阻礙，而應是企業在數位風暴中，確保航向正確、永續經營的壓艙石。
