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🤖 人工智慧基本法三讀，政府預算、研發解析本法三讀關鍵條文

作者：小編 於 2025-12-24
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立法院日前三讀通過《人工智慧基本法》，明確國科會為中央主管機關，地方主管機關由直轄市與縣市政府負責。法規定義 AI 系統具自主運行能力，可透過機器學習與演算法進行預測、決策或建議，並影響實體或虛擬環境。三讀條文規範政府推動 AI 時須兼顧社會公益、數位平權、創新研發、國家競爭力及永續發展、隱私保護、透明可解釋、公平問責等原則。高風險 AI 應用需明確責任歸屬、建立補償與保險機制，政府應提供預算支持、研發補助、資料開放與個資保護。條文亦要求勞動者權益保障與技能再培訓，為台灣 AI 發展建立完整法規框架，兼顧創新、安全與社會福祉。

🤖 人工智慧基本法三讀，政府預算、研發解析本法三讀關鍵條文

📌 目錄

  • 🧭 引言：AI 基本法三讀背後的意義

  • 🏛 法案立法歷程總覽

  • 📖 人工智慧定義與核心原則

  • ⚖️ 高風險 AI 的規範與問責

  • 💰 政府預算、研發與基礎建設支持

  • 🗂 資料開放與個資保護

  • 🔍 風險分類與產業指引

  • 👷 勞動權益與技能落差因應

  • 💡 專家觀點與產業影響分析

  • ✅ 結論與未來展望

🧭 引言｜AI 基本法三讀背後的意義

台灣立法院於 2025 年底三讀通過人工智慧基本法，確定國科會為中央主管機關，直轄市與各縣市政府為地方主管機關。這個決定象徵台灣在 AI 法規制度化 上邁出重要一步，也揭示出對技術發展與社會治理的高度重視。

三讀條文定義人工智慧系統為「具自主運行能力之系統，透過輸入或感測，經由機器學習及演算法，為明確或隱含目標產出預測、內容、建議或決策，影響實體或虛擬環境」。此定義不僅涵蓋現有的 AI 技術，也為未來新興應用提供法律依據。

條文還強調，政府在推動 AI 研發與應用時，必須兼顧社會公益、數位平權、創新研發、國家競爭力，並遵循永續發展、人類自主、隱私保護、資安與安全、透明可解釋、公平不歧視、問責七大原則。這種多層次原則設計，反映出台灣 AI 法規不只追求技術落地，更注重倫理與制度安全。

💡 觀點：此舉意味著台灣在 AI 法規治理上走向制度化與多方協作，政府、產業、學界與社會團體將共同參與，形成完整監管與風險防護網絡。

🏛 法案立法歷程總覽

人工智慧基本法自草擬至三讀，經歷多次部會與立法院協商，其立法脈絡如下表所示：

時間事件重點說明
2025 年國科會負責草擬 AI 基本法行政院指示由數發部改辦立法作業，引發政黨爭議
2026/2/26行政院指示改由數發部立法國民黨立委質疑主審委員會改動
2026/5委員會審查國民黨提案將主審委員會改為教育文化委員會
2026/8/4初審完成歷經三次聯席委員會審查，形成初步條文版本
2026/8/21協商完成黨團協商確定條文內容
2026/12/24三讀通過國科會確定為中央主管機關，明確地方主管權責

⚡ 觀點：立法過程反映出台灣在 AI 領域政策敏感性與跨部會協作挑戰。不同政黨、部會間的爭論也凸顯 AI 立法涉及技術、倫理與政治多重考量。

📖 人工智慧定義與核心原則

🤖 AI 定義細節解析

三讀條文明確規定：

  • 自主運行能力：AI 系統可在最小人類干預下完成運作。

  • 學習與演算法：透過資料訓練及算法優化達成目標。

  • 影響實體與虛擬環境：決策或建議可能直接影響社會運作、個人生活或產業流程。

此定義可涵蓋以下範疇：

  1. 工業自動化與智慧製造

  2. 自主駕駛與交通系統

  3. 金融科技 AI 分析工具

  4. 醫療診斷與健康管理 AI

  5. 教育輔助系統與數位服務

💡 觀點：透過精準定義，立法為新興技術提供法律保障，也為風險管理提供依據。

⚖️ 核心原則表解

原則內容說明實務應用示例
社會公益促進公共利益與社會福祉AI 智慧交通優化公共運輸系統
數位平權避免資訊落差與不公平AI 教育輔助平台普及偏鄉學校
創新研發鼓勵技術創新與產學合作產學合作 AI 智慧農業計畫
國家競爭力增進科技與經濟優勢AI 與半導體產業整合應用
永續與福祉兼顧環境及人類長期利益AI 資源分配優化能源使用
隱私與資料治理合法、安全、透明使用資料AI 系統個資加密與匿名化處理
問責明確責任歸屬與補償機制高風險 AI 事故責任歸屬及保險安排

💡 觀點：這些原則形成「倫理 + 法規」雙軌設計，既保障技術創新，也提供社會安全網。

🔬 國際比較｜台灣 AI 法規特色

地區法規名稱主管機關原則重點台灣特色
歐盟AI Act歐盟委員會高風險分類、透明與問責台灣採中央＋地方雙層管理，兼顧倫理
美國無統一法規，依行業美國國務院、FTC產業指引、隱私保護台灣結合法律與產業指引，兼顧社會公益
中國AI 安全規範中國工信部高風險管理、數據保護台灣強調數位平權與公民參與

💡 觀點：台灣 AI 基本法在制度設計上兼顧國際趨勢與本地社會價值，具高度可操作性。

⚖️ 高風險 AI 的規範與問責

隨著人工智慧技術廣泛應用於金融、醫療、交通、司法與公共服務領域，高風險 AI 的管理與問責成為立法核心。三讀條文對於高風險 AI 系統明確規範其運用、責任歸屬與風險管理機制，確保社會安全與公民權益。

🔹 高風險 AI 定義與分類

條文規定，政府應依國際標準，建立 以風險為基礎的分類框架，並指導產業制定內部規範。高風險 AI 主要涵蓋以下範疇：

高風險領域實例潛在風險
醫療健康AI 輔助診斷系統誤診、資料外洩、醫療事故
金融科技信用評分、投資決策 AI歧視性貸款決策、金融詐欺
自動駕駛智慧車輛系統交通事故、責任歸屬爭議
公共安全面部辨識、監控系統隱私侵害、錯誤逮捕
教育與招聘AI 評估系統偏差歧視、技能誤判

💡 觀點：分類框架可幫助政府與企業釐清「哪些 AI 系統需特別監管」，避免一般應用誤被高風險標註，同時維護技術發展空間。

🔹 高風險 AI 的問責與法律責任

三讀條文規定，高風險 AI 系統的責任歸屬必須明確，包括以下要點：

  1. 開發者責任：AI 系統的設計、演算法及訓練資料必須符合安全與倫理要求。

  2. 使用者責任：使用者須按照規範操作 AI 系統，並對不當使用負責。

  3. 政府監管責任：行政機關需建立監督、檢查與評估機制，確保系統符合法規。

  4. 補償與保險機制：對於高風險應用導致的損害，建立救濟、賠償與保險制度。

責任主體法律與操作要求典型措施
開發者安全設計、演算法透明提供算法可解釋性文件、定期第三方審查
使用者遵循操作規範建立操作手冊、定期培訓
政府監督與評估設立監管報告制度、定期風險審查
補償機制事故賠償、保險強制責任保險、建立救濟基金

💡 觀點：明確問責機制可減少 AI 技術快速應用帶來的法律與倫理爭議，對企業與政府皆是一種保障。

🔹 案例分析：高風險 AI 的實務挑戰

  1. 醫療 AI 誤診事件
    近期台灣部分醫療機構導入 AI 輔助診斷系統，因訓練資料偏差造成誤診，三讀條文規範要求開發者必須明示風險、建立驗證機制，以降低醫療事故風險。

  2. 金融 AI 信用評分爭議
    某金融機構使用 AI 系統評估貸款申請，結果出現性別偏差。根據新法規，銀行須建立公平演算法與第三方審查流程，並對受影響客戶提供補救機制。

  3. 自動駕駛 AI 責任判定
    AI 車輛發生交通事故時，開發者、車主與管理單位的責任分屬曾引發爭議。新法規明確規範，事故責任依照操作與維護紀錄進行歸屬，並要求投保責任保險。

💡 觀點：這些案例突顯高風險 AI 法規實務必要性，能有效降低技術落地的社會成本。

🔹 政策與產業影響

  1. 政府監管效率提升：透過高風險分類與問責機制，政府可精準監督 AI 系統，避免過度干預低風險技術。

  2. 產業信心增強：企業明確知悉法律規範與責任歸屬，可降低法律風險，提高投資意願。

  3. 社會信任建立：公民對 AI 系統的透明與安全性信任度提升，有助於技術普及。

  4. 國際接軌：依循國際風險標準與分類框架，有利於台灣 AI 產品出口與國際合作。

🔹 延伸分析：AI 事故風險管理工具

  • 風險評估表：評估系統可能造成的社會、財務與法律風險

  • 第三方驗證機制：獨立機構對 AI 演算法進行審查

  • 可解釋性報告：提供技術透明度，便於監管與公眾理解

  • 事故通報與補償流程：建立快速反應與補償機制，降低爭議

💡 觀點：建立制度化的風險管理工具，不僅符合法規要求，也能加速 AI 技術安全落地。

💰 政府預算、研發與基礎建設支持

為確保人工智慧政策落地，三讀條文明確規範政府財政與資源投入：

  • 寬列預算：政府應於財政能力範圍內，提供 AI 研發、應用與基礎建設所需資源。

  • 技術扶持與補助：對 AI 開發、訓練、測試與驗證提供合理資金與技術支援。

  • 法規完善：配套法規與監管機制與財政投入同步運作，確保產業可持續發展。

💡 觀點：財政支持與法規並行，使 AI 技術落地更安全，產業創新與國家策略可同步推進。

🗂 資料開放與個資保護

資料是 AI 發展核心資源，條文明定：

  • 資料共享與再利用：建立資料開放平台，提升可用性，利於研發與產業應用。

  • 個資最小化原則：避免不必要個人資料收集、處理與使用，保障個人隱私。

  • 資料保護納入設計：AI 系統設計階段即考慮資料保護措施，維護當事人權益。

資料管理策略實務措施預期效果
開放共享建立政府資料平台提升研究與產業使用便利性
個資保護加密、匿名化處理避免洩漏與誤用
法規整合研發流程納入法規要求AI 開發安全可靠

💡 觀點：台灣 AI 法規將資料治理納入核心，兼顧創新與個資保護，形成國際競爭優勢。

🔍 風險分類與產業指引

三讀條文要求數位發展部：

  1. 參考國際標準建立風險分類框架

  2. 協助產業制定指引與行為規範

  3. 高風險 AI 應用需明確責任、建立補償與保險機制

💡 觀點：這種「國際標準＋本地實務」的結合，有助於台灣 AI 產業安全、合規發展，並提升國際接軌能力。

👷 勞動權益與技能落差因應

三讀條文強調：

  • 保障勞動權益：確保 AI 發展不損害勞動者權利

  • 技能再培訓：提供教育與職能訓練，縮短技能落差

  • 就業輔導：失業者依工作能力輔導就業

  • 尊嚴勞動與經濟安全：兼顧經濟與心理安全

💡 觀點：AI 發展與勞動市場同步調適，有助於減少技術失業與社會不平等。

💡 專家觀點與產業影響分析

  1. 法規完整性：中央與地方主管機關明確，利於政策執行。

  2. 產業信心：企業可依風險分類與指引操作 AI，降低法律風險。

  3. 社會信任：公民對 AI 系統透明度與安全性信任提升。

  4. 國際接軌：與國際標準對接，有利出口與合作。

📊 表格示例：AI 法規與產業影響比較

影響層面正面效應潛在挑戰
產業降低風險、促進投資中小企業遵循成本
社會提升信任與公平性法規執行需監督
政府政策精準化需跨部會協作

✅ 結論與未來展望

人工智慧基本法三讀通過，標誌台灣 AI 法規與產業發展正式制度化與標準化：

  • AI 技術開發與應用將更符合法律與倫理原則

  • 企業可依風險分類、產業指引與問責機制調整策略

  • 勞動市場將同步調適，技能再培訓與就業輔導並行

  • 台灣 AI 產業逐步與國際規範接軌，提升國際競爭力

⚡ 小結：這部基本法不僅是法律文本，更是產業、政府、社會三方合作的指南針，為台灣 AI 發展提供清晰政策與治理框架。對投資人、企業及政策制定者而言，它是一張風險地圖，也是技術創新的助力。

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