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台灣不能再錯過一輪技術轉型 AI法規與治理應更貼地

來源：工商時報網

文／王志清（LeadBest  數位賦能顧問集團共同創辦人暨數位長）

　　AI正在以前所未見的速度進化，技術的迭代從幾年縮短到幾個月，從單純的語言處理走向多模態影音理解。台灣產業界對於《人工智慧基本法》的期盼，不僅是希望看到法制架構的建立，更希望它能提供明確方向，支撐創新，而非限制它。

而從產業現場更感受到三大核心困境：

　　首先是，資料使用的適法性，企業最常提出的問題，不是模型效果，而是資料能不能用、用了會不會違法。不論是開源語料還是使用者上傳內容，資料授權常常不清不楚。進一步來說，生成內容與原作權利人之間的權益該如何分配？若模型訓練資料來自公共來源，是否應標示、共享利益？這些問題尚無定論。更令人擔憂的是，當關鍵營運資料餵進AI後，AI系統往往成為企業內部權限最高的存在，那麼誰能存取？誰負責控管？誰保護？目前法制與治理架構都明顯不足。

　　第二是，產業衝擊的現實落差，長期來說AI會創造價值，但在短期內勢必衝擊部分職務與產業。大型企業多已投入轉型，而年輕族群也迅速熟悉各類AI工具，唯獨中小企業處於觀望，既擔心轉型成本，也顧慮內部職能影響。這樣的「三明治現象」若無政策引導，只會加劇數位落差。因此，政府若要真正推動AI普及，必須設計具有誘因與可落地的資源支持，例如跨部會產業轉型方案、獨立預算、甚至與民間AI公司合作以加速導入。

　　第三是，AI資安與風險管理機制的缺位，開源模型雖加速創新，卻也可能成為資安漏洞來源。近期就常看到模型中藏有惡意程式的案例，若在毫無指引的情況下導入，極可能對企業資安造成實質威脅。目前尚未有風險分級制度，也缺乏審查與測試工具。這種真空狀態不僅削弱信任，也會拖慢創新腳步。

　　因此，建議除了《基本法》立法架構，應儘速成立「國家AI戰略委員會」，由中央統籌跨部會協調，並推動主責部會制，針對資料應用、模型透明、風險分級、資料標示等提出具體治理方案。政策方向要清楚，執行也要有人負責。

　　我們也期待政府能在《人工智慧基本法》中對「數位資產加速」給予制度性支持，像是文化數位內容、健保資料等，若能建立可控可信的資料應用規範，將大幅推進在地大語言模型或是 AI Agent生態的建立。

　　台灣不必照抄歐盟或其他國家的模式。只要我們願意從法制、治理到產業培力三方面同步推進，就能打造出屬於台灣的開放、可信、韌性兼備的AI模式。

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