究竟台灣該如何制定最適合的AI法律政策？由財團法人人工智慧法律國際研究基金會所舉辦的「2024第七屆人工智慧與法律國際學術研討會」邀集國內外產官學專家，從借鏡國際規範及技術層面等不同角度，探討台灣迎向AI浪潮的法規最佳因應之道。
「AI技術的快速變革，廣泛影響著產業、政府政策和人們的生活與行為，AI的法律更與未來生活息息相關，」財團法人人工智慧法律國際研究基金會董事長朱兆民在研討會致詞中強調，財團法人人工智慧法律國際研究基金會成立七年來，致力於推動AI法律；由基金會撰擬的《AI基本法》草案，亦在今年三月送交立院審議，期許成為台灣的AI法律進化的後盾。
史丹佛台灣科學技術中心主任張瑛芝也表示，自該中心於2023年成立以來，AI始終是重要的議題。史丹佛大學在美國矽谷扮演重要的樞紐角色，除了專注於技術，還有另一項重要使命是引導AI政策的制定，更期待透過法令的推動以最大化AI為人類帶來的福祉。
國家科學及技術委員會副主委蘇振綱指出，目前政府在推動AI發展有二大建設方向：
- 強化算力、網路通訊環境等基礎建設；
- 法制建設。
此二大建設方向相輔相成，共同促進AI產業發展，使百工百業都能與AI產生連結。在法制建設層面，AI基本法的制定就顯得十分重要。
蘇振綱指出，完善的AI基礎設施與法規，能促進相關產業發展。
借鏡國際規範，台灣AI基本法精益求精
財團法人人工智慧法律國際研究基金會執行長、行政院數位政策法制平台顧問張麗卿，在會中比較了歐盟、美國和OECD的指引及規範，並對台灣現有《人工智慧基本法》草案的不足之處提出建議。
張麗卿分析，歐盟採取比較嚴格的監管方式，美國則以自願性的指南為準，鼓勵企業的參與以及法規的改變，並特別注重國安系統的AI。台灣目前兩個版本的基本法草案均採風險分級監管方式，唯獨民間版較強調產業參與、凸顯產業自律和國際街接軌，並融入「建設智慧國家」的國家政策。
她表示，基本法內容應兼顧推動AI發展和治理兩種內涵，建議可融合歐盟和美國模式；在規範模式上，以法律的拘束力落實風險分級的治理，同時保留政策靈活性，建立完善監督機制，以達成技術與創新間的彼此平衡，促進AI產業的多元發展。
張麗卿分析各國人工智慧相關法規，並建議台灣可融合歐洲與美國模式，建立完整法規。
從指引到法案，歐盟AIA預見的未來挑戰
歐盟在今年通過的AIA《人工智慧法案》生效後，將成為全球首部具有法律效力的國際公約，對國際AI發展帶來重大影響。研討會中也特別邀請國際學者專家，剖析相關規範內容及國際影響。
德國維爾茨堡大學教授艾瑞克・希根多夫（Eric Hilgendorf）指出，該法案的一大特色是「以風險為導向」擬定的基礎規範，將AI系統分為不可接受風險（應禁止）、高風險（須受較嚴格規範）和低風險三個等級，並於會中分析法案中的相應規範措施。他也表示，生成式AI帶來許多新挑戰，目前的AIA法案仍未有所欠缺；此外，這種以風險為導向控制的法案將帶來相當大的影響，目前是否適合複製仍有待觀察。
德國奧斯納貝克大學教授葛祥林（Georg Gesk）則指出AIA法案的「域外管轄」困境，對於進入歐盟市場的境外公司是否能受管轄，是一大問題；其中還牽涉AI價值鏈的特殊性，例如境內業者使用境外雲端，是否符合AIA的相關規範。葛祥林認為，AIA法案在執行面上必然需要後續許多其他法規的因應，並配合歐盟目前正設立中的新主管機關，才能真正落實。
美國出口管制法加強執法，台灣AI供應鏈應對之道
除了AI基本法相關討論，目前於史丹佛大學任訪問學者的財團法人人工智慧法律國際研究基金會秘書長、律師全聯會副主任委員朱宸佐，亦在會中從台灣AI產業發展的角度，分享美國出口管制法規對台灣產業的風險與因應之道。
隨著美國日益強化對出口管制的規範，尤其針對涉及中國AI技術及半導體產業的產品和技術的封鎖，使台灣企業在全球AI供應鏈中的角色變得更加敏感複雜。朱宸佐建議，企業可以建立一套參照美國BIS代碼的內部審查流程，首先確認受管制的技術項目，其次是確認管制的理由，再確認受管制的地區和對象，包含轉運代理商和終端用戶，最後還要確認其管制路徑。
因為全球貿易供應鏈可能會藉由再出口、甚至國內轉讓方式，將晶片流入受管制的對象。此外，雖然BIS有豁免條款，但只要用到AI半導體高算力晶片，通往管制國家或管制實體均不可被豁免。
因應美國的出口管制法規，朱宸佐也對台灣企業未來發展策略的擬定提出三點建議：
- 首先，遷移產業鏈時，應優先遷移高風險的生產線，以及會接觸到核心技術的工程及研發團隊；
- 其次，必須要按BIS建立一個聯繫窗口，對於未來的BIS的政策走向進行預判；
- 最後，未來產業鏈要在「中國＋1」的趨勢中，選擇供應鏈搬遷的目的地國家，尋找具有關稅優惠的地區以降低成本，將是面對出口管制的重要策略。
朱宸佐從產業發展角度，提出台灣AI風險與觀察。
科技與法律跨界對話，尋找AI治理最佳解方
除了法律領域的專家，研討會中也邀請到工程領域的學者，從技術面探討生成式AI的治理。
美國馬里蘭大學特聘教授暨工業人工智慧中心主任李傑強調，要建立可信任AI，不只要從法規面思考，更要了解未來發展方向，才能跟上科技發展的腳步。此外，未來AI工程師在系統開發之外，還要能擔負監管、標準化與制定，因此人才的訓練成為重要課題。
逢甲大學資訊工程學系教授李明機也指出，針對法律無法完整規範到的技術層面，應在技術人才培養的過程中輔以倫理概念，讓工程師在開發系統時瞭解何謂AI治理。
高雄大學AI研究中心主任吳志宏則提醒，就像電子產品出場要經過檢驗，大語言模型是否也需要檢驗，牽涉到的檢驗標準制定、檢驗單位、產業共識等，都有待釐清和討論。他也強調，為建立AI的合理規範，不只是技術和法律的跨界對話，若涉及大語言模型，語言專家也必須加入跨領域合作。
台大機械工程學系教授詹魁元則指出，對AI的思考不應只是科技，也包含了社會發展，例如現行法規規範開車需持有駕照，未來無人車應如何規範？他強調：「種種陸續延伸的問題已超越科技本身，在發展科技時也不能忽略這些問題。」
AI既是風險也是機遇，從國際到台灣都如火如荼為AI治理摸索最佳方針，期接軌國際相關規範與經驗。期待透過AI基本法，在完善的法治基礎上，讓AI成為人們的好幫手，也為台灣AI產業鋪出康莊大道。
