本文重點
- 美國轉向最小干預：川普政府撤銷拜登AI執行令，採取「部門專屬」監管模式，針對特定應用情境設計規範，與歐盟全面性管制形成強烈對比，企業獲得更大創新彈性。
- 歐盟重新檢視嚴格法規：《EU AI法案》執行效果不如預期，馮德萊恩表示將暫緩立法、全面評估現行政策，避免削弱歐洲企業競爭力卻未帶來應有效益。
- 機器人時代監管新挑戰：AI從虛擬空間走入現實世界，機器人大規模應用將重塑監管格局，政府與產業必須重新思考責任邊界與安全標準，準備迎接全新政策架構。
回顧歷史，每當汽車、藥品或化工產業出現安全疑慮，政府往往會介入制定「遊戲規則」。但在AI領域，因對其技術的理解尚不充分，對風險的認知也缺乏共識，導致監管行動與標準推動進展緩慢，導致許多企業更加猶豫不前。全球尚未建立起一致的監管架構，使得AI的快速演進與跨境風險難以同步掌握，甚至連「風險」本身的定義都未有共識。
雖然多數AI應用風險相對較低，仍有部分情境需要更多關注與管控，因此政府監管資源的重點也應放在這些高風險場域。近來的報告與討論亦強調，AI系統常被視為「黑箱」，外界難以理解其運作邏輯或預測依據。
缺乏透明度的後果不容忽視，例如可能導致不公平的徵才程序，或錯誤拒絕民眾獲得公共福利，卻又難以釐清其背後原因，更遑論對症下藥。
愈來愈多國家意識到這些潛在風險，紛紛啟動監管行動，目標在於防堵AI對企業營運、資料隱私、公共計畫乃至國家安全造成破壞性影響。
這些政策動向正提醒著各行各業：在追求技術效益的同時，也必須密切關注AI的監管動向，確保創新發展不致於轉變成弊端或傷害。
然而，各界對於是否應該急於立法，意見仍高度分歧。許多AI開發人員認為，當前的風險被過度渲染，倉促或過於嚴格的規範可能扼殺創新。他們擔心，若法規內容過於複雜、資訊不足、界線模糊，或與現實脫節，不僅難以真正降低風險，反而可能拖慢進步的腳步，尤其是在AI發展日新月異的當下。
另一方面，監管的支持者則主張，AI的無限制擴張可能帶來不可忽視的危害，部分風險甚至已浮現。
例如，生成式AI已可輕易地產出以假亂真的影像與影片，助長錯假資訊，以及未經同意的肖像內容被大量散布等問題。倘若缺乏有效監督，這些濫用情境不僅會削弱公眾信任，還可能擾亂整個產業生態，對個人隱私與權益造成實質傷害。
在這場尚未平息的論戰中，有一點卻是愈來愈明確：企業、政府與開發人員必須攜手尋求平衡之道，既要深入理解並發展AI，也要以負責任的態度控管風險，確保這項強大的技術最終成為促進社會進步的助力，而非新一輪衝突與傷害的根源。
人們透過AI就能輕易產出假新聞，若無監督，這些行徑將持續削減公眾信任，並傷害他人的權益及隱私。圖片來源：Shutterstock
全球對AI風險的分歧
放眼全球，各國對於AI帶來的風險仍缺乏廣泛共識，這也使得制定統一的監管框架面臨重重挑戰。不同國家往往基於各自的政治、經濟與社會背景，從不同角度詮釋「AI安全」的含義，導致各自為政的監管思維。
相較之下，那些具備成熟AI安全研究機構的國家，如英國、日本與南韓，在風險理解與回應策略上較為一致，也較有能力推動具體政策。其次是以西方已開發國家為主的經濟合作暨發展組織（OECD）成員，儘管共識程度不如前述國家，但在監管架構上已有更多交集與合作空間。
至於聯合國大會中沙烏地阿拉伯、中國、馬來西亞、伊朗、盧安達、美國與巴西等背景迥異的國家成員，對於AI風險的理解與優先順序差異則更為顯著。
美國AI監管走向
美國的AI監管正歷經一場劇烈改變。川普政府採取不制定全面性AI法規的態度，與歐洲如《AI法案》等大範圍監管措施形成強烈對比。
川普政府上任初期便著手取消多項既有產業監管，科技部門亦不例外。拜登政府任內推動的AI執行令與設立「美國AI安全研究院」的構想——原意在於防範AI對消費者、勞工與國安的潛在威脅——也在此波政策轉向中遭到撤銷。取而代之的，是「最小干預」的發展策略：打造更寬鬆的發展環境，而非建立一套全面且具聯邦層級的治理架構。
川普上任後，並未制定全面性AI法規，且取消多項產業監管，也包含科技部門。圖片來源：Shutterstock
部門專屬vs.跨部門監管
美國一向習慣採取「部門專屬」的監管模式，在AI領域也將延續這項做法。新任參議院商務委員會主席克魯茲（Ted Cruz）強調，政策制定應避免阻礙創新，AI立法應聚焦於具體問題，並提出有針對性的解方。
這與《EU AI法案》對各部門一體適用、實施廣泛限制的做法大相逕庭。美國的監管模式更可能針對特定應用情境設計，包括：
- 個人傷害：禁止散布未經當事人同意的姓名、肖像與形象（NIL）影像或影片。
- 金融應用：為銀行、股票交易與其他金融服務中的AI系統設置防護機制。
- 醫療用途：為診斷用途的AI（如用於偵測癌症的醫學影像分析）建立操作指導原則
這樣的針對性策略，讓各產業在發展創新時能保有更大彈性，同時也避開了全面性禁令所帶來的束縛。
州級角色
在尚未建立全面的、聯邦層級AI法規的情況下，各州政府正積極填補監管空白。加州的第1047號參議院法案（SB 1047）便是其中代表，顯示出州級行動正在成形，發展路徑與美國隱私法類似——聯邦聚焦於特定產業立法，各州則導入更廣泛的保護機制。
科羅拉多州也通過了首部針對高風險系統的AI專法，預計於2026年二月一日正式生效。無論是CAIA（科州法案）或歐盟的《EU AI法案》，都是採取「風險導向」的監管邏輯，並強調透明度與資料治理。兩者間的差別在於《EU AI法案》涵蓋範圍更廣，並涵蓋CAIA未涉及的義務項目。
在聯邦專注推動針對性監管的同時，我認為，各州之間規範的不一致，將給跨州營運的企業帶來更多挑戰與不確定性。光是加州，截至該會計年度結束（九月底），就有多達38項獨立的AI法案等待州長簽署，其中包括針對色情深偽影片的專法。因此，企業在擬定因應策略時，不僅只聚焦於聯邦層級，更需密切關注各州法規動態。
隨著監管格局持續變動，美國在AI法規上的走向預期仍將與歐洲形成鮮明對比，更偏重創新彈性與市場自由，而非施行全面性、廣泛的管制措施。
在《EU AI法案》框架下營運的挑戰
在全球層面協調AI監管是一項艱鉅任務，最大的挑戰，便來自各地對風險與責任的思維模式迥異。
例如在歐洲，AI往往被視為具備生存性風險的技術，必須透過嚴格監管加以控管，而《EU AI法案》正是這一思維的具體體現。不過，該法案對歐洲以外企業的實際影響仍存在不確定性。
與《一般資料保護規則》（GDPR）不同，後者藉由全球資料流通形成強大的境外影響力，《EU AI法案》迄今尚未達到類似程度的國際整合。雖然該法案也包含類似GDPR的境外條款，但其適用範圍與執行力度尚不明確，導致部分企業選擇規避，而非嘗試遵循。
Meta近期即宣布，基於無法確定是否能符合歐盟監管要求，將不在歐盟推出某些AI工具。這種情況與GDPR施行初期如出一轍，當時包括Google在內的企業，更關注的是評估罰款風險與合規變通空間，而非完全照章辦理。
相較GDPR所監管的是特定行為，AI監管面對的則是具有高度變革性的技術本身，這使得全球監管模式的設計與執行邏輯產生根本性變化。
然而，歐盟此類高度細緻的法規也引發對其可行性與長期影響的質疑。例如，最新通過的《網路韌性法案》（Cyber Resilience Act）即對技術供應商提出一系列具體、且具爭議性的標準，其中一項條文便規定，手機必須能承受從一公尺高處摔落48次，方可在歐盟銷售；摺疊式手機則需通過35次摔落測試。這類極端且過於細節化的要求，可能促使消費者轉向歐盟以外市場購買產品。
監管思維的轉變
面對上述挑戰，歐盟領導層開始展現出重新檢視監管策略的傾向。新一屆歐洲委員會已表示，將全面評估過去一段期間內的政府監管作為。歐洲委員會主席馮德萊恩（Ursula von der Leyen）更曾提出，應暫緩進一步立法腳步，先檢視現行政策是否能真正達到預期效果；抑或在削弱本土企業競爭力的同時，卻未帶來應有的政策效益。
這波政策反思不僅針對《AI法案》，也延伸至過去20年內陸續推出的其他法規。有些人質疑，這些法規抑制了歐洲企業在全球市場的競爭力。
馮德萊恩認為，歐盟應檢視現有的AI法規能否落實預期效果，避免縮小政策預計帶來的效益。圖片來源：Shutterstock
對美國及全球企業的影響
就目前情況而言，《EU AI法案》不太可能如同GDPR般，對美國、英國或中國企業在歐洲的營運造成大規模限制。然而，隨著歐盟開始重新檢討並可能修訂其監管框架，美國企業需保持高度靈活性，在法規遵循與全球營運策略之間取得平衡。
這樣一個動態演變的政策環境，也可能為國際合作與技術創新帶來新的契機——尤其是在歐盟進一步盤點過往政策成效、尋求在監管強度與產業競爭力之間，找到更恰當著力點的時候。
開發人員如何應對AI監管框架
在AI監管尚未趨於一致的當下，開發人員在將產品推向市場前，必須對其技術有充分把握，包括可能產生的長期影響、潛在風險與對社會或個體可能造成的傷害。儘管監管機關通常不會明確規範產品的開發或行銷方式，但仍可能設置問責機制，確保技術在創造驚豔成果（如高品質影像生成）的同時，不會被惡意濫用。
在歐盟與英國，「監理沙盒」是一種常見做法，讓開發人員能在受控環境中實驗其技術，而不必立即面對法律責任或執法風險。不過，一旦產品離開沙盒環境進入市場，就必須全面遵循相關監管規範。
相較之下，美國較不可能廣泛採用沙盒模式。美國監管機關更強調執法，可能透過審計、法律行動或強制揭露等方式進行約束。美國更可能採取平衡模式：在鼓勵創新與控管風險之間取得平衡，允許開發人員將產品投入市場，同時建立持續監測與動態調整的機制，確保一旦出現問題，能迅速修正並防止濫用。
為AI革命準備勞動力
在應對AI帶來的經濟與社會衝擊，例如職位被取代與加劇不平等的過程中，政策制定者、政府機構與私營部門皆扮演關鍵角色。隨著越來越多產業轉向AI驅動的營運模式，確保人們具備與新興技術互動所需的教育、技能與培訓，顯得格外重要。
不是每個人都必須成為電腦科學家。以美國愛達荷州為例，當地農民已開始使用機器人，監測農場不同區塊的土壤溫度與濕度。雖然這類應用目前規模有限，卻也顯示教育內容與產業需求之間應有更緊密的連結。從農業到醫療照護，各領域的勞動力都需要具備基本的技術素養，才能有效運用新工具來提升生產力。
技術正以前所未有的速度發展，傳統K–12教育架構早已無法因應當前與未來的需求，終身學習已成為必然趨勢。
在AI衝擊下，各行各業開始認識並學習AI，且透過科技提升工作效率。圖片來源：Shutterstock
在芬蘭，小學課程已納入如何辨識AI深度偽造的內容。當前，大多數持續教育資源仍由私部門主導，但這種模式往往無法顧及在轉型過程中被取代的勞工。例如，當自動化改變產業型態、導致勞工失業時，受影響的勞工極需得以輕鬆取得的新技能訓練機會，以利重新投入職場，而理想狀況則是在他們在失業發生前，就能持續獲得相關技能。
因此，政府有責任打造一套超越現有框架的終身學習與持續教育體系，協助勞工因應轉型期的挑戰，並在AI經濟下持續提升競爭力、銜接新一波的就業需求。
AI機器人將改變監管考量
隨著機器人大規模生產的時代日益接近，一波嶄新的AI監管課題也隨之浮現。
與僅存在於虛擬空間的軟體型AI系統不同，機器人將AI帶入真實世界——以可感知、可見且往往難以預測的方式，與人類與環境進行互動。例如，在日本，已有多家飯店部署機器人負責迎賓與辦理入住，以應對人口老化的挑戰。這樣的應用轉變，也引發一連串複雜的監管議題。
當AI不再只是透過數位互動，而是驅動具行動能力的實體機器時，安全性、問責機制與倫理使用將成為監管焦點。監管機構需要明確界定事故責任、自主系統的安全標準，以及機器人如何納入既有法律架構。
近期推動的《歐盟產品責任法》即將供應鏈責任向上延伸，不僅涵蓋製造商，也納入參與產品開發的技術供應者。
隨著機器人更廣泛投入實際應用，整體監管格局勢必隨之重塑，迫使政府與產業重新思考AI驅動技術在現實世界中的責任與邊界。若依部分觀察所言，若在CES等展覽上所展示的技術飛躍即將到來，那麼各行各業都必須及早為更嚴格的審查與全新政策架構，做好準備，以因應這些與「行走、對話、感知與行動中的電腦互動」相關的獨特挑戰。
平衡部門導向監管與全球AI政策
採用部門導向的AI監管確實有其合理性，因為可針對特定場景的風險制定精準規範。例如針對消費者導向的應用（如ChatGPT）可能涉及的風險，就可在該領域內解決；但相同的模型若應用在金融服務場景，所面對的挑戰將截然不同，也就需要完全不同的監管架構。這種聚焦特定情境風險的做法，讓政策工具更具精準度與可操作性。
然而，這種做法的挑戰，在於各司法管轄區對部門式監管尚缺乏國際共識。尤其是在美歐之間，彼此時常對對方的政策動機產生根本上的不信任。
例如歐盟針對多數美國大型企業設下的「守門人規範」，就引發公平性與立法意圖的質疑。歐洲對市場壟斷與競爭受限的憂慮固然有道理，卻也進一步說明在當前政治與經濟背景下，制定一套全球統一的AI監管框架是多麼困難。
儘管如此，我們仍有理由保持審慎樂觀。全球各國政府已逐步認識到AI帶來的結構性變革潛力，並投入相當程度的時間與資源，以深化對這項技術的理解與掌握，並投資必要的基礎設施。過去一年來，政策重點也從單純的軟體與模型開發，轉向強調「運算能力」在整個AI生態系中的核心角色。
美國、歐洲與東南亞等地的政策制定者相繼意識到，若無足夠的運算資源支撐，AI的潛能將難以真正落地。因此，各地正積極投資相關基礎建設，以確保自身在全球AI發展競爭中占有一席之地。
這樣的基礎設施轉向，不啻為一場新的技術基礎建設革命，可與電力普及時期相比擬。AI正迅速成為數位時代的關鍵基礎層級，猶如雲端平台普及後為運算能力所開啟的全新篇章。
隨著全球邁向更平衡的監管道路，全球各政府也逐漸塑造出對AI潛力與支援基礎的共同理解。正如當初一開始政府不會立即強制要求Model T配備安全帶、安全氣囊和倒車攝影，隨著技術演進，風險管理機制也逐步完善。隨著政策與框架演進，試錯與調整將是常態，但從整體趨勢來看，政府與產業最終有機會在負責且有效的前提下，充分善用AI的力量。
完整英文報告請參考：AI Readiness Report Chapter 3 SIDEBAR: AI Polocy, Regulation, and Global Trends（p63~73）
