台灣 AI 基本法合規指南：企業因應策略

一、法案背景與立法目的

2026 年 1 月 14 日，台灣正式邁入 AI 立法時代。總統公布施行《人工智慧基本法》^[1]，標誌著台灣在全球 AI 治理版圖中確立了自身定位。這部法案從行政院送案到立法院三讀通過，歷經多次朝野協商與產學界公聽會，最終以「基本法」形式問世——這一立法層級的選擇本身就深具意涵：它既宣示了國家對 AI 發展的政策方向，又為後續各部會制定具體子法保留了充足的調整空間。

從國際脈絡來看，台灣的立法時程恰好銜接了全球 AI 監管的關鍵轉折點。歐盟 AI Act^[5] 於 2024 年正式立法並分階段施行，OECD 持續更新 AI 原則^[7]，美國則以行政命令搭配行業自律的方式推進 AI 治理。台灣選擇了一條獨特路徑：採取原則性立法（principle-based legislation），而非歐盟式的細則管制（rule-based regulation）。這意味著法案本身不會逐條列舉禁止事項或具體技術標準，而是確立基本原則與治理架構，由各主管機關依據產業特性制定行業指引^[3]。

1.1 立法目的與政策定位

《人工智慧基本法》的立法目的可歸納為三重使命。第一，建立信任基礎。透過法律明定 AI 開發與應用的基本原則，為產業發展建立可預期的法律環境，同時回應社會對 AI 風險的關切。第二，促進產業發展。法案明確要求政府應積極推動 AI 研發、人才培育與產業應用^[6]，避免過度管制扼殺創新。第三，接軌國際。在全球 AI 治理趨勢下，台灣需要一部 AI 專法來與國際標準對接，尤其是在跨境資料流通、AI 產品出口合規等面向上取得國際互認的基礎。

1.2 與 EU AI Act 的根本差異

台灣 AI 基本法與 EU AI Act 之間最根本的差異在於立法哲學。EU AI Act 採用高度結構化的風險分級制度，明確劃分「不可接受風險」、「高風險」、「有限風險」與「最低風險」四個等級，並對高風險 AI 系統課以詳細的技術與程序要求^[5]。台灣則選擇以基本法建立原則框架，將具體分類與合規要求交由後續子法與行政指引處理。這一選擇反映了台灣立法者的務實考量：AI 技術演進速度極快，過度細緻的法條可能很快過時，原則性立法保留了更大的調適彈性^[4]。

二、法案核心條文解析

《人工智慧基本法》的條文架構可分為五大板塊：定義與範疇、基本原則、政府義務、產業發展、權益保障。以下逐一解析企業最需關注的條文內涵。

2.1 「人工智慧」的法律定義

法案對「人工智慧」的定義採取功能性描述，涵蓋以機器學習、深度學習等技術為基礎，能夠針對特定目標生成預測、建議、決策或內容的系統^[1]。這一定義刻意保持寬泛，避免因技術名詞的限制而排除未來新興的 AI 形態。值得注意的是，此定義與 OECD 對 AI 系統的定義^[7]高度一致，有利於國際法規接軌。對企業而言，這意味著不僅是使用 ChatGPT、Claude 等大型語言模型的應用受法案規範，傳統的機器學習模型（如信用評分、推薦系統）同樣在法案涵蓋範圍之內。

2.2 四大基本原則

法案確立的四大基本原則構成了企業 AI 合規的核心框架^[2]：

以人為本（Human-Centric）：AI 的開發與應用應以增進人類福祉為最終目標，尊重人類尊嚴與基本權利。企業在部署 AI 系統時，必須確保人類在關鍵決策環節中保有最終決定權，特別是涉及個人權益的場景（如人事決策、信用評估、醫療建議）。

永續發展（Sustainable Development）：AI 的發展應兼顧經濟成長、社會公平與環境保護。這一原則要求企業在評估 AI 投資效益時，不能僅著眼於營運效率的提升，也需考量 AI 對勞動市場、社會公平與環境資源的影響。

有效治理（Effective Governance）：AI 系統的開發、部署與使用應建立適當的治理機制，包括風險評估、透明度要求、人工監督與持續監控。此原則為後續各部會制定行業指引提供了法律授權基礎。

合理問責（Reasonable Accountability）：AI 系統的開發者、部署者與使用者應各自承擔合理的注意義務與責任。當 AI 系統造成損害時，應有明確的歸責原則與救濟途徑。值得注意的是，法案使用「合理」一詞修飾問責——這與 EU AI Act 的嚴格責任（strict liability）取向有所不同，給予企業更多抗辯空間^[3]。

2.3 更細緻的價值指引

在四大原則之下，法案進一步揭示了多項操作性價值指引，包括：安全可靠——AI 系統應經過充分測試並確保穩健性；隱私保護——AI 資料處理應符合個人資料保護法；透明可解釋——AI 決策邏輯應在合理範圍內可供理解；公平無歧視——AI 不應對特定群體產生系統性不公平；可究責——AI 系統的運作應有完整紀錄以便事後追蹤^[10]。這些價值指引雖非具有直接罰則的強制條款，但將成為各部會制定行業規範與指引的依據，企業應將其視為合規的前導性指標。

2.4 政府推動義務與主管機關

法案明定國家科學及技術委員會（NSTC，國科會）為中央主管機關，負責統籌跨部會的 AI 政策協調^[6]。各目的事業主管機關（如金管會、衛福部、經濟部、MODA）則負責各自管轄領域的 AI 應用指引制定與監理。政府義務涵蓋：推動 AI 基礎研發、促進 AI 人才培育、建立 AI 評測與驗證機制、發展 AI 標準與規範、推動 AI 產業應用與國際合作。這意味著企業可期待政府在以下面向提供支持：AI 技術研發補助（透過 NSTC）、AI 人才培訓計畫、AI 產業沙盒（數位發展部主導）以及 AI 國際合規諮詢資源。

2.5 企業自律與行業自律

法案鼓勵企業建立 AI 自律規範，並支持行業公會或產業聯盟制定行業層級的 AI 自律準則^[2]。這一設計借鏡了日本與新加坡的經驗——在硬性法規出台之前，先透過行業自律建立最佳實踐，再逐步將成熟的自律規範納入正式法規。對企業而言，積極參與行業自律規範的制定不僅是合規的前瞻性佈局，更是在標準制定過程中確保自身利益被納入考量的策略性舉措。

三、高風險 AI 系統分類

雖然《人工智慧基本法》本身未直接列舉高風險 AI 系統的具體清單，但法案授權各目的事業主管機關依據風險程度對 AI 應用進行分級管理。數位發展部（MODA）預計於 2026 年第一季發布高風險 AI 分類指引^[8]，這將是企業合規的關鍵參考文件。

3.1 可能被列為高風險的 AI 應用

參照 EU AI Act 的高風險分類架構^[5]以及台灣既有的行業監管實務，以下 AI 應用場域極有可能被列入高風險範疇：

人事招募與人力管理 AI：包括自動化履歷篩選、面試評估、績效預測與晉升推薦系統。這類系統直接影響個人就業權益，若存在隱性偏見（如對特定性別、年齡或學歷的系統性歧視），將引發嚴重的法律與社會爭議。

信用評分與金融決策 AI：涵蓋自動化信用評等、貸款核准、保險定價與投資建議系統。金管會已發布《金融業運用 AI 之核心原則》^[9]，要求金融機構確保 AI 模型的公平性、透明度與可解釋性，AI 基本法將為這些原則提供更強的法律效力。

醫療診斷與臨床決策輔助 AI：包括醫學影像 AI 判讀（如 X 光、CT、MRI）、AI 輔助用藥建議與病理分析系統。這類系統的錯誤可能直接危及患者生命安全，衛福部勢必將其納入最高等級的監管範疇。

司法輔助 AI：涵蓋 AI 輔助量刑建議、案件風險評估與法律文件分析系統。這類系統涉及人身自由與司法公正，其公平性與可解釋性要求將極為嚴格。

自動駕駛與交通安全 AI：包括自動駕駛系統（各級別）、智慧交通管理與車隊調度 AI。交通部已在研擬自駕車相關法規，AI 基本法將為其提供上位法律依據。

3.2 風險分級管理框架

台灣的風險分級框架預計將參照但不完全複製 EU AI Act 的四級模式。根據目前的政策訊號與產學界討論，台灣可能採取三級分類：高風險（須通過合規評估與持續監控）、中風險（須履行透明度義務與自我評估）、一般風險（鼓勵自律，無額外強制要求）^[4]。與 EU AI Act 不同的是，台灣目前未明確設立「禁止類」——這與原則性立法的哲學一致，避免過於僵化的禁止清單在技術快速迭代中失去適用性。不過，個別領域的主管機關（如 NCC、金管會）仍可透過行業法規對特定 AI 應用施加限制。

四、企業合規檢核清單

基於法案的基本原則與預期的監管方向，企業應建立以下六大面向的合規檢核機制。此檢核清單同時考量了《個人資料保護法》的既有要求，因為在 AI 應用場景中，個資法與 AI 基本法的合規要求往往是交疊且互補的。

4.1 AI 系統盤點與風險評估

合規的第一步是全面盤點企業內部所有 AI 系統。許多企業在盤點後才發現，AI 的使用範圍遠超管理層的認知——從行銷部門使用的推薦引擎、HR 的自動篩選工具，到研發部門的程式碼生成助手，AI 早已滲透到各個業務環節。盤點應涵蓋：系統名稱與用途描述、AI 技術類型（規則引擎、機器學習、深度學習、生成式 AI）、資料來源與處理方式、決策影響對象與範圍、目前的風險管控措施。完成盤點後，依據即將公布的風險分類指引，對每一個 AI 系統進行風險等級評估。

4.2 透明度要求

法案的「透明可解釋」原則將轉化為具體的透明度義務^[2]。企業至少需滿足以下要求：AI 使用告知——當使用者與 AI 系統互動時（如客服聊天機器人），應明確告知其正在與 AI 而非真人對話；AI 生成內容標示——AI 生成的文字、圖片、影音等內容應有清楚標示，避免使用者誤認為人類創作；決策說明——當 AI 系統做出影響個人權益的決策時（如信用核准、保險理賠），應能提供決策依據的說明，使當事人理解為何做出此決定。

4.3 資料治理的雙重合規

AI 基本法的施行使企業面臨個資法與 AI 法的雙重資料治理要求。個資法要求企業在蒐集、處理、利用個人資料時遵循合法性、特定目的與比例原則；AI 基本法則進一步要求訓練資料的品質、代表性與無偏見性。具體而言，企業需確保：訓練資料的取得具有合法授權基礎、資料集的多樣性足以避免系統性偏見、敏感屬性（如性別、族裔、身心障礙狀態）在模型訓練中受到適當處理、資料的保存與銷毀符合個資法規定的期限要求。

4.4 人工監督機制

「以人為本」原則的核心體現之一是確保人類對 AI 系統保有適當的監督與干預能力^[10]。企業應建立：人機協作流程——在高風險決策場景中，AI 僅作為輔助工具，最終決策由具資格的人類做出；緊急停用機制——當 AI 系統出現異常行為或產生有害輸出時，應有明確的停用程序與授權層級；異議處理管道——受 AI 決策影響的個人應有權要求人工覆核。

4.5 AI 影響評估（AI Impact Assessment）

借鏡資料保護影響評估（DPIA）的概念，企業在部署高風險 AI 系統前應進行 AI 影響評估^[3]。評估內容應涵蓋：AI 系統對個人基本權利的潛在影響、對特定群體（如弱勢群體、少數族群）的差異化影響、系統失效的可能場景與嚴重度、已實施的風險緩解措施及其有效性、剩餘風險的可接受性評估。AI 影響評估不是一次性的文件，而應在 AI 系統的生命週期中定期更新——特別是在模型更新、資料來源變更或應用場景擴大時。

4.6 申訴與救濟管道

「合理問責」原則要求企業為受 AI 決策影響的個人建立可及的申訴管道。這包括：清楚公告申訴途徑與受理窗口、設定合理的回應時限、由具備決策權限的人員處理申訴、保留完整的申訴處理紀錄、對系統性問題進行根因分析並回饋至 AI 系統改善。

五、不同產業的影響分析

《人工智慧基本法》的影響因產業特性而有顯著差異。以下針對五大關鍵產業進行深度分析，幫助企業了解自身面臨的特定合規挑戰。

5.1 金融業：合規壓力最大的前線

金融業無疑是受 AI 基本法影響最深的產業之一。金管會早在 2024 年就發布了《金融業運用人工智慧（AI）之核心原則及相關推動政策》^[9]，涵蓋可靠性與安全性、公平性與以人為本、隱私保護與資料治理、透明性與可解釋性、問責性等五大原則。AI 基本法的施行將為這些原則提供上位法律效力，使其從「自律性指引」升級為「法定義務」。金融機構使用的 AI 信用評分、自動核保、智能投顧、反洗錢偵測等系統，幾乎全部可能落入高風險分類。企業須特別注意模型可解釋性要求——當客戶的貸款申請被 AI 系統拒絕時，金融機構必須能夠提供具體、可理解的拒絕理由。

5.2 醫療業：安全與創新的平衡

醫療 AI 的監管涉及生命安全，合規標準將是最嚴格的。AI 輔助醫學影像判讀（如胸腔 X 光、皮膚病變辨識、眼底攝影分析）在台灣已有數家業者取得 TFDA 醫療器材許可，AI 基本法將在既有的醫療器材管理法之上疊加額外的治理要求。企業需關注：AI 診斷建議必須明確標示為「輔助參考」而非「確診結果」；臨床決策支援系統的演算法邏輯需向醫師清楚說明；訓練資料的病患同意機制需同時符合個資法與醫療法規定；AI 用藥建議系統需有藥師人工覆核機制。

5.3 製造業：品質與安全的新維度

製造業的 AI 應用（如 AOI 自動光學檢測、預測性維護、品質預測）雖然多數不直接影響個人權益，但涉及產品安全與工業安全的 AI 系統仍可能被納入高風險範疇。例如，AI 驅動的安全監控系統若未能及時偵測危險狀況，可能導致職災事故；AI 品質檢測系統的漏檢可能使瑕疵品流入市場。製造業企業應特別關注 AI 系統的可靠性驗證——在高溫、高濕、振動等嚴苛工業環境下，AI 模型的效能是否穩定？當感測器資料異常時，系統是否會做出錯誤判斷？

5.4 人力資源：偏見風險的敏感地帶

AI 在人力資源領域的應用（自動履歷篩選、影像面試分析、績效預測、員工流失預測）是公平性爭議最集中的場域。歷史招聘資料中的偏見（如某些職位歷史上以男性為主）很容易被 AI 模型學習並複製。企業使用招募 AI 時，必須能夠證明模型不會對特定性別、年齡、族裔、身心障礙狀態產生系統性歧視。建議企業在部署招募 AI 前進行公平性審計（Fairness Audit），定期監測各群體的通過率差異，並保留人工覆核機制確保每位候選人獲得公平待遇。

5.5 電商零售：透明度的新要求

電商與零售業的 AI 應用（個人化推薦、動態定價、客戶分群、AI 客服）雖然風險等級可能較前述產業為低，但透明度要求仍不可忽視。消費者有權知道：推薦商品的排序是否受 AI 演算法而非中立評價驅動？動態定價是否對不同消費者群體產生差異化定價？AI 客服的回覆是否為自動生成？此外，推薦系統的「過濾氣泡」效應（Filter Bubble）與動態定價中的「價格歧視」可能引發公平性疑慮，企業應建立自我監測機制以確保演算法行為符合公平原則。

六、台灣 AI 基本法 vs. EU AI Act 比較表

對於在台灣與歐洲市場同時營運的企業，理解兩部法案的差異與共通點至關重要。以下比較表從十個關鍵維度進行系統化對照^[5][3]：

從上表可見，台灣 AI 基本法在規範強度上目前弱於 EU AI Act，但這並不意味著企業可以鬆懈。原因有三：第一，基本法為後續子法提供了授權基礎，各部會的行業指引可能在特定領域設定比 EU AI Act 更嚴格的要求；第二，在台灣營運同時出口至歐洲市場的企業仍需遵循 EU AI Act^[5]；第三，AI 基本法的原則性條文可能在司法實務中被法院引用為注意義務的認定標準，即使缺乏直接罰則也可能影響民事賠償責任的判定。

七、企業因應時程表與行動建議

基於法案的施行時程、預期的子法發布進程以及企業內部的準備需求，我們建議以下分階段的因應策略^[3]：

7.1 即刻行動（2026 Q1）：盤點與意識建立

啟動全企業 AI 系統盤點。由資訊部門主導，法務、風控與各業務部門配合，建立完整的 AI 系統登錄冊。盤點範圍不僅包括自行開發的 AI 系統，也應涵蓋使用的第三方 AI 服務（如 SaaS 產品中嵌入的 AI 功能）。組建 AI 治理工作小組。成員應涵蓋法務、資訊、風控、人資與關鍵業務部門代表，作為企業 AI 合規的常設協調機構。進行高階主管 AI 法規簡報。確保董事會與 C-level 管理層理解 AI 基本法的核心要求及其對企業的影響。

7.2 短期佈局（2026 Q2-Q3）：差距分析與框架建構

完成 AI 合規差距分析（Gap Analysis）。將 MODA 發布的高風險分類指引與企業 AI 系統盤點結果比對，識別合規差距。建立 AI 治理政策與程序。包括 AI 使用政策、AI 風險評估框架、AI 影響評估模板、AI 事件通報程序。啟動高風險 AI 系統的合規改造。針對被識別為高風險的 AI 系統，優先建立透明度機制、人工監督流程與申訴管道。

7.3 中期深化（2026 Q4-2027 Q2）：制度落地與持續改善

將 AI 治理嵌入企業既有的治理架構。將 AI 風險納入企業風險管理（ERM）框架，將 AI 合規納入內部稽核計畫^[10]。建立 AI 模型生命週期管理流程。涵蓋模型開發、測試、部署、監控、更新與退役的完整治理流程。進行全員 AI 素養培訓。不僅針對技術團隊，也應對業務部門的 AI 使用者進行合規意識教育。參與行業自律規範的制定。透過產業公會或協會參與行業層級的 AI 自律準則制定，在標準形成過程中發揮影響力。

7.4 長期願景（2027 Q3 以後）：合規文化與競爭優勢

將 AI 治理從合規義務轉化為競爭優勢。在供應鏈合作中，領先的 AI 治理能力將成為取得國際客戶信任的差異化因素。建立定期的 AI 治理成熟度評估機制，持續提升企業的 AI 治理能力。追蹤國際 AI 法規動態（特別是 EU AI Act 的施行實務），確保企業的 AI 治理框架能隨監管環境的演變而調適^[7]。

八、結語：從合規壓力到治理能力

《人工智慧基本法》的施行，標誌著台灣 AI 產業從「野蠻成長」走向「有序發展」的轉折點^[1]。對企業而言，這既是合規壓力的來源，也是建構核心競爭力的契機。

從全球視角來看，AI 治理的法制化是不可逆的趨勢。EU AI Act^[5]已開先河，台灣、日本、韓國、新加坡等亞太經濟體正迅速跟進。那些及早建立 AI 治理能力的企業，將在以下三個維度取得領先：第一，法規合規的先行者優勢——當同業仍在手忙腳亂地應對合規要求時，已具備成熟治理框架的企業可以從容應對，甚至將合規能力轉化為商業服務。第二，國際市場的准入門票——越來越多的國際品牌客戶將 AI 治理納入供應鏈評核標準，缺乏 AI 治理能力的供應商可能被排除在國際供應鏈之外。第三，利害關係人的信任基礎——消費者、員工、投資人與社會大眾對 AI 的信任，建立在企業能夠展示其負責任地開發與使用 AI 的能力之上。

台灣 AI 基本法的原則性立法模式，給予了企業更大的彈性空間來設計適合自身產業特性與組織規模的治理方案。但這份彈性也意味著責任——企業不能消極等待主管機關告訴它該怎麼做，而應主動建構自身的 AI 治理能力，參與行業標準的制定，並將 AI 治理視為組織能力建設而非合規負擔^[6]。

從合規壓力到治理能力，從被動因應到主動建構——這是每一家認真看待 AI 的台灣企業都需要走過的路。而這條路的起點，就是現在。