隨著台灣日前已經正式三讀通過《人工智慧基本法》，台灣也宣告進入 AI 法制化時代。這部法案不僅確立了國科會（NSTC）為 AI 事務的中央主管機關，也顯示台灣在全球 AI 監管版圖中，試圖在「產業創新」與「風險控管」之間尋找獨特的平衡點。
CyberQ 觀察歐盟、美國、日韓的最新法規現狀，參考並比較一下台灣在全球 AI 賽局中的戰略定位。
台灣 AI 新法核心在於技術優先，但非毫無設防
這次通過的法案核心精神可以概括為「技術發展優先，風險分級管理」。不同於歐盟的強硬禁令，台灣採取了較為彈性的做法：
主管機關確立由國科會領軍，協同數位發展部（MODA）推進產業發展。
標示義務而非全面禁止， 針對高風險 AI 應用（如深偽技術），法案要求必須有明確的「標示」與警語，而非直接封殺技術本身。
勞權與倫理並重的部分特別納入勞工權益保障條款，要求政府協助因 AI 失業的勞工轉型，並設立「國家人工智慧戰略特別委員會」來制定大戰略。
市場反應期待中帶有焦慮
目前市場對此法案反應兩極，在製造與科技業端普遍是持審慎樂觀態度。特別是法案確立了「避免過度監管」的概念，台灣就不會走類似歐盟的嚴格路線，然而，仍有部分製造業者擔憂 AI 投資過熱與實際效益不明顯的問題。
台灣的法界與學界雖然肯定法案提供了法律明確性，但也預示「魔鬼藏在細節裡」，由於目前的 AI 基本粉的母法僅是原則性規範，真正的戰場在於後續子法如何定義「高風險」以及相關的責任歸屬。此外，台灣應參考美國的「開放式 AI」價值觀能同步，而不是走極權監管模式。
全球多國 AI 監管情形
放眼全球，2025 年底到 2026 年全球主要市場的 AI 監管光譜日益清晰，台灣的《人工智慧基本法》也跟上腳步，持續在 AI 領域會有所進步。
| 比較項目 | 歐盟 (EU) | 美國 (USA) | 日本 (Japan) | 韓國 (South Korea) | 台灣 (Taiwan) |
| 核心法案 | 歐盟人工智慧法 (EU AI Act) | AI 行動計畫 (AI Action Plan) | AI 促進法 | AI 基本法 (AI Framework Act) | 人工智慧基本法 |
| 監管風格 | 嚴格監管 (Hard Law) | 極致去監管 (Deregulation) | 軟法治理 (Soft Law) | 產業發展導向 | 折衷偏創新 |
| 最新狀態 (2025) | 禁令已於 2025年 2月生效，通用型 AI (GPAI) 透明度規範於 8月上路。 | 2025 年 7 月推出新計畫，川普政府大幅撤銷拜登時期的限制性行政命令，力推基礎建設與創新。 | 202 5年 5 月通過法案，強調「不設罰則」，以指引和企業自律為主，致力成為「最友善 AI 國家」。 | 2025 年底通過，預計 2026年生效。雖有規範但被公民團體批評「過度偏向產業成長」。 | 2025年12月三讀，強調技術優先與國際接軌。 |
| 對企業影響 | 合規成本極高，違規面臨巨額罰款 (全球營收 7%)。 | 幾乎無聯邦層級束縛，州法律若阻礙創新將被聯邦法優先權 (Preemption) 排除。 | 企業壓力較小，著重於政府資助研發與運算資源共享。 | 需進行高風險評估與透明度揭露，但國防與安保領域享有豁免。 | 需標示高風險應用，具體合規成本視後續子法而定。 |
歐盟可說是 AI 法規的銅牆鐵壁
歐盟 AI 法案已全面進入執行期。2025 年 8 月起，所有通用型 AI 模型（如 GPT-5 等級）都必須遵守嚴格的透明度與版權規範。這雖然保障了公民權利，但也引發了科技巨頭的「逃離潮」，部分開源模型甚至選擇封鎖歐洲 IP。
這並非危言聳聽。事實上，Meta 在 2024 年推出 Llama 3 時，已明確選擇暫不於歐盟推出其官方 AI 服務與多模態應用，理由正是歐洲在生成式 AI 與資料合規上的法律不確定性；而蘋果的 Apple Intelligence 亦因 DMA 與隱私責任爭議，至今未向歐洲市場開放，還特地出一篇新聞稿 《DMA法案》對歐盟地區用户影響來說明。這類「服務層面的地理差異」已引發產業憂慮，認為歐洲可能在 AI 創新實驗與產品落地上逐步邊緣化，甚至已有部分中小型開發者為降低合規風險，在測試性服務中限制歐盟 IP 存取。
美國在川普時代的「創新大解放」
與歐盟形成強烈對比，美國在 2025 年下半年迎來政策大轉彎。最新的「AI 行動計畫」強調去監管化，撤銷了先前強調 DEI（多元共融）與演算法公平性的行政命令，轉而全力支持 AI 基礎建設（如資料中心、能源）的快速審核和加速。美國的目標很明確，不要讓任何法規拖慢與中國等市場競爭的速度。
日本期望擴大 AI 導入，台韓則類似
日本選擇了「極致軟法」，其 2025 年通過的法案幾乎沒有懲罰機制，期望透過行政指導與補助，吸引全球更多 AI 企業進駐。
韓國則稍微嚴格一些，雖然法案被批評過度親商，但仍對「高影響力 AI」設有定義，試圖在產業扶植與基本安全間取得平衡，這一點與台灣最為相似。
台灣的戰略抉擇
CyberQ 觀察，台灣的《人工智慧基本法》顯然經過深思熟慮，台灣不適合像歐盟那樣設立高牆，恐怕會嚇跑外資，也無法像美國那樣完全積極鼓勵產業創新，畢竟缺乏像 Google、OpenAI 這種等級的科技大廠有一定程度的自我 AI 治理能力。
台灣走的是一條「接近日韓以上，參考歐盟與美國」的中庸路線：
向美國靠攏是強調民主價值與供應鏈安全，並在法規鬆綁上呼應美國的創新優先節奏。
向日本取經參考，可透過政府補助與算力建置（如台灣主權 AI 算力平台提供申請，杉超級電腦後續計畫等等）來扶植產業。
保留歐盟式底線，對於深偽、詐欺等直接危害社會的應用，保留了法律追訴與 AI 標示義務的底牌。
CyberQ 認為，隨著 2026 年即將到來，台灣產業界的下一步挑戰不再是「有沒有法」，而是如何參與後續子法的制定，確保這部「基本法」能真正成為助攻產業的跳板，而非絆腳石。
首圖由 Google Nano Banana AI 生成
