「重罰」成為AI創新煞車？ 台灣追趕AI浪潮陷入瓶頸？

(焦點時報/鄒志中報導) AI浪潮席捲全球，正在以驚人的速度重塑全球的經濟與社會結構。台灣政府日前還宣示要想發展成「AI科技島」、「站在全球AI產業鏈的前段班」，企圖將AI的創新產業視為下一波產業競爭力的核心驅動力。然而，政府宏偉的政策目標，卻與當前的法律與公共治理的框架形成了難以調和的巨大矛盾？

台灣目前的官僚制度體系正深陷一場「治理悖論」：一方面，期望AI技術的無限可能；另一方面，卻試圖用上一個科技時代的法規邏輯來管理未來。這種緊張關係在近期一波法規修正案中達到了沸點，尤其涉及刑事責任的「七法」重罰爭議(新北地方法院認定，七法公司自法源網站抓取並重製於其 Lawsnote 資料庫的法規資料，相關法規所列出的「法律沿革」乃是法源公司的編輯著作，且七法公司商業上的使用並不構成合理使用，論以著作權法第 91 條第 2 項意圖銷售而擅自以重製之方法侵害他人著作財產權罪…)，已嚴重威脅到台灣AI的創新生態、AI前瞻研究與AI內容產業的發展空間。本文將從政策結構、國際趨勢與產業實務三個維度，專業拆解這場法規風暴，探討台灣究竟要如何才能在風險治理與技術創新之間找到平衡。

政策結構失衡：40項AI願景背後的「禁止式治理」思維

面對AI帶來的挑戰，賴政府日前一口氣推出了橫跨經濟、治理、勞動與倫理…等領域，多達40項的AI新世代政策。從政策數量上看，可謂雄心勃勃、覆蓋全面。

然而，當政策落實到法律設計層面時，其結構性缺陷立即暴露：

核心邏輯偏差：法律設計傾向於「事前禁止與事後懲罰」，而非國際主流的「技術友善」或「沙盒式治理」（Sandbox Governance）。

缺乏國際標準：幾乎未導入國際上行之有年的風險分級管理（Risk-Based Approach, RBA）框架。

執法工具真空：法律條文與科技主管部門之間缺乏同步的監理指引、專業規範與執法尺度。

台灣長久以來的立法路徑似乎仍在延續：新科技引發社會恐懼 → 立法者以加重刑責回應民意 → 對產業與研究產生「寒蟬效應」（Chilling Effect）。 賴政府的AI立法，正在重蹈覆轍？

「七法」重罰爭議：無差別刑責升級，反成國家級風險

本次爭議的核心，在於政府提案將多項AI相關行為納入「刑事責任」，並大幅提高刑度。問題不僅在於罰則的重量，而在於其缺乏對風險層級的精細區分。

在現行草案的解讀下，AI內容創作、自動生成素材，甚至特定模型的訓練與使用，皆可能被解讀為觸犯以下罪行：

「加重詐欺與加重毀損名譽」：影響AI內容創作與金融科技新創。

「散布不實資訊與妨害電腦使用」：威脅社群媒體與網路服務提供者。

「個資法與著作權法刑度提高」：影響基礎模型的開發與數據訓練。

這種無差別「重罰」的邏輯，對AI創作者、AI新創公司、開源社群及研究機構造成了極高的不確定性。

司法體系困境：缺乏AI專業鑑定的「制度性風險」

更深層的危機在於：台灣目前的司法與執法體系，尚未建立AI專業審查與風險鑑定制度，法律刑責卻已被拉高。

台灣的法務部門試圖用傳統刑法工具，管理「AI產生的外部效應」；然而，法院卻缺乏工具來判斷「AI行為」的技術本質、模型的設計意圖或執行尺度。法律要管的是「結果」，卻沒有能力「評估過程」。這種法制與AI技術間嚴重的認知落差，無疑是一種潛在的制度性風險。

國際比較：台灣的框架落後於全球主流趨勢

綜觀國際，主要經濟體在AI治理上普遍採取「風險管理」與「創新協作」模式，而非單純的「刑罰嚇阻」。

歐盟：風險分級的典範（EU AI Act）

歐盟《AI法案》是全球最全面的監管框架，其核心原則是風險分級（RBA）：

不可接受的風險： 如社會信用評分，直接禁止。

高風險： 醫療、交通、教育…等，須通過嚴格的合規驗證與上市前審查。

低風險與微小風險：採自律規範、透明度要求（如標示為：內容為AI生成）與豁免機制。

重點：開源社群與研究機構獲得明確的豁免或減責。

歐盟的趨勢明確：目標是「AI風險管理」，不是「懲罰AI創新」。

美國：分散式治理與指引主導

美國聯邦政府不急於制定一部大型AI法案，而是採分散式、領域化治理：

不將刑法作為核心工具： 主要依賴現有法規，如 FTC（公平貿易委員會）的消費者保護、FDA（食品藥物管理局）的醫療審查。

監管指引先行：各領域主管機關針對性地發布指導原則。

鼓勵沙盒測試：提供「監管沙盒」（Regulatory Sandbox），讓技術在受控環境下進行測試。

美國的核心理念是：「不以法規限制AI創新速度。」

日本與新加坡：AI友善模型

亞洲的領先國家（如日本、新加坡）則採用「友善監理」（Regulatory Hospitality）的模式：

強調行政指引與產業自律，而非刑罰。

政府主動設立國家級「監管沙盒」，鼓勵企業與政府共同測試技術可行性與風險邊界。

台灣當前的法規方向，反而最像2016年以前歐盟的早期思維：試圖用舊法條硬套AI新科技，以刑罰來管理AI未知的風險，與當前的國際主流趨勢嚴重脫節。

台灣政府內部在AI政策上出現了顯著的「內耗」：

經濟部： 談論「AI產業引擎」與資金獎勵。

數位發展部： 談論「AI倫理與治理」。

立法部門： 著重「AI風險懲罰」。

這種多頭馬車、目標衝突的結果，直接在產業端引發了三重結構性焦慮：

新創公司卻步不前

由於缺乏清晰的風險分級與合規路徑，AI新創公司無法預估法律的風控成本，尤其擔心在模型測試或產品迭代中不慎觸及「重罰紅線」，導致營運風險過高。

基礎研究自我設限

當基礎模型（Foundational Models）的訓練與數據使用也可能落入擴張的刑法框架時，大學與國家實驗室的研究人員將被迫採取保守策略，限制研究的廣度與深度。

國際資本卻步觀望

跨國企業在決定將敏感技術或高風險模型佈局於特定國家時，最看重的是法規的穩定性與可預測性，遠勝於政府獎補助。當台灣的法制無法明確回答：「如果我的模型被惡意誤用，企業高層是否需要負擔刑事責任？」時，國際AI企業將選擇更穩定的司法管轄區。

不確定性，已成為台灣AI創新發展最大的風險。

理性治理的呼籲：解決問題，而非嚇跑AI創新者

重罰派的立法動機，往往是回應社會對Deepfake性影像與AI協助詐騙的強烈焦慮。然而，治安問題的治理方式，不應等同於對整體技術發展實施全面管制。

國際社會針對Deepfake的對策，多數集中在：

針對性制裁（Targeted Sanction）： 加重不法散布者與惡意製造者的法律責任。

平台義務： 要求平台要具備迅速移除與快速通報的能力。

技術規範： 推動AI數位足跡（Watermarking）與內容溯源的機制。

「一刀切」的刑罰擴張，不僅無法有效解決最急迫的惡意行為（詐騙者不會在乎輕罪或重罪），反而會將遵守規範的良善的AI創新者嚇跑。

台灣的解方：從懲罰走向賦能的政策轉向

台灣若想在全球AI競爭中脫穎而出，必須進行一場法制思維的根本性轉向。真正需要的不是加重刑責，而是以下三項關鍵政策工具：

確立風險分級立法框架（Risk-Based AI Governance）

效法歐盟「RBA精神」，但納入更具台灣產業彈性的豁免條款。將AI應用明確分為「高、中、低」三級，並針對高風險領域，要求實施「人機協同審查」與「合規報告」。

建立 AI 沙盒與技術指引制度（Regulatory Sandbox）

由主管機關主導建立國家級的「監管沙盒」，允許AI新創公司與研究機構在具備監督和防護機制的環境中測試創新應用，實現「能先做，再調整」的「試錯」精神。同時，由科技部門制定清晰的行政指引，提供合規操作的明確路徑。

設置 AI 專業審查與鑑定中心

在涉及AI模型的刑事案件中，法院不能僅依賴傳統的判斷。應仿效法務部鑑識實驗室模式，設立國家級AI鑑識與專業審查中心，為司法體系提供中立、專業的技術鑑定，以準確判斷AI行為的意圖、能力與技術的邊界。

台灣的AI未來，取決於制度的適應力

AI正在重塑全球秩序，其發展速度已遠遠超越現有法規更新的速度。然而，法治的優勢不在於速度，而在於方向的正確性與結構的穩定性。

台灣若真心想成為「AI創新島」，就必須立即檢視現行法案對創新的「保護主義煞車」。政府不應將「刑罰」作為「AI治理」的主軸，而應將重點放在風險管理、透明度要求以及技術賦能…等更有意義的事情之上。

AI 只是個「中性」的工具，危害的社會風險雖然需要治理，但法律的管制更必須要更加「精準」，不能「濫殺無辜」阻擋創新！台灣在全球AI化的浪潮中，真正的考驗，不再是AI技術的研發能力，而是法規是否足夠新穎？是否足夠理解AI技術？以及是否能真正跟得上全世界的監管的腳步？這將是跨越黨派，台灣要想發展成「AI科技島」必須理性面對的制度性大挑戰。