生成式 AI 好夯！蕭奕弘談台灣人工智慧相關法規的現況與未來挑戰Knowing新聞 (2024-09-20 11:20:00)

隨著生成式人工智慧（AI）技術的快速崛起，AI不僅成為了科技領域的重要話題，更是進入了金融、醫療、教育等多個產業的應用層面。然而在 AI 技術的應用與發展下，各國的法規如何跟上其腳步，成為了各界關注的焦點，其中關於生成式 AI 是否被「合理使用」的探討，更是法律界的重中之重。

律師蕭奕弘除了分享多個各國案例，指出合理使用的標準，將在 AI 時代下重新被思考外，也針對台灣 AI 的法規現況與未來挑戰進行了深入探討，提出了多項值得關注的議題。

相較於歐盟發布《人工智慧法》後，已在 AI 相關法規領域走在世界前端，其對於高風險 AI 系統的監管與認證，也已經成為全球的參考標準，台灣的 AI 法規發展相對來說還處於初期階段。

蕭奕弘指出，AI 的核心依賴於大量數據的訓練，然而，如何合理合法地使用這些數據成為了一個複雜的問題。例如歐盟的《一般資料保護條例》（GDPR）對於個人資料的保護提出了嚴格要求，台灣的個資法雖然已有所規範，但如何應對 AI 時代的大數據挑戰，仍需進一步探討，「AI在訓練過程中，使用了大量個資與機密資料，這些資料如何被合理使用，以及如何避免侵害隱私，都是重要的課題。」

行政院發布《生成式AI參考指引》

根據台灣行政院發布的《生成式AI參考指引》，生成式 AI 所產出的資料必須經由專業人員最終審查，不能依賴生成式 AI 做為唯一的行政依據。此外，涉及機密的文件不能使用生成式 AI 進行處理，而隱私資料的適當揭露也必須受到高度重視。

金融業領先應用：AI監管的試驗場

繼去年 10 月下旬公布了「金融業運用人工智慧(AI)之核心原則與相關推動政策」，擬定了適合台灣金融業的 6 項核心原則及 8 項配套政策之後，台灣金管會為因應 AI 在金融服務領域的快速發展、風險問題及監理挑戰，於今年 6月發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」，希望作為金融機構導入、使用及管理 AI 的參考。

金融業運用 AI 指引共分為 1 總則及 6 大章節，開宗明義先闡述了 AI 系統相關的基本定義、生命周期、風險評估考量因素，以及以風險為基礎落實核心原則的方式，並說明了第三方業者的監督管理措施。而 6 大章節包括：

第一章 建立治理及問責機制

第二章 重視公平性及以人為本的價值觀

第三章 保護隱私及客戶權益

第四章 確保系統穩健性與安全性

第五章 落實透明性與可解釋性

第六章 促進永續發展

＊詳細報導請見：金管會今發布「金融業運用 AI 指引」！用最快速度看懂 1 總則及 6 大章節

「金融業往往是監管的試驗場，許多新的法規和要求會先從金融業開始實施，之後再擴展到其他產業。」蕭奕弘強調，AI 技術的應用在金融業中不僅涉及數據隱私，還涉及系統風險和內部控制的問題，這些問題如果處理不當，可能會對整個金融系統的穩定性造成影響。因此，金融業對於 AI 應用的監管，將成為未來其他產業制定 AI 法規的重要參考。

台灣 AI 的未來發展與法規挑戰

在談到台灣未來 AI 法規的發展時，蕭奕弘呼籲政府應加強對 AI 相關領域的立法規範，特別是著作權法的修法。蕭奕弘也表示，國科會於今年 7 月 15 日提出《人工智慧基本法草案》，但其中 18 個條文都只是概論，屬於國家發展指引性的條文，現在最需要的就是修正著作權法。

該草案涵蓋了人工智慧的定義、研究發展原則、法規調適、公私協作與國際合作、隱私保護等多個重要議題。其中也特別強調了政府在推動 AI 發展中的責任，包含保障勞工權益、個資隱私，以及促進 AI 人才培育等。

蕭奕弘提醒，該法律框架乍看把方方面面都納入，但還是要特別注意其中包含「產品安全」、「民事責任」、「政府監管」以及最重要的，訓練資料是否可以合理使用等迫切需要解決的問題。