人工智慧倫理準則

人工智慧系統定義

根據歐盟AI法，人工智慧系統 (AI System) 是一項基於機器運算的系統，旨在於明確或隱含的目標下，針對接收到的輸入內容，產生如預測、內容、建議或決策等輸出，進而影響其所處環境。關鍵技術特徵包括：

自主性 (Autonomy)：系統能在一定程度上獨立運行。
推論能力 (Inference)：系統能從數據中學習並進行邏輯推演。
影響力 (Impact)：系統的輸出能對真實物理或虛擬環境造成影響。

人工智慧技術近年快速發展，為人類社會與經濟帶來廣泛效益的同時，也伴隨著隱私侵犯、演算法偏差與歧視、系統安全性不足及責任歸屬不清等不可預測的風險。因此，人工智慧法的重要性在於在不阻礙技術創新的前提下，建立治理方針與原則。其核心價值在於維護人類自主性與確保人為可控性，避免 AI 系統的產出對個人基本權利、社會秩序、法治及國家安全造成重大危害，同時提供產業界明確的合規框架以建立市場信任。

準則本身的三層架構

第一章：奠定基礎的倫理原則

根植於基本權利，提出四項倫理原則：

尊重人類自主性（Respect for human autonomy）
預防傷害（Prevention of harm）
公平性（Fairness）
可解釋性（Explicability）

第二章：實現可信賴 AI 的七項關鍵要求

這是準則中最常被引用的部分，包括：

人類能動性與監督（Human agency and oversight）
技術穩健性與安全性（Technical robustness and safety）
隱私與資料治理（Privacy and data governance）
透明性（Transparency）
多元、非歧視與公平性（Diversity, non-discrimination and fairness）
環境與社會福祉（Environmental and societal well-being）
問責制（Accountability）

第三章：可信賴 AI 的評估清單

提供一份實務性的「可信賴人工智慧評估清單」（Trustworthy AI Assessment List），協助開發者與部署者在實作中自我檢核是否符合上述七項要求。

歐盟《人工智慧法案》（EU AI Act）簡介

《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）是由**歐盟執委會（European Commission）委託成立的「人工智慧高階專家小組」（AI HLEG, High-Level Expert Group on Artificial Intelligence）**於 2019 年 4 月發布。

歐盟人工智慧法是全球首部全面監管人工智慧的法律框架，旨在透過基於風險的方法（Risk-based approach）來確保人工智慧系統的安全與倫理。

其核心架構與特點如下：

風險基礎（Risk-Based）分級監管：依據對基本權利與安全的威脅程度，將 AI 系統分為四個風險等級：
1. 不可接受風險（Unacceptable Risk）：全面禁止。例如政府進行社會信用評分、利用潛意識操縱人類行為，以及在公共場所進行即時遠端生物辨識等。
2. 高風險（High Risk）：受嚴格監管。例如應用於關鍵基礎設施、醫療、教育、就業招募及執法領域。開發與部署者必須建立風險管理系統、確保資料品質、具備高透明度，並落實人類監督。
3. 有限風險（Limited Risk）：著重透明度義務（使用戶有知情權）。例如聊天機器人必須明確告知使用者正在與 AI 互動；AI 生成或竄改的影音文字（如深偽 Deepfake）必須加上機器可讀的標記。
4. 最小風險（Minimal Risk）：無特別的法規限制，如垃圾郵件過濾器或 AI 電子遊戲，但鼓勵採取自願性行為準則。
通用 AI 模型（GPAI）規範：針對如 ChatGPT 等基礎模型，提供者必須維護技術文件、遵守歐盟著作權法並揭露訓練資料。若模型算力極高而被認定具「系統性風險」，則須額外進行對抗性測試及確保網路安全。
強大的域外效力與重罰：法案適用於任何將 AI 系統投入歐盟市場的企業；只要 AI 的「輸出」在歐盟境內被使用，即便企業（如台灣廠商）設立於歐盟外，亦受法案拘束。違規罰鍰最高可達全球年營收的 7% 或 3,500 萬歐元。

台灣《人工智慧基本法》簡介

台灣的《人工智慧基本法》於民國 115 年（2026 年）1 月 14 日正式施行，其立法選擇了一種介於歐盟「風險基礎」與美國「結果導向」之間的框架性立法（混合模式）。其核心架構與特點如下：

七大基本原則：明定我國 AI 的研發與應用，必須遵循以下七大核心價值：
1. 1. 永續性：兼顧社會公平及環境永續，降低數位落差。
  2. 人類自主性：尊重個人基本權利，落實以人為本並確保人為介入監督。
  3. 隱私保護及資料治理：採用資料最小化原則，避免資料外洩。
  4. 安全性：建立資安防護，確保系統穩健。
  5. 透明及可解釋性：適當揭露或標記產出，利於評估風險。
  6. 公平性：盡可能避免演算法產生偏差及歧視。
  7. 可問責性：確保開發者、部署者等不同角色承擔內部與外部責任。
授權各部會與風險分類框架：基本法不直接對具體的 AI 應用設限，而是由數位發展部參考國際標準，建立與國際介接的「人工智慧風險分類框架」。各領域的目的事業主管機關再依此框架，視需要訂定以風險為基礎的具體管理規範或指引。
高風險 AI 的責任與救濟機制：針對高風險的 AI 應用，政府應明確劃分責任歸屬與歸責條件，並建立配套的救濟、補償或保險機制（但於實際應用前的單純研發測試階段可獲豁免）。此外，為確保中小企業不因 AI 發展受到巨大衝擊，政府亦會提供相關的鼓勵及輔導轉型措施。

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