◎ 陳琪
美國紐約州州長Kathy Hochul簽署「人工智慧安全與教育責任法」（RAISE），與加州形成對先進AI的雙核心監管防線，其意義不只在於美國州權的再定位，更在於清楚揭示一個現實：當中央政府無法形成一致標準，地方政府仍有責任先行承擔風險治理。在聯邦層級遲遲未就AI安全立法的情況下，紐約與加州選擇直接要求事故通報、風險評估與監督機制，等同宣告AI已不再只是產業政策議題，而是公共安全與制度責任的問題。這樣的轉向，對仍高度強調「發展優先」的台灣而言，特別值得警惕。
紐約州州長Kathy Hochul簽署「人工智慧安全與教育責任法案」成為正式法律，讓紐約成為針對AI訂立全面安全規範的州。（歐新社檔案照）
從AI安全治理的角度來看，RAISE法最關鍵的訊號在於，它正式否定了「企業自律就足夠」的假設。要求AI公司在72小時內通報事故、提交風險評估計畫，並接受公部門持續監督，代表監管者已將AI視為具有系統性外部風險的技術，而非單純的效率工具。這一點，正好點出台灣當前治理的盲點。台灣在AI政策上長期以產業競爭力、算力布局與人才培育為主軸，卻對模型失誤、決策偏誤、資料外洩與自動化風險缺乏具體法律義務設計。一旦事故發生，多半只能事後究責，卻沒有制度化的即時通報與風險揭露機制。
紐約與加州的立法也顯示，AI監管不必然等同於全面禁止，而是建立「最低安全底線」。加州州長Gavin Newsom簽署的SB53法案，要求企業揭露安全協議與潛在最大風險，紐約RAISE法則進一步納入事故通報與罰則。這種做法對台灣極具啟發性。台灣目前缺乏一部真正聚焦於「高風險AI」的專法，主管機關分散、責任模糊，導致AI系統即使已被用於金融審核、校園管理、公共服務或人事決策，也未必需要進行跨部會風險評估。若沒有清楚的分類與責任分工，所謂的AI治理，往往只停留在政策宣示。
美國加州州長Gavin Newsom簽署的SB53法案，要求AI業者公開披露其安全協議並通報重大事件。（法新社檔案照）
當然，RAISE法的立法過程也提醒我們，AI安全從來不是單純的技術問題，而是一場高度政治化的角力。科技公司透過遊說成功刪除了部分更嚴格條款，顯示即便是科技重鎮，監管仍面臨產業反彈與妥協現實。這一點對台灣尤其重要。台灣的AI產業規模雖不如美國巨頭，但產官關係緊密，政策往往高度傾向「避免影響發展」。若缺乏明確的安全法制，最終風險只會被轉嫁給使用者、勞工與公共部門，等到事故發生時，社會才發現制度早已來不及介入。
從台灣的角度出發，真正該思考的不是要不要複製美國法條，而是是否具備「先承認風險、再談創新」的治理勇氣。至少在高風險應用領域，台灣應考慮建立三項基本制度：第一，要求先進或關鍵AI系統具備事故通報義務與明確責任主體；第二，導入跨部會的AI風險評估與持續監督機制，而非僅由單一產業單位主導；第三，區分一般AI應用與高風險AI，避免用同一套輕量規範處理本質上影響社會結構的技術。
當AI可能造成大規模社會影響時，誰該負責？這是台灣在下一階段AI政策中，無法再迴避的課題。圖為行政院會通過「人工智慧基本法」。（行政院提供）
紐約與加州的行動未必完美，但它們至少回答了一個核心問題：當AI可能造成大規模社會影響時，誰該負責？台灣若持續只談創新、不談安全，只談競爭、不談問責，那麼真正的監管並非缺席，而是被延後到事故發生之後。AI安全不是發展的阻力，而是讓發展不至於失控的前提。這正是台灣在下一階段AI政策中，無法再迴避的課題。
（作者為台北市民，自由業）
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