制定人工智慧基本法草案公聽會：聚焦治理模式、資料治理與人才培育
教育及文化委員會交通委員會會議日期：2025-04-16
立法院教育及文化委員會與交通委員會舉行「人工智慧基本法草案」聯席公聽會，邀集多位產官學研代表與會。會中針對 AI 治理模式（如歐美模式與臺灣模式之差異）、主權 AI 與繁體中文語料庫建置、資料開放與著作權合理使用、風險分級管理機制、人才培育及勞動權益衝擊等關鍵議題進行深入討論，期盼透過法制化為產業創新與人權保障取得平衡。
討論事項一
制定「人工智慧基本法草案」公聽會
核心議題
- 探討我國人工智慧基本法之立法定位、治理架構與主管機關設置。
- 審視 AI 發展中之資料治理、著作權合理使用、算力與繁體中文語料庫建置。
- 平衡 AI 產業創新發展與人權保障、數位平權及風險分級管理。
相關爭議
- 事前管制與事後究責之平衡：部分專家認為 AI 應如美國模式採取事後究責以避免扼殺創新，亦有觀點認為應針對高風險應用採取適度的事前管制。
- 資料訓練階段之著作權認定：AI 模型訓練使用海量資料是否涉及侵權，以及是否應透過法定授權或合理使用機制來兼顧產業界需求與著作權人權益。
- 主責機關與戰略層級：討論主管機關應歸屬數位發展部、國科會，或應拉高層級設立跨部會的國家人工智慧戰略特別委員會。
立法委員發言
葛如鈞 立法委員
- 主張人工智慧基本法應在以人為本、數位平權、永續發展及值得信賴的前提下推動。
- 建議行政院應成立國家人工智慧戰略特別委員會，由院長召集跨部會及各界代表共同督導全國 AI 事務。
- 強調國家應積極辦理 AI 產業輔助、投資、激勵及提供租稅、金融等財政優惠措施。
- 認為應研議建立資料開放、共享、再利用及價值保存與分配機制。
麥玉珍 立法委員
- 認為應參考國際法規並結合臺灣產業差異，制定適合我國人民、值得信賴的法規。
- 主張在中央以數位發展部為主責機關，將所有風險納入管理並建立可問責性制度。
- 強調在規範之餘應提出創新鼓勵措施，兼顧科技發展與人民權益。
張雅琳 立法委員
- 認為基本法需有統籌各部會且具決策及執行能力的中央主管機關專責管理。
- 主張依實質影響程度建立風險分級與責任分類制度，針對高風險系統採更嚴格審查機制。
- 強調應將資料從私人壟斷轉向公共利益，並加強關鍵設施中的 AI 安全審查以防範國安與認知作戰風險。
林沛祥 立法委員
- 主張融合歐盟風險分級管理與美國市場導向創新，並加入數位平權及文化多樣性等臺灣特色。
- 強調應提高預算並加強 AI 基礎研究、前沿技術與中小學 AI 教育的資源投入。
- 提出應建立資料開放與共享機制，並制定合理的價值分配機制以確保資料貢獻者回報。
郭昱晴 立法委員
- 建議將科技普及性列為國家義務，避免 AI 發展成為數位菁英專利。
- 主張 AI 主管機關應設在數位發展部以利跨部門整合推動。
- 呼籲建立 AI 國安審查機制、加強關鍵設施安全審查，並實施內容來源標記以防範認知作戰。
廖偉翔 立法委員
- 強調隨著深偽與聊天機器人盛行，數位空間中應設立安全且保護隱私的人類驗證機制。
- 主張推動創新合作與人才培育、建立風險分級機制、強化個資隱私保障與繁體中文語料訓練。
- 呼籲政府在法規上保持彈性，並持續檢討主管法規以防止科技濫用與新型犯罪。
洪孟楷 立法委員
- 主張臺灣版人工智慧基本法應兼顧產業創新轉型、個資與數據管理、防範新型犯罪及保障勞工權益四大面向。
- 建議應賦予民眾可攜權及刪除權，並建立專責監管單位落實風險稽核。
- 認為未來教育與社會應重視如何培養會下指令的人，善用 AI 提升競爭優勢。
吳宗憲 立法委員
- 批評行政院在 AI 基本法推動上過於遲緩，呼籲行政機關儘速將草案送交國會審議。
- 強調基本法應作為指導方向，幫助各領域作用法能順利推動以跟上國際腳步。
- 支持設置獨立的國家級委員會或特別委員會來統籌 AI 發展。
相關人員回應
陳炳宇 國家科學及技術委員會副主任委員
- 說明行政院已指示人工智慧基本法草案改由數位發展部主政辦理立法作業及條文解釋。
- 指出國科會將專責致力發展 AI 科研，補助頂尖學研機構並持續強化 AI 人才培育與國際鏈結。
- 表示將把會中專家學者的建言納入，共同奠定我國 AI 永續發展的基礎。
葉寧 數位發展部常務次長
- 支持以制定基本法來宣示 AI 基本原則，並以鼓勵創新、兼顧人權為核心理念。
- 說明草案涵蓋永續性、人類自主性、隱私保護與資料治理、安全性、透明可解釋性、公平性及可問責性等七大原則。
- 強調數發部將透過算力、資料、人才、行銷、資金等五大政策工具積極投資 AI 新創事業。
吳穎沺 教育部資訊及科技教育司司長
- 說明教育部致力於扎根中小學 AI 教育，開發通用型 AI 夥伴與融入各類學習平臺。
- 積極建立中小學教師支持系統，並提升高等教育 AI 教學量能，成立臺灣大專校院人工智慧學習聯盟（TAICA）。
- 核定產學創新研究學院等 5 個 AI 領域研究學院，建置 AI 應用教學實作場域。
葉丙成 教育部政務次長
- 說明教育部正透過 AI 大學聯盟集結大學力量培養產業所需人才，並已主動向企業人資長推廣對接。
- 指出中小學教育現階段應著重於讓師生熟悉、使用並喜歡 AI，培養對 AI 演進的好奇心與接受度。
- 提到教育部已將本土語料庫免費開放，供各界開發相關應用。
蔡祈岩 中華民國資訊經理人協會理事長
- 建議在法條中明定 AI 訓練階段（Data Mining）合理使用之智財權規範，不宜過度限縮。
- 呼籲各部會盤點並修正過時的租稅獎勵與補助表格，將軟體及 AI 納入補助範圍。
- 建議政府支持並鼓勵臺灣各產業投入開源（open source）社群貢獻，並建立救濟與權責規範。
薛良斌 MeetAndy AI共同創辦人
- 建議移除地方政府首長的戰略委員會參與資格，改以中央統一集權模式運作，建立多層治理架構。
- 建議直接採用歐盟標準進行風險分級，並由行政院指定或設立專責單位負責風險評估與技術支援。
- 提議政府應設立 AI 可及性基金、建立國家級資料治理機制及繁體中文訓練資料集。
林志潔 國立陽明交通大學科技法律學院特聘教授
- 建議在 AI 基本法中建立明確的「AI主權」概念，提升資料治理至國家戰略高度以維護國家安全。
- 強調法規不能僅有原則宣示，必須明確規範原則如何應用與落實執行。
- 提醒應注意監理沙盒與個資保護衝突時的解決機制，避免過高的法遵成本扼殺創新。
許明暉 臺北醫學大學大數據科技管理研究所教授
- 指出臺灣在醫療 AI 領域透過前瞻計畫與次世代醫療計畫成立三大 AI 中心，已具備良好基礎。
- 建議經濟部對已成熟且合法的醫療等 AI 產品提供集體向海外促銷的支援。
- 期望健康資料的應用能有好的法制基礎，並參考美國 HIPAA 規範在去識別化後合理應用健康資料。
呂冠緯 均一平台教育基金會董事長兼執行長
- 認為臺灣應著重於 AI 應用、人才培育與跨域整合，打造「The AI We All Need」。
- 強調 AI 基本法應作為國家人才整體升級的基本知識法律，並以民間創新為主體推動。
- 建議善用 AI 工具來整合、梳理社會大眾與各產業的共識。
侯宜秀 財團法人台灣人工智慧學校基金會秘書長
- 指出臺灣應成為最會用 AI 的國家，透過百工百業的滲透應用發揮工程師工藝精神。
- 強調 AI 素養教育應普及各年齡層，包含理解技術邏輯、應用及反思評估能力。
- 建議透過草根性、多方利害關係人在特定應用場景進行分級管理的敏捷治理制度。
林意蓉 Gogolook政府關係暨公共政策經理
- 強調防詐及數位信任建設需要高度的公私協力。
- 肯定基本法設立明確主管機關及給予財稅金融優惠措施的方向。
- 提醒需正視資料最小化原則與 AI 訓練大量資料需求間的落差，以及個資法刪除權與 AI 模型訓練的衝突。
邱文聰 中央研究院法律學研究所特聘研究員
- 認為 AI 應用風險分級應視事物本質而定，預期影響重大個人權利之 AI 應用需有較高程度的事前管制。
- 主張個資利用應透過 IT 技術協助資料當事人行使權利，落實以人為本的資料選擇權。
- 建議透過立法給予 AI 訓練或資料探勘法定的授權並搭配適度補償，平衡著作權人權益與資料利用。
李建良 中央研究院法律學研究所特聘研究員
- 指出基本法的優點是展現藍圖與基本原則，但若規範對象為人民則需注意與後續作用法的銜接。
- 建議在基本法中釐清通用型 AI（GPAI）與生成式 AI 的影響及風險分級判斷機制。
- 認為資料治理是通案性問題，應拉出來做全面性處理，而非僅限於 AI 基本法中。
洪毓祥 資訊工業策進會博士
- 代表產業指出繁體中文大型語言模型需要政府長期支持與維護以避免簡體用語誤差。
- 建議政府提供公開資料集（public data set）以解決產業界資料取得不易的問題。
- 呼籲法規立法不宜過度限制，應先讓臺灣 AI 產業與應用發展起來，再採取事後規範或適度補償。
王志清 LeadBest Consulting Group共同創辦人暨數位長
- 指出企業在導入 AI 時面臨資料適法性、侵權疑慮及開源模型資安風險等實務挑戰。
- 支持設立視角高的國家 AI 戰略委員會進行政策方向及跨部會協調。
- 建議針對不同應用場景與資料敏感度建立明確的風險分級指引，加速產業落地。
相關後續
- 行政部門將針對與會專家學者及立委提出的意見進行內部研議與跨部會協調。
- 立法院將依規定於公聽會終結後 10 日內提出公聽會報告，作為後續審查人工智慧基本法草案之參考。
原始資料
- 公報
- 1143801
- 卷／期／冊
- 114／38／1
- 發布日期
- 2025-05-07
- 原始連結
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