建立G2B2C電子公文交換法制
黃大洲
專案總監 編譯整理
美國3月發布AI國家政策框架 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月05日 美國白宮於2026年3月發布AI國家政策（National Policy Framework for Artificial Intelligence，下稱AI框架），提出與AI相關之立法建議。該框架不具強制性，亦非創立新規範，僅係提供國會就聯邦AI立法給予立法建議，以協助國會考慮聯邦層級之AI監管方案。 壹、政策背景 川普政府自2025年上任後即撤銷前總統拜登政府時期強調風險控管與偏見防範之14110號行政命令，並於三天後簽署14179號行政命令，《消除美國AI領導障礙》(Eliminating Obstacles to American Leadership in AI)，內容確立應維持並強化美國AI於全球之領導地位。同年7月，川普政府發佈「美國AI行動計畫」(AI Action Plan)，政策重心著重於AI監管鬆綁及創新驅動；後於12月簽署《確保AI國家政策框架》(Ensuring A National Policy Framework For Artificial Intelligence)行政命令，核心目標係排除地法對國家AI政策之影響，確保聯邦法規於AI治理上之優先，避免政府政策碎片化。而2026年3月發布之AI框架延續先前之政策路線，並具體化為立法建議，包含兒童保護、智慧財產權保障、AI打詐、民生能源確保等。於組織運作上，AI框架主張不增設新AI專門單位，而是透過現有機構依其專業領域彈性管理，同時亦要求建立聯邦層級之AI法規，制定全國一致之標準。 貳、重點說明 AI框架並未涵蓋所有AI相關議題，僅針對政府認為應作為聯邦AI立法核心之7個領域給予立法建議，針對兒童、創作者及社區提供保障，並於創新、競爭力及國家安全間取得平衡。 1.保護兒童並強化家長權能 該部分係強調對於兒童在AI相關風險上之保護，要求AI服務及平台應採取保護兒童之措施，並且賦予家長管控兒童之權力。框架建議國會應持續深化兒童保護相關之修立法，強制平台建立年齡驗證機制及降低性剝削或自傷風險之防禦措施。同時，應確保現行兒童隱私法規能適用於AI系統，並且應避免模糊之內容標準及開放性責任。並且應尊重各州對於兒童保護之一般性法規。 2. 保障及強化美國社區 AI框架呼籲國會應簡化AI基礎建設之聯邦許可程序，以加速AI基處建設發展，並且同時顧及民生能源，確保一般居民不因AI資料中心建設發展之電費成本而負擔較高電費。另應加強打擊AI詐騙及詐欺，並確保國安機構對AI模型之掌握及風險控管能力；對於中小企業應提供AI資源協助，普及AI於產業中之部署。 3. 尊重智慧財產權並支持創作者 AI框架強調對創作者之保障，同時亦不應損害合法創新及言論自由。框架中強調，國會應尊重法院對於AI模型利用著作權作品進行訓練之合理使用裁決。並呼籲國會考慮建立授權框架或集管機制，以保障著作權人與AI供應商間之協商管道；同時呼籲應建立對數位複製品之保護措施，避免如聲音或肖像等個人可辨識特徵被未經授權轉為AI商用。 4. 防止審查與保護言論自由 AI框架中強調，聯邦政府須保障言論自由，並防止AI系統被用以壓制或審查合法之政治表達或異議。呼籲國會應防止美國政府強迫科技廠商，包含AI供應商，基於政黨或意識形態禁止、更改或強制內容。並應針對政府於AI平台之審查提供有效救濟方式。 5.促進創新並確保美國AI之主導地位 為推動美國於AI之領先地位，國會應建立監管沙盒鼓勵創新，並將聯邦資料庫轉化為AI可讀形式供產學界之模型訓練。在監管上，應避免建立新的監管機關，而是透過現有專業機構及產業主導標準進行分業監管，確保AI發展能於現有法規框架與產業實務下穩定成長。 6. 教育民眾並培養具備AI能力之勞動力 AI框架中強調青年培訓以及新工作機會之重要性。呼籲國會應採取非監管手段，將AI納入現有教育及職訓計畫中，制定精準的人才扶持政策，並強化贈地大學(Land-grant institutions)之AI技術支援能力。 7. 建立聯邦政策框架，避免繁瑣的州級AI法規 聯邦政府須建立聯邦層級之AI政策框架，透過聯邦優先原則取代各州不一之法律，以減輕企業合規成本並維護國家競爭力。應禁止各州干預具跨州、外交及國安特性之AI技術研發，亦不得因第三方非法行為而懲罰AI開發者；但仍須尊重傳統之州警察權力，尊重地方政府之基礎建設規畫及州政府內部使用AI規範之自主權。 參、事件評析 美國AI框架延續川普政府自上任以來之AI政策，強調監管鬆綁，並欲降低對AI之嚴格管制，促進創新及強化美國競爭力。此次框架法建議係建議國會建立聯邦層級之AI規範標準，但核心並非推動單一、全面性之法規改革，而是針對各特定領域給予立法建議，透過各領域機構之既有專業進行分業監管。 相較於歐盟透過AI Act 建立統一且具法律拘束力之AI風險分級管理制度，美國AI框架則是傾向透過既有法律體系及主管機關進行管理。雖近年來美國部分州政府已陸續推動AI相關立法，然AI框架強調建立聯邦層級之一致性政策，未來聯邦與州之間之法律及政策適用仍有爭議產生之可能。整體而言，美國AI框架透過分散式法律制度、分業監管方式處理AI相關風險，而非建立全面性總括之AI專法或專責機構。惟該框架目前僅屬白宮向國會提出之立法建議，未來國會如何將該些建議具體落實於各部會之聯邦法案中，以及是否能有效平衡監管及創新需求，仍有待後續觀察。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
電信業者提供視訊服務之外國法制研析 美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。