經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》
經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段：
1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。
2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。
3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。
4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
許嘉芳
法律研究員 編譯整理
Organisation for Economic Co-operation and Development [OECD], Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI (Feb. 23, 2023), https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/2448f04b-en.pdf?expires=1683078463&id=id&accname=guest&checksum=030F1E26850085E4A7AC6B1EB60266A1 (last visited May 3, 2023).
Advancing accountability in AI, Organisation for Economic Co-operation and Development, https://oecd.ai/en/accountability (last visited May 3, 2023).
陳箴，〈美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）〉，2023年2月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8974（最後瀏覽日：2023/05/03）。
張瀠心，〈歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案〉，2023年1月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8958（最後瀏覽日：2023/05/03）。
韓國預告人工智慧基本法施行令修正草案──以公共部門先行及創業研發支援強化AI產業育成 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月30日 韓國科學技術情報通信部（과학기술정보통신부，以下簡稱「韓國科技部」）於2026年5月21日，就《人工智慧發展與信賴基礎建立等基本法施行令》（인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법 시행령，以下簡稱《施行令》）部分修正草案展開立法預告，以配合先前修正之《人工智慧發展與信賴基礎建立等基本法》（인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법，以下簡稱《AI基本法》）於2026年7月21日施行，俾強化人工智慧產業之育成[1]。 壹、背景摘要 韓國《AI基本法》修正案，係由多位國會議員提案之9件修正法律案經朝野合意整併而成，於2025年12月30日經韓國國會通過，並於2026年1月20日公布。其中國家人工智慧戰略委員會改組、專門人力支援等得即時施行之事項，已配合本法2026年1月22日之施行日先行施行；至公共部門人工智慧導入運用等須由下位法令具體化之事項，則與本次《施行令》修正草案同於2026年7月21日施行[2]。 貳、重點說明 《施行令》原就推進體系、產業育成及倫理信賴性確保等事項予以規範；本次修正草案則就前述《AI基本法》修正後新增之授權事項加以具體化，主要涉及公共部門人工智慧之導入運用、人工智慧研究所之設立運營、弱勢族群之近用及費用支援，以及人工智慧創業之促進等。茲就弱勢近用、公共部門先行及創業研發支援三方面，分述如次： 一、弱勢族群近用之保障與補助支援 考量高成本、高效能之人工智慧服務若僅少數人得以負擔，恐擴大實質之社會落差，《AI基本法》修正後增訂保障弱勢族群近用並提供補助支援之依據。《施行令》修正草案第2條之2乃將「人工智慧弱勢族群」之範圍予以具體化，除身心障礙者、65歲以上高齡者、基礎生活保障受給者等傳統弱勢外，並納入職涯中斷婦女、求職者、設於非首都圈之中小企業在職者、農漁業人等，以縮小區域與族群間之近用差距[3]。 二、公共部門先行採購及承辦人員免責 為使政府成為人工智慧應用之示範者並擴大市場需求，《AI基本法》第16條第3項明定國家機關等採購產品服務或發包勞務時，應優先考量人工智慧產品與服務；同條第4項並定明因該採購或使用致國家機關等受有損害，而承辦人員無故意或重大過失者，得予免責，藉以降低公務員採用新技術之顧慮。《施行令》修正草案第15條進而界定享有優先考量之產品服務範圍，以「依《AI基本法》第26條第1項設立之法定團體韓國人工智慧振興協會（한국인공지능진흥협회）確認確屬運用人工智慧或其技術者」，及「其他經韓國科技部長以告示指定者」為限；至其確認之基準及程序，另由韓國科技部長定之，以保留因應市場推陳出新之彈性[4]。 三、創業資金與人工智慧研究所之設立支援 於創業與研發支援方面，《施行令》修正草案第15條之3明定中央行政機關之長，得與中小新創企業部長（중소벤처기업부）協議後，請由韓國創業投資公司（한국벤처투자）運用創業投資母基金（모태펀드）訂定人工智慧產業相關投資計畫，以間接挹注人工智慧新創。另就大學及企業經韓國科技部長許可設立之「人工智慧研究所」（인공지능연구소），《施行令》修正草案第16條之2至第16條之4就其設立要件、許可程序、變更申報及國家支援經費等予以規定；其設立要件包含具備自立運營之財務能力、5名以上專責研發人力、高效能運算資源、研究資料保護措施及3年期事業計畫書等，俾透過多元管道投入創新人工智慧技術之開發[5]。 參、事件評析 韓國本次修正草案之重點，在於以公共部門先行帶動人工智慧需求面之擴散。其要求國家機關等採購產品服務或發包勞務時應優先考量人工智慧產品與服務。特別是，韓國承辦人員於無故意或重大過失時之採購免責一併入法，直接回應公務員採用人工智慧新技術之顧慮。此外，修正草案更增訂創業投資母基金、人工智慧研究所及優先採購等促進手段，呈現促進與規制雙軌並行之立法取向。 我國《人工智慧基本法》於民國114年12月23日經立法院三讀通過。該法第10條規定政府應積極推動人工智慧研發、應用及基礎建設，妥善規劃資源整體配置，並辦理人工智慧相關產業之補助、委託、出資、投資、獎勵、輔導，或提供租稅、金融等財政優惠措施。而於公共部門先行示範方面，雖無明文要求，但我國亦已有相當布局，數位發展部已建置「政府人工智慧應用平臺」（TryAI），彙整各機關之共通需求，廣邀國內業者開發生成式人工智慧工具上架「AI Bots市集」，供機關先行試用確認符合業務需求後，再循「共同供應契約」採購，藉以降低試錯成本並為國內業者創造市場[6]。惟相較於韓國，我國上開措施多屬行政指導與便利採購之性質，尚乏「優先採購」及「採購免責」之規範明文。 政府為人工智慧之重要採購者及應用者，其先行示範對市場具顯著之引導作用，而以人工智慧提供服務所生之風險，又常為承辦公務人員所顧慮。韓國以優先考量採購擴大需求、以採購免責降低公務員顧慮之入法設計，可供我國於後續作用法及採購相關規範之研修中參酌，俾使政府不僅為人工智慧之審慎使用者，亦為產業發展之帶動者。 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） [1]韓國科學技術情報通信部公告第2026-0603號，〈人工智慧發展與信賴基礎建立等基本法施行令部分修正令（案）立法預告〉，2026年5月21日，轉引自韓國國會圖書館國家戰略入口網，https://nsp.nanet.go.kr/trend/latest/detail.do?latestTrendControlNo=TREN0000004090（最後瀏覽日：2026/06/26）。 [2]同前註。 [3]《施行令》修正草案第2條之2。並參法務法人大陸亞洲，〈科技部「AI基本法施行令」修正草案立法預告〉，法律新聞（韓國），2026年6月25日，https://www.lawtimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=222514（最後瀏覽日：2026/06/26）。 [4]《AI基本法》第16條第3項、第4項；《施行令》修正草案第15條。依該條，公共採購優先考量之對象，以「依《AI基本法》第26條第1項設立之韓國人工智慧振興協會（한국인공지능진흥협회）確認確屬運用人工智慧或其技術之產品或服務」及「其他經韓國科技部長告示者」為限；其確認之基準及程序，由韓國科技部長另定告示。 [5]《AI基本法》第18條第3項、第22條之2；《施行令》修正草案第15條之3、第16條之2至第16條之4。 [6]〈數發部推「政府AI應用平臺」，共創公私協作AI應用新生態〉，數位發展部，https://moda.gov.tw/press/press-releases/17952（最後瀏覽日：2026/06/26）。
美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」，期能推動全球AI安全合作美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」（The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals，下稱本策略願景），美國商務部（Department of Commerce）亦於2024年參與AI首爾峰會（AI Seoul Summit）期間對外揭示本策略願景，期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性，NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含：一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標；二、風險測試、評估、驗證及確效（Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV）方法不健全；三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解；四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新，NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標：(1)推動AI安全科學發展：為建立安全準則與工具進行技術合作研究，並預先部署TEVV方法，以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施；(2)推展AI安全實務作法：制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標，以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的；(3)支持AI安全合作：促進各界採用前述安全準則、工具或指標，並推動全球合作，以發展國際通用的AI安全風險應對機制。
澳大利亞提出政府資料共享法案澳大利亞總理及內閣部（The Department of the Prime Minister and Cabinet，PM&C）之國家資料委員辦公室（Office of the National Data Commissioner）於2020年12月9日提交「澳大利亞資料可用性及透明度法案」（Data Availability and Transparency Bill 2020）至澳大利亞國會（Parliament of Australia），國會並已完成一讀及二讀 。 該法案旨在建立一個新的公部門資料共享方案，將原先未開放的公部門資料，透過本法案所設計的共享公部門資料相關管理制度，以促進公部門資料的可存取性及保障措施的一致性，藉此提高公部門資料透明度和大眾利用公部門資料的信心。 該法案所設計的資料共享機制，係由作為「資料保管者」（Data custodians）的各聯邦部門和州政府，自行或透過「被認證的資料服務提供者」（Accredited data service provider，下稱ADSP）共享其所保管的政府資料，使「被認證的利用者」（Accredited user，下稱利用者）得以利用之。 另外，該法案要求資料保管者必須在符合資料共享要件的情況下，才能共享資料，要件包含： 1、資料共享目的：係指該法案只允許資料保管者基於「提供政府服務」、「通知政府政策和計畫」、「研究與開發」等三個目的分享資料。倘涉及國家安全及犯罪調查等需要特殊監督利用機制的政府資料，則不包含在內。 2、資料共享原則：包含符合公共利益或道德評估之計畫；具備適合共享資格的人員；安全環境；資料最小化；合目的產出等五個原則。 3、資料共享協議：資料保管者與利用者之間，必須簽定「資料共享協議」，該法案有規定資料共享協議的應記載條款。 滿足上述要求時，該法案使原先被法律限制共享，或單純未積極開放的資料，都得以在利用者提出要求後，於符合要件及資訊保密相關法規後共享。反之，若不符合法案的要求，則不得共享資料，回復到原先的法律狀態，適用原先的資料保護框架。 最後，該法案授權獨立監管機構「國家資料委員」（National Data Commissioner），負責認證ADSP及可利用共享資料之利用者，並監管所有的資料共享計畫，以及提供諮詢、指導和倡導資料共享計畫的最佳方案。
何謂德國KOINNO創新採購中心?德國KOINNO創新採購中心是由德國經濟暨能源辦事處(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie)轄下的倉儲管理、採購與物流經濟協會(Bundesverband Materialwirtschaft,Einkauf und Logistik e.V, BME)所執掌，該協會主要任務為關於政府採購與各領域的物流管理的研發成果技術移轉、促進職業與終生教育的補助與經驗交流，目的在於創造未來趨勢、經濟發展與鼓勵創新。而KOINNO創新採購中心的成立宗旨即是持續提供政府採購的創新來源，並引導具有創新元素的政府採購實踐為成功經驗與最佳練習。 其中政府採購方面，BME在2004年建立該平臺，其功能為提供使研發成果能最佳實踐的對話交流、創造未來發展趨勢與創新、將研發成果技轉給採購機關與提升政府採購的價值。德國慕尼黑國防大學的公共採購法學與管理研究中心(Forschungszenturm für Recht und Management öffentlicher Beschaffung der Universität der Bundeswehr München,FoRMöB)是KOINNO的合作夥伴，同時也是德國唯一以企業經營與法學觀點分析公共採購問題的跨領域研究中心。