當《人工智慧基本法》正式上路，企業與個人的角色正在被重新定義
嗨 我是CCChen
本文使用AI工具: NotebookLM 分析與彙整
本文參考資料: 《永續e起來》第102場: AI人工智慧基本法,從資安到公司治理 l 中華亞太智慧物聯發展協會理事長 游文賢
資料連結:https://www.youtube.com/live/zREyTqF_rb0?si=3fs_SNSILKq9zSdL
為什麼 2026 年，AI、資安、永續與風險管理必須被放在同一個框架下思考
2026 年，台灣正式進入一個全新的階段。
不只是 AI 技術更成熟，而是「制度終於追上了技術」。
過去5年，AI 的討論大多圍繞在效能、準確率、導入成本與競爭優勢；資安被視為 IT 部門的責任；永續則多半落在 ESG 報告與環境指標。
這三條線，各自發展，卻鮮少真正交會。
但現實很快逼我們正視一個事實：
當 AI 介入決策、資安保護資料、永續要求長期責任時，這三件事已經無法再分開處理。
AI 需要大量資料，而資料一旦集中，就成為高價值的攻擊目標；
資安事件不只影響系統，更直接衝擊信任與治理責任；
而永續，開始要求企業對「科技帶來的長期影響」提出清楚交代。
這正是《台灣人工智慧基本法》誕生的背景。
它不是一部單純規範技術的法律，而是一部將 AI 納入國家風險管理體系的治理法。
在這個架構下，AI 不再只是工程問題，而是治理問題；
資安不再只是防禦，而是責任；
永續不再只是價值宣示，而是決策後果。
《台灣人工智慧基本法》的核心設計：一部以治理為本的 AI 法律
從立法精神來看，《人工智慧基本法》選擇了一條相當清楚、也相當務實的路。
一、立法主旨與定位
本法的核心目的在於：
促進以人為本的人工智慧發展，同時保障人民基本權利、社會福祉與國家永續。
它並未急於設定大量禁止條款，而是先建立一套「治理原則與責任框架」，為後續作用法與產業規範預留空間。
二、主管機關與治理架構
- 中央主管機關：國家科學及技術委員會(國科會)
- 協同角色：數位發展部、各目的事業主管機關
- 政策層級：行政院國家人工智慧戰略特別委員會
這樣的設計，明確傳達一個訊息：
AI 不是單一部會的事，而是跨產業、跨治理層級的國家工程。
三、七大核心治理原則
基本法明確揭示七大原則，作為所有 AI 研發與應用的上位指導：
- 永續發展與社會福祉
- 人類自主與最終決策權
- 隱私保護與資料治理
- 資安與系統安全
- 透明與可解釋
- 公平與不歧視
- 問責與責任歸屬
這七項原則，幾乎完整對齊國際 AI 治理主流，也為企業未來導入 ISO 42001、ISO 27001 提供了清楚方向。
四、風險分級與責任邏輯
台灣人工智慧基本法採取「風險分級管理」模式，參考歐盟 AI Act，但保留彈性：
- 不可接受風險：依法禁止
- 高風險應用：須建立責任、救濟、補償與保險機制
- 一般風險：要求透明與基本治理
- 低風險：原則不介入
這樣的設計，讓企業終於知道紅線在哪裡，而不必再靠猜測行事。
台灣人工智慧基本法 × 歐盟 AI Act × ISO 42001 的結構性比較
把這三者放在同一張圖上看，會發現它們其實扮演的是不同層級的角色。
一、層級差異
- 台灣人工智慧基本法：國家層級的治理框架
- 歐盟人工智慧法案（EU AI Act）：市場強制監管法
- ISO 42001：組織可落地的 AI 管理系統標準
簡單說：
歐盟告訴你「哪些不能做」，
台灣告訴你「該如何負責任地做」，
ISO 42001 則教你「每天如何管理」。
二、治理邏輯差異
- 歐盟 AI Act：高度法制化、罰則明確
- 台灣 AI 基本法：原則導向、鼓勵創新
- ISO 42001：PDCA 循環、持續改善
台灣選擇的是一條先建立治理能力，再逐步細化監管的路線，這對以中小企業為主體的產業結構而言，極為關鍵。
三、對企業的實際影響
未來企業面對的現實是：
即使沒有被法律強制，也會被市場、客戶與供應鏈要求證明「你有沒有好好治理 AI」。
而 ISO 42001，正是最清楚、最可被查驗的證明方式。
ISO 42001 × ISO 27001 × ISO 14064 × OWASP × AI 治理的整合視角
真正的挑戰，不在於理解標準，而在於如何整合。
一、各標準的角色定位
- ISO 27001：保護系統與資料（防外部風險）
- ISO 42001：治理 AI 決策與模型生命週期（防內部風險）
- ISO 14064：量化與查證碳排放（永續可信度）
- OWASP：揭露技術弱點與攻擊面
- AI 治理：將上述全部串成一套可問責的管理系統
它們不是競爭，而是拼圖。
二、導入順序的關鍵判斷
許多企業犯的錯是：
先導入 AI → 出問題 → 補資安 → 再補治理。
正確順序應該是：
先治理邊界 → 再談安全 → 最後談效能與擴張。
ISO 42001 的價值，就在於它讓企業能夠「事前證明已盡責」，而不是事後補救。
結尾｜CCChen 的 2026 觀察彙整
如果要為 2026 年做一個總結，我會說：AI 的競爭，已經從技術賽，轉為治理賽。
真正能走得遠的企業，不一定是模型最先進的，而是最清楚知道「自己為什麼、在什麼邊界內使用 AI」的組織。治理，不再是阻礙創新，而是讓創新能被信任、被持續的前提。
對企業經營者而言，現在正是重新檢視治理架構的時候。AI、資安與永續，不應分散在不同部門，而應被放在同一張風險地圖上。能夠整合 ISO 27001 的防禦能力、ISO 42001 的決策治理，以及 ISO 14064 的永續責任，企業將具備真正的長期競爭力。
對中高階主管而言，未來的價值不只在於專業深度，而在於能否跨域整合。懂技術卻不懂治理，風險會找上你；懂治理卻不懂技術，也無法落地。
而對個人職涯來說，2026 年後最重要的能力，不是寫出多厲害的模型，而是能夠在 AI、資安與永續之間，做出負責任的判斷。
這正是 AI 應用規劃師、AI 治理型人才即將被大量需要的原因。
未來，不會屬於單點專家，而屬於願意為長期後果負責的人。
治理，將成為 AI 時代最被低估、卻最關鍵的能力。
— CCChen
