👉在台灣，AI 使用已成常態，卻缺乏清楚的人類介入與問責機制。當責任被要求、權限卻未給予，制度風險正在悄然累積。
壹、使用早已普及，制度卻仍語焉不詳
在台灣，AI 早已深度介入日常治理與專業判斷。從校園的學習分析與生成式作業，到媒體的自動摘要與標題生成；從金融機構的信用評分、保險風險預測，到公部門的文件比對、申請篩選與輿情分析--AI 已實質影響資源分配與個人機會。然而，多數制度仍將其定位為「工具」，彷彿只要有人最後簽名，就不構成真正的自動化決策。
貳、台灣現場的真實狀態：系統先跑，人再背書
實務上，常見的是一種「半自動、半默許」的運作模式：系統先給建議，人再確認；但確認的，多半是流程完成，而非判斷本身。
久而久之，人類角色從決策者，退化為簽核者，甚至成為替系統承擔責任的緩衝層。
問題不在於基層人員是否盡責，而在於制度是否真的賦予他們「說不」的權限。
參、最大風險：責任清楚，權限卻很模糊
台灣目前最明顯的治理缺口，在於問責結構。當 AI 輔助決策造成錯誤或歧視後果時，責任往往在系統廠商、使用單位與操作人員之間流轉，卻難以清楚歸屬。
結果是：人被要求負責，卻未必被賦予足夠的判斷權。風險不斷向下轉嫁，制度卻未能吸收。
肆、延伸思考｜台灣真正該補的是哪一塊？
對照國際規範可見，問題不在於台灣技術是否落後，而在於是否願意正視：AI 已不只是工具，而是準決策者。
若不重新界定人類介入的權限、責任與程序，所謂的「人類監督」終將只剩形式。
結語(代呼籲)｜不是反對 AI，而是拒絕判斷力被外包
這個討論，最終不是科技選擇，而是治理選擇。當演算法愈來愈成熟，台灣是否仍願意為人類的判斷，保留一條不被效率淘汰的制度路徑？這個選擇，將決定人是否仍是決策者，還是只剩下最後簽名的人。
