隨著立法院的三讀槌落下，臺灣《人工智慧基本法》正式過關。這部法案的通過，標誌著臺灣 AI 發展正式告別了「指引（Guideline）」的軟性勸導時代，跨入了「法制（Regulation）」的硬性監管紀元。
在這個時間點，許多企業主、CIO（資訊長）與 CCO（法遵長）最焦慮的問題莫過於：「法條寫得這麼抽象，我們到底該怎麼做才算合規？」
從「無法可管」到「七大原則」的落地
回顧這部法案，雖然它定位為「基本法」（Framework Law），意味著它更像是建築的「骨架」，具體的牆面與裝潢（作用法與細則）將在未來兩年由各部會陸續補齊。但我們不能忽視其中確立的關鍵訊號：國科會（NSTC） 正式成為統籌機關，而 數位發展部（MoDA） 則扛起了「風險分類框架」的重責大任。
法案中明訂的七大原則——永續發展與福祉、人類自主、隱私保護與資料治理、資安與安全、透明與可解釋、公平與不歧視、問責，看似老生常談，實則暗藏殺機。特別是對於「透明性（Transparency）」與「問責（Accountability）」的要求，這意味著企業不能再用「演算法黑盒子」作為免責金牌。當你的 AI 客服誤導了消費者，或者你的 HR 招聘 AI 篩選時出現性別歧視，企業必須要能「解釋」為什麼發生，並證明自己已經「盡力管理」。
但在法律實務上，「盡力」是一個模糊的概念。這正是企業焦慮的源頭。
站在國際巨人的肩膀上——從布魯塞爾到臺北
要解讀臺灣的《人工智慧基本法》，我們不能只看臺灣，必須將視角拉高到國際光譜。
在光譜的一端，是歐盟的《歐盟人工智慧法案》（EU AI Act）。它採取嚴格的「產品安全」邏輯，將 AI 視為潛在的危險品，實施嚴格的上市前審查。這是一套「由上而下」的強監管模式。
在光譜的一端，是新加坡與日本。新加坡的《Model AI Governance Framework》與日本的《AI 社會原則》，更多採取「輔導」與「自律」的態度，強調在創新與安全間取得平衡。
臺灣的《人工智慧基本法》顯然選擇了一條折衷的「第三條路」。它吸收了歐盟「以風險為基礎（Risk-Based Approach）」的精神，將 AI 分級；但在實務執行層面，數位發展部推動的驗證機制則高度接軌美國 NIST AI RMF 的技術邏輯，不只看合規結果，更強調透過持續的評測（Measure）與管理（Manage）來確保系統可靠性。
這對臺灣企業意味著什麼？意味著我們不需要像歐洲企業那樣，為了合規而讓創新窒息；但也絕不能像過去那樣野蠻生長。未來的監管重點，將不再僅是傳統的 ISO 27001 資訊安全（Security），而是擴展到 安全性（Safety）、公平性（Fairness）與可解釋性（Explainability） 的綜合考量。
ISO/IEC 42001 —— 企業在法律空窗期的「避險方舟」
現在，讓我們回到企業最實際的痛點：在細則尚未出爐的這兩年「空窗期」，企業該如何自保？這裡有一個法律與管理上的黃金交集點：ISO/IEC 42001（AIMS 人工智慧管理系統）。
許多人誤以為 ISO/IEC 42001 只是另一張掛在牆上的證書，但在《人工智慧基本法》通過後，它實際上成為了企業證明「盡職免責（Due Diligence）」最強有力的證據。為什麼？因為 ISO/IEC 42001 的條款結構，幾乎完美映射了基本法的要求：
1. 針對「問責」
基本法要求企業需對 AI 決策負責。ISO/IEC 42001 的 Clause 5 (Leadership) 明確規範了最高管理層必須對 AI 治理負責，不能將責任全推給工程師。建立「AI 治理委員會」不再是選配，而是標配。並且在附錄A裡面，明確的提到需「在組織內建立當責機制，以維持其對人工智慧系統實施、運作和管理的負責任方法。」
2. 針對「風險管理」
基本法強調的風險分級，其核心精神在於「預防損害」。這正是 ISO/IEC 42001 Clause 6.1（應對風險與機會之措施） 的價值所在。 不同於傳統 IT 看重系統穩定性，ISO/IEC 42001 引入了基於衝擊（Impact-based）的風險管理思維。企業必須跳脫技術視角，深入評估 AI 系統對 「個人、群體及社會」的潛在影響。 當監管機構質問：「你如何確保此系統不會擴大社會偏見或損害特定群體利益？」你可以拿出以衝擊為核心的風險評估報告，證明企業已將外部社會責任與內部組織治理完美對齊，而非僅止於技術除錯。
3. 針對「透明性與標示」
基本法明確要求 AI 產出需進行「標示（Labeling）」並揭露相關資訊，這往往是企業最頭痛的行政負擔。然而，透過 ISO 42001 Annex A.8（人工智慧系統之關注方資訊）的控制措施，它明確了企業應對外提供哪些資訊，並給予了清楚的指引，使得這項法遵要求得以轉化為標準化流程。同時「透明性」的揭露也能讓下游使用者（User）正確理解 AI 的能力邊界，避免因誤用（Misuse）而產生的法律糾紛。
簡單來說，如果《人工智慧基本法》是考卷，ISO/IEC 42001 就是標準答案的參考書。當法律訴訟或行政調查來臨時，一套經過第三方驗證的 AIMS 體系，是企業向法官與社會證明「我不是故意疏忽，我有完善的管理機制」的最佳辯護。
2026 年，企業該做的三件事
面對新法元年，身為 AIMS 領域的觀察者，我建議臺灣企業的領導者在 2026 年應立即啟動以下三項行動：
第一，建立 AI 系統盤點清單（Inventory）。 你可能知道公司有多少台筆電，但你知道公司內有多少個部門正在使用 ChatGPT 或 GitHub Copilot 嗎？這就是「影子 AI（Shadow AI）」風險。依照 NIST RMF 與 ISO/IEC 42001 的要求，第一步永遠是「Map」——盤點現狀。
第二，進行預防性的風險分級。 不要等數發部的細則出來。參照歐盟與 NIST 的標準，先自我審視：我們是否有涉及「招募、信用評分、醫療診斷、關鍵基礎設施」的高風險 AI？如果是，請立刻拉高合規層級。
第三，啟動 AIMS 導入計畫。 合規不是一蹴可及的。導入ISO/IEC 42001 通常需要 6 到 12 個月的時間。現在開始，正好能在政府各部會的「作用法」正式上路前，完成體質調整。
結語
有些人認為法規是創新的「煞車塊」，但我更喜歡將其比喻為賽車的「安全帶」。
在 AI 這個高速飛馳的賽道上，只有懂得繫好安全帶（合規）、擁有完善煞車系統（風險管理）的車手，才敢在彎道全力加速。臺灣《人工智慧基本法》的通過，不是為了限制產業發展，而是為了讓臺灣的 AI 產業能以更受信任（Trustworthy）的姿態，接軌國際供應鏈。
2026 年，將是臺灣 AI 治理的元年。對於企業而言，這場關於「信任」的戰役，才正要開始。
