[讀者回函]：一份「未拆封的禮物」，與台灣 AI 素養發展的關鍵時刻
An "Unopened Gift" and the Turning Point for Taiwan's AI Literacy
2025 年 12 月 23 日，台灣立法院三讀通過了《人工智慧基本法》。這不只是條文通過，更是一個訊號：台灣終於要在 AI 治理的全球競賽中，從「被動適應者」轉向「主動設計者」。
但我想先補充一個全球背景：台灣 AI 基本法通過的同時，全球 AI 治理正在分成四條截然不同的路線。
歐盟的 AI Act 於 2024 年 5 月正式生效後，走的是「高風險預先合規」的嚴格路線。美國則在 2025 年 7 月發布 AI 行動計畫，強調「去除紅帶子」，同月五角大廈向 Anthropic、Google、OpenAI、xAI 各發出 2 億美元合約，8 月總務署 (GSA) 又與 Anthropic 簽署「OneGov」協議，將 Claude 提供給全美政府機構。這不只是創新鼓勵，更是國家級的合約與背書。川普政府甚至在 2025 年 12 月 11 日簽署行政令，試圖推翻州級 AI 法規（如加州的 SB 1047），展現了極致的創新優先姿態。
南韓的 AI 基本法則於 2025 年 1 月 21 日簽署，即將於 2026 年 1 月 22 日正式生效，採用「風險分類 + 事後責任」的中間路線；日本則在 2025 年 5 月通過 AI 推進法，並於 12 月發布首份國家 AI 基本計畫草案，計劃 5 年內投入 ¥1 兆（約 $6.34B）支持，從 2026 財政年度開始衝刺「物理 AI」與國產模型。
這本該是一個值得開香檳慶祝的新年禮物。作為一名長期觀察 AI 治理與隱私權利的寫作者，我卻在條文通過的那一刻，感到一股冷風。這份基本法是一個訊號，標誌著台灣終於想從「被動適應者」轉向「主動設計者」；但我更擔心的，它會不會成為一份「無法拆封的空頭支票」？
想像一下，你收到了一份最先進的 AI 引擎，但包裝這份禮物的膠帶是 20 年前制定的《個資法》，而說明書則是傾向於保護舊時代紙本出版的《著作權法》。這就是台灣目前的困境：我們拿到了一個新引擎，卻沒有給它呼吸的空間。
診斷：被「舊膠帶」掐住脖子的創新理想
讓我們撕開精美包裝，看看裡面的殘酷現實。全球的治理路徑其實分成三類。歐盟用「硬法」——AI 法案預先規定高風險類別、要求嚴格罰則。美國則強調去除監管、鼓勵開源與創新。更進一步地，2025 年 12 月 11 日，川普政府簽署行政令，明確試圖以聯邦權力推翻州級 AI 監管法規，特別針對科羅拉多州的 AI 法，理由是州法要求 AI 系統避免對受保護群體的「差異對待」會導致模型「必須產生虛假結果」。這表明美國的「去除紅帶子」態度已經從產業鼓勵升級到司法對抗。日本選擇了第三條路：軟法。日本的 AI 推進法只是一部「框架法」，宣示政策方向但不對企業施加強硬義務，相信信任與透明度會透過自主指引自然浮現。
讓我先說一個讓我感到寒心的事實。就在基本法通過的半年前（2025 年 6 月 24 日），新北地方法院對台灣法律新創 Lawsnote 做出了一個判決：法院判決其應賠償 NT$154.5 百萬（約 US$4.7M），且駁回了其提出的「合理使用」(fair use) 主張，認為其不當規避投資成本。這起案件不僅涉及鉅額民事賠償，新北地方法院也認定創辦人構成刑事著作權侵害，成為台灣首批因法律資料爬蟲而面臨刑事風險的新創案例。
這個判決冷冰冰地揭示了現狀：在台灣，法律膠帶目前仍緊緊纏繞在既有的商業模式上。 即使基本法宣稱要推動創新，但只要現有的個資法（知情同意困局）與著作權法（合理使用黑洞）不鬆綁，這份禮物就永遠拆不開。我常在專欄提到「一個 AI，兩種命運：從台灣 Lawsnote 到美國 Anthropic，看懂扼殺與扶植創新的法律鴻溝」。這個鴻溝，正在 2026 年的一開頭，變成台灣創業者腳下的深淵。
地緣政治的具體抉擇：你選日本的機器人，還是中國的模型？
你可能會問，為什麼台灣要選這條路？看一眼鄰國的棋棋就很清楚了。
南韓的「數位邊防」：南韓於 2025 年初簽署、即將於 2026 年 1 月 22 日生效的基本法，核心在於極其明確的「風險分類」。
日本的「物理 AI」豪賭：日本 2025 年 12 月發布的基本計畫草案明定 5 年內投入 ¥1 兆。日本政府相信的是：我不立法管你，我還帶頭撒錢讓你衝刺。
美國的「國家級合約」攻勢：美國的扶植機制是靠「直接政府訂單 + 國家級背書」。
這不再是抽象的政治題，而是每一家台灣企業的財務題。想像一家台灣製造廠，現在面臨選擇：是用日本政府背書、專為工廠自動化設計的「物理 AI」？還是用美國 AWS 雲端驅動的通用 AI？2025 年，阿里巴巴的 Qwen 家族與 DeepSeek 系列在 Hugging Face 等開源平台上名列前茅，以完全開源權重與極低推理成本迅速擴散到全球開發者社群。台灣企業要用這套幾乎零成本、但可能涉及數據主權風險的開源模型，還是支付高額代價租用美國的技術主權？基本法給了你框架，但不能替你做生存賽的抉擇。
素養發展的關鍵點：從「工具操作」到「技術主權判斷」
這正是為什麼 2026 年是「台灣 AI 素養」的關鍵時刻。我們過去談素養，談的是「如何下 Prompt」；現在談素養，談的是「決策主權素養」(Decision Sovereignty)。
一個具備 2026 級素養的專業人士，必須具備以下三個判斷力切入點：
模型出身鑑定力：能分辨出這套系統底層是用誰的模型、背後的價值偏見為何？是否在 2025 年新北地院的判決邏輯下具備合規性？
制度免疫力評估：管理者不再問「AI 能做什麼」，而是問「我的組織是否有韌性處理 AI 出錯後的責任歸屬」？
隱私成本權衡力：在醫療或教育領域，能清楚判斷何時該為了「學生主權」或「患者尊嚴」而拒絕使用某些高風險的自動化工具。
公民參與的實踐路徑：如何真正「打開」這份禮物？
如果基本法只留在國科會的辦公室裡，它就是死的。我們需要建立具體的公民參與路徑：
建立「演算法審計社群」：效法網路安全行業，我們需要台灣自己的「AI 白帽偵探」，針對基本法要求的公平性進行壓力測試。
推動「參與式價值評估」：在子法制定過程中，教育部與衛福部應建立讓教師、學生、患者能參與的「價值權衡沙盒」。
建立「決策審計軌跡」標準：要求所有醫療與教育 AI 具備「思考軌跡」，這才是「透明可解釋」的實踐。
台灣醫療與教育 AI 的治理缺口
對台灣的實踐建議：醫療篇
若真要對得起基本法裡「透明與問責」的要求，2026 年台灣在醫療 AI 領域至少要做到三件事：一是強制所有高風險系統保留可以回溯到單一預測的決策 log，並附上 CHAI 式的醫療 model card；二是把「AI 決策標記」嵌回電子病歷與申訴流程；三是在子法裡強制每一個系統明確自我標註是「輔助決策」還是「自動決策」，並對後者要求更嚴格的保險與審查。
技術層：強制「可稽核 log」與系統卡（system card）
規定凡被認定為「高風險醫療 AI」的系統，必須保留可回溯到單一預測的決策紀錄：包含當時使用的模型版本、輸入資料來源類型、關鍵特徵、決策分數與閾值。要求廠商提供「醫療版 model card / system card」，參考 Coalition for Health AI (CHAI) 的 applied model card 格式，清楚寫出適用場景、禁用場景、訓練資料族群分布、已知限制。這些文件不是放官網當 PR，而要納入 TFDA 核可與醫院內部治理流程，出事時可直接對照「當初承諾」與「實際行為」。
流程層：把「AI 決策」嵌回醫療紀錄與申訴流程
要求醫院在電子病歷系統中標記：哪些診斷或建議涉及 AI 輔助，讓醫師與病人事後查得到「這個決定有沒有 AI 參與」。在申訴與醫療爭議處理過程中，將「AI 決策軌跡」納入必調資料，就像現在會調閱醫囑、護理紀錄一樣。UnitedHealth 的訴訟之所以現在必須大規模啟動證據開示，就是因為當初沒有要求這種可追溯紀錄，導致外部無法檢驗 AI 是否實質接管了決策。
制度層：明確「AI 輔助 vs 自動決策」的責任切割
在子法中要求每一個醫療 AI 系統先自我標註：它是「決策輔助」還是「自動決策」。前者由醫師負最終責任，後者必須建立保險或賠償機制，並設定更嚴格的審查門檻。這直接回應 UnitedHealth 案裡的核心爭議：公司一方面說「AI 只是參考」，一方面讓演算法在實務上覆蓋醫師判斷。
對台灣的實踐建議：教育篇
建立「教育 AI 演算法公平性標準」，推動以學生為中心的資料透明度，並加強教師的「AI 倫理批判能力」。
AI 素養的本質：不是「會用 ChatGPT」，而是「能批判 AI」
基本法第 5 條要求「弭平 AI 技能落差」，但這裡有一個關鍵區別：AI 素養 ≠ AI 技能。
我在「公民AI素養實踐指南：從參與機制到信用權益的主動守護」中討論過，真正的 AI 素養包括認知層、評估層與行動層。台灣目前的教育主要在「技能層」，完全缺乏「評估層」與「行動層」。2026 年，如果我們還只關心學生學過 Python，而不是學生能評估 AI 的公平性，我們就錯過了這個時刻。
更尖銳的問題是：誰來教這個？大多數台灣教師本身都沒有受過「如何批判性評估 AI」的訓練。UNESCO 在 2024 年推出了「AI Competency Frameworks for Teachers and Students」，明確把「AI 倫理」、「批判性判斷 AI 解決方案」、「理解資料權與偏差」列為教師與學生都必須具備的核心能力。框架為教師設計了 5 大面向、15 項能力與三個進階層級，也為學生規劃了從理解到創造的學習路徑。但到 2025 年底，台灣尚未依據這些框架設計任何全國性的教師培訓或課綱，這就是 2026 年最明顯的制度空白。我們已經有國際公認的參考藍本，但選擇不拿來用，這才是真正讓人不安的地方。
2026，你準備好成為「主動設計者」了嗎？
AI 基本法的通過只是一個訊號，真正的禮物需要我們親手拆開。
給管理者的處方箋： 不要再等待中央給答案。建立你的「AI 專案紅綠燈檢查表」，像我在「AI 轉型不是技術問題，是管理者的認知災難」中建議的那樣，先完成認知升級，再談技術引進。
給設計師與開發者的行動指南： 將 AIPET 框架融入你的工作流。不要只會下 Prompt，要學會設計「可恢復的信任」。如我在「Agentic AI 的 UX 設計：從三大挑戰到 AIPET 系統化策略」中所說，我們需要隨時被人類撤銷、修正的系統。
2026 年國科會的「禮物拆封清單」
台灣 AI 基本法就像一份還沒拆開的禮物。關鍵在於 2026 年國科會是否敢做以下三件事：
子法與風險分類標準（Q1-Q2 2026）：發布「AI 應用風險分類指南」，明確定義高低風險。
創新沙盒與豁免機制（Q2-Q3 2026）：建立沙盒，允許符合條件的新創臨時豁免某些限制。這是突破「Lawsnote 困局」的唯一路徑。
基礎設施投資與政府採購承諾（Q3-Q4 2026）：對標日本與美國的投資額，並給予符合原則的新創採購優先權。
2026 年 AI 治理時間表：誰該在何時交卷？
如果 2026 年底前，這個時間表還有超過一半沒完成，我們就該問：為什麼？是資源不足？還是官僚推動缺乏決心？
給讀者的邀請：成為「禮物監察員」
2026 年，你可以做什麼：
如果你是企業主：在 Q1 詢問國科會你的產品風險等級，並評估加入創新沙盒的可能性。
如果你是教育工作者：在 Q2 詢問教育部素養標準進度，並在校內建立學生資料保護機制。
如果你是公民：追蹤國科會的待辦清單，推薦親友閱讀重要的 AI 倫理觀點，提升集體的「AI 素養」。
這份禮物是政府給台灣社會的，但最終它能否被拆開，取決於我們是否願意追蹤、質疑、與推動。法律本身是中立的，行動才會決定結果。
結語：如果不主動設計，就只能被設計
台灣的地緣位置，注定了我們不能中立。當各國在賽道上狂奔，台灣站在鋼索上。2026 年，我希望見證的是：我們每一個人，如何從這份「未拆封的禮物」中，提取出屬於台灣的人文價值與技術主權。
如果我們不在 2026 年開始主動設計這場生存賽的規則，那麼接下來十年，台灣只能被動扮演別人遊戲裡的配角。
本文引用的 2025 年專欄文章：
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Joshua 是 Agentic UX（代理式使用者體驗）的先驅，在人工智能與使用者體驗設計領域擁有超過 15 年的開創性實踐。他率先提出將用戶隱私保護視為 AI 產品設計的核心理念，於 2022 年創立 Privacyux Consulting Ltd. 並擔任首席顧問，積極推動隱私導向的醫療 AI 產品革新。此前，他亦擔任社交 AI 首席策略官（2022-2024），專注於設計注重隱私的情感識別系統及用戶數據自主權管理機制。