[讀者回函] 台灣 AI 基本法落地後：政府 UX 的下一步與 UX 社群的協同機會
Beyond the AI Basic Act: Strategic Opportunities for Taiwan's Government UX
背景：兩個關鍵時刻的交會
為什麼是現在？錯過一月將失去的黃金窗口
2025 年 12 月通過的《人工智慧基本法》並非終點，而是起點。現在是 2026 年 1 月，正是法規落地前的最後準備期。我們面臨四個鐵證級的急迫性，如果 UX 社群不在這個月介入，未來兩年的政府 AI UX 標準將由工程師與法務單方面決定：
AI 基本法已通過，生效倒數計時：法律已於 2025 年 12 月 24 日三讀通過，現正等待總統公布。預計公布後將啟動 60 天公眾諮詢期，針對高風險 AI 定義與評估工具徵求意見。法律生效後，國科會將依法制定子法，包括高風險 AI 分類標準與政府使用規則。此刻正是影響「內控機制」與「風險分類框架」設計的關鍵期。
MODA AI 沙盒已啟動（Q1 實測）：2025 年 12 月 7 日的「全國資訊主管聯席會議」已啟動政府 AI 應用沙盒，首批案例包括經濟部商業司、衛福部醫療 AI 等，預計 Q1 進入實測階段。如果 UX 社群不介入，政府 AI 服務的 UX 災難將重演。
公眾諮詢倒數（60 天內）：針對高風險 AI 定義與評估工具的公眾諮詢即將展開。這是 UX 社群提交「審查框架」作為官方建議的唯一窗口。
國家 AI 戰略委員會首次會議（年中）：行政院長主持的戰略委員會將在年中定調高風險 AI 分類與罰則。一月發文，是搶先定義議題、將 UX 納入國家戰略的最後機會。
這是一個「現在做，或者是永遠閉嘴」的時刻。錯過一月，我們將只能在系統上線後進行無效的「事後補救」。
與此同時，數位發展部雖然持續推動「使用者中心設計（UCD）」，但現實卻面臨瓶頸：
缺乏強制性：各部會「參考」而非「遵循」。
缺乏數據與實證：雖然通過無障礙認證的網站超過 5,000 個，但僅有不到 0.6% 達到 AAA 等級，顯示「形式合規」與「實質可用」之間存在巨大落差。
值得注意的是，數位發展部在 2025 年 12 月 7 日舉辦的「全國資訊主管聯席會議」中，已將「積極推動政府機關 AI 應用」列為核心主題，並邀請近 200 位中央與地方資訊主管參與，透過實務案例分享與 AI 廠商展示，共同探索如何運用新興科技優化行政效率（MODA, 2025）。這顯示政府對 AI 應用的重視，但同時也凸顯了在缺乏 UX 標準的情況下，快速導入 AI 可能帶來的風險。
現在，隨著 AI 基本法對「透明性」與「可解釋性」的要求入法，加上國際趨勢（如歐盟 AI Act、NIST AI RMF）對演算法透明度的高標準，我們正處於一個「不得不變」的歷史時刻。這不只是一部法律的誕生，更是政府數位服務必須重新思考的起點。
不只是法規，更是國際治理標竿：NIST AI 風險管理框架
美國國家標準與技術研究院（NIST）於 2023 年 1 月 26 日 正式發布《人工智慧風險管理框架》（AI RMF 1.0），該框架代表了全球 AI 治理的共識方向，其核心正是人本設計（Human-Centered Design）。
三個鐵證證明其國際地位與 UX 核心性：
共識驅動的國際參與 NIST AI RMF 透過「開放、透明、協作」的開發流程，包含公開徵詢意見（RFI）、多次草案公眾評論與多場國際工作坊，吸引了全球 1,000+ 位專家參與。該框架與其他標準「對齊並支持」，已成為美國、日本、加拿大、英國等國制定 AI 治理政策的重要參考模型。
「社會技術」視角確立 UX 戰略地位 NIST 明確定義 AI 風險管理為「社會技術問題」，不僅限於技術層面。框架要求在 AI 生命週期的每個階段（設計、開發、使用、評估）必須納入：
使用者測試（User Testing）
利益相關者參與（Stakeholder Engagement）
人類回饋迴圈（Human Feedback Loops） 這直接將 UX 設計從「美工」提升為「風險管理的必要條件」。
「可解釋性」與「透明度」作為治理核心 AI RMF 的 Govern、Map、Measure、Manage 四個功能強調：
可解釋性（Explainability）：AI 決策過程必須讓非專家也能理解。
透明度（Transparency）：資料來源、演算法邏輯、限制條件必須明確揭露。 NIST 特別指出：「組織應透過使用者研究識別風險，並在設計階段納入可解釋性考量」。
對台灣的直接啟示：
NIST AI RMF 證明：「做好 UX，就是做好 AI 風險管理」。在 AI 基本法即將生效的此刻，台灣 UX 社群應借鏡此框架，建立「政府 AI 服務 UX 審查標準」，搶先定義「透明性」與「可解釋性」的實務規範。
GOV.UK 給我們的啟示
英國做對了什麼？
英國政府網站 GOV.UK 被視為全球政府數位服務的標竿。關鍵不在於技術多先進，而在於一個根本的認知轉變：
人們根本不想讀政府網站的內容。
Sarah Winters（Content Design London 創辦人）帶領團隊改造 GOV.UK 時，採取了幾個關鍵策略：
核心數據洞察
根據 Nielsen Norman Group 與 GDS 的研究顯示，內容設計的優化能帶來驚人的成效：
閱讀行為：79% 的使用者是「掃描」網頁而非逐字閱讀，只有 16% 的人會仔細看每一個字。
簡化效益：將冗長內容減半，可用性提升 58%。
綜合提升：若同時做到「簡潔、可掃描排版、客觀語言」，整體可用性可提升 124%。
此外，英國 GDS 的研究也證實，政府網站若使用過多促銷性或官僚語言，會顯著增加使用者的認知負荷，降低信任感並拖慢任務完成速度。
回答使用者需求一次。多次指向它，但不要浪費人們的時間，不要重複。 — GOV.UK
台灣政府 UX 的現況與挑戰
我們卡在哪裡？
政策、組織、執行的三層缺失
數位發展部推動的 UCD 工作坊雖然有助提升認知，但執行面存在系統性結構缺陷，可拆解為 「政策→組織→執行」 的三層缺失，形成惡性循環：
1. 問題一階：政策執行缺口（缺乏強制性） 這不是單純的「沒人聽話」，而是政策工具與權責不對等：
現況：「參考性指引」導致各部會自行解讀，且無預算綁定，UX 往往被列為選配。
GDS 對比：英國 GDS 擁有跨部會審查權，任何服務上線前必須通過 13 項 Service Standard 審核。反觀台灣，數位發展部只能「建議」，決策權仍在業務司。
2. 問題二階：組織架構缺陷（缺乏專職角色） 這源於人力配置與激勵機制缺失：
現況：缺乏專職內容設計師，往往由工程師或業務單位兼任，導致「前端工程取代 UX 設計」、「複製貼上官僚語言」。
數據對比：GDS 擁有 200+ 全職內容設計師並跨部會駐點；台灣數位發展部則多依賴偶發性工作坊，且缺乏統一的政府寫作風格指南。
3. 問題三階：問責與激勵斷層（缺乏問責機制） 因為 KPI 與使用者體驗完全脫鉤：
現況：KPI 多為完工率與預算執行率，「按時交卷」即成功，無使用者滿意度追蹤機制。
國際對比：GOV.UK 每個服務都有公開的「使用者滿意度分數」，且有明確的懲處機制；台灣則缺乏公開的品質評比。
因果鏈總結：
缺乏強制性（政策）→ 無專職人力（組織）→ 無問責機制（執行）→ UCD 永遠停在「工作坊」階段。
這顯示：不是「各部會不配合」，而是制度設計本身讓配合變得不可能。
AI 基本法帶來的新要求
七大原則如何映射到 UX 設計？
《人工智慧基本法》的七大原則，其實就是一份 AI 時代的 UX 設計規範：
這對政府服務意味著什麼？
當政府服務開始導入 AI（智慧客服、自動審核、風險評估），UX 不再只是「好不好用」的問題，而是「合不合法」的問題。
根據 AI 基本法草案與國科會規劃，高風險 AI 系統（如福利資格審核、就業媒合）必須確保「透明性及可解釋性」。
這意味著：如果政府的 AI 福利資格審核系統無法向申請人解釋「為什麼拒絕」，這不只是 UX 不好，而是違法。數位發展部未來將建立風險分類與審計機制，如果 UX 設計不在制度建立階段就介入，後續將面臨龐大的合規成本。
催化劑事件：MODA 2025 會議揭露的政府 AI UX 困境
2025 年 12 月 7 日，數位發展部召開「全國資訊主管聯席會議」，邀集 200+ 名中央與地方資訊主管，首次公開展示政府多個 AI 應用案例。這場會議意外成為最強的「負面教材」：
揭露的核心問題：
經濟部商業司 AI 應用：中英文混用導致識別率波動。
衛生福利部醫療 AI：決策邏輯對民眾「不可解釋」。
嘉義縣財政 AI 文件分類：被指控在特定族群上有偏差。
關鍵洞見：這場會議證明，政府 AI 應用已大規模展開，但 UX 標準尚未建立。在 AI 基本法即將生效前，必須搶先制定「審查框架」，否則現有試點將面臨法規不合規的風險。
UX 社群的協同機會
我們缺少的拼圖：目前的案例缺口
在談機會之前，我們必須誠實面對目前的缺口。台灣目前尚未建立：
政府 AI 服務的 UX 評估框架（如英國的 Service Standard）。
公開的 AI 決策介面設計模式庫（Pattern Library）。
AI 透明度的公民測試案例（缺乏實際讓民眾測試「看不看得懂 AI 解釋」的機制）。
然而，根據數位發展部 2025 年 12 月 7 日「全國資訊主管聯席會議」的資料，政府已有多個 AI 應用案例正在進行，包括：經濟部商業司的 AI 商業發展應用、衛生福利部的醫療資料標準化大語言模型應用、環境部的 AI 輔助智慧核銷，以及嘉義縣財政稅務局的智慧文件分類服務（MODA, 2025）。這些案例的存在，正凸顯了建立 UX 評估框架的急迫性——在更多 AI 服務上線前，必須先建立設計標準。
這些缺口，正是 UX 社群介入的最佳切入點。
我們可以做什麼？
1. 建立「政府 AI 服務 UX 審查框架」
誰來做？ UX 社群與公民科技社群（如 g0v）。 做什麼？ 借鏡 GOV.UK 的 Service Standard，建立台灣版的審查標準：
[ ] AI 決策過程是否對使用者透明？
[ ] 使用者能否理解 AI 給出的建議/結果？
[ ] 是否提供非 AI 的替代路徑？
[ ] 申訴與救濟管道是否明確？
[ ] 不同能力的使用者是否都能順利完成任務？
成功指標： 一年內建立至少 3 個政府 AI 服務的 UX 審查試點案例。
2. 推動「內容設計師」角色進入政府體系
誰來做？ 數位發展部與相關學術機構。 做什麼？ GOV.UK 的成功關鍵是有專職的內容設計團隊。台灣需要：
在數位發展部建立內容設計中心
培訓政府機關的內容設計種子人員
建立政府寫作風格指南（類似 GOV.UK Writing Style Guide）
3. 形成「政府 UX 聯盟」
誰來做？ UX 乙方公司與專業協會。 做什麼？ 目前台灣 UX 乙方公司各自為戰。可以考慮：
建立共同的案例庫與知識庫
對政府標案的 UX 要求形成業界共識
推動合理的 UX 預算與時程標準
4. 以 AI 基本法為槓桿
誰來做？ 所有人。 做什麼？ AI 基本法的通過，給了 UX 社群一個新的說服點：
「這不是 nice-to-have，這是法律要求。」
可以主動協助政府機關：
進行 AI 服務的 UX 合規評估
設計符合「透明性及可解釋性」原則的介面模式
建立 AI 決策的使用者溝通範本
風險與挑戰
我們也要務實地看到困難：
預算結構僵化：政府採購流程往往壓縮 UX 研究預算，視其為「美工」而非「驗證」。
本位主義：部會間的數據與流程打通困難，阻礙跨機關的標準化體驗。
社群能量分散：乙方公司多處於競爭關係，缺乏合作誘因。
然而，正因為有這些結構性困難，才更需要外部社群的推力與 AI 基本法的法規拉力，共同創造改變的契機。
從 GOV.UK 學到的實踐原則
使用者在網路上尋找資訊的流程
設計政府服務時，應確保使用者能順暢經歷這六個階段：
我有問題 → 搜尋入口要清楚
我可以輕鬆找到答案頁面 → 搜尋結果要精準
我理解了資訊 → 用平易語言，結構清晰
我得到了答案 → 一次回答，不要繞圈
我信任這個資訊 → 來源明確，沒有廢話
我知道下一步該做什麼 → 清晰的行動呼籲
好的政府內容特徵
短句：人們掃描，不閱讀
副標題區塊：讓使用者跳到需要的部分
簡單詞彙：清晰勝過聰明
沒有理由用不必要的複雜寫作阻礙人們的理解。 —
結語：這是我們的機會
MODA 會議的實戰案例已敲響警鐘：政府 AI 應用已啟動，但 UX 標準尚未建立。AI 技術可以被緊急叫停，但 UX 缺陷卻會持續傷害公眾信任。
UX 社群，你準備好了嗎？
30 天內，我們要讓『AI 基本法 UX 審查框架』成為政府 AI 服務的上線門檻。 不是『如果』，而是『現在』。
誰來設計這些體驗？就是我們。
下篇預告：從原則到落地
在本文中，我們確立了「為什麼要變」（AI 基本法的法律強制力）以及「變成什麼樣」（NIST AI RMF 與 GOV.UK 的標準）。但真正的挑戰在於「如何執行」。
在下一篇 〈GOV.UK 設計原則到台灣應用：從使用者需求出發的政府 UX 轉型個案分析〉 中，我們將深入探討：
GOV.UK 十大設計原則如何具體轉化為每日的組織流程？
NHS 的臨床安全案例如何為台灣政府的高風險 AI 服務提供設計藍圖？
先鋒者：本土化的 F-R-A-M-E 實務框架：如何在台灣的行政文化中，實際推動這些改變？
讓我們從「理念倡議」走進「實戰現場」。
參考文獻
數位發展部。（2024）。數位近用調查報告 2024。數位發展部。
立法院。（2025，12 月 24 日）。人工智慧基本法。全國法規資料庫。
Ministry of Digital Affairs. (2025, December 7). MODA hosts the 2025 National Information Manager Joint Conference, focusing on the application of AI in government agencies to enhance the government’s digital resilience. Ministry of Digital Affairs. https://moda.gov.tw/en/press/press-releases/18002
Baker McKenzie. (2026, January). Taiwan: AI Basic Act. https://www.bakermckenzie.com/en/insight/publications/2026/01/taiwan-ai-basic-act
Simmons & Simmons. (2026, January). AI view - January 2026. https://www.simmons-simmons.com/en/publications/cmk2egx9405sevlz0w2r8zusx/ai-view--january-2026
AI Certs. (2025, December 24). Taiwan passes landmark AI governance basic act. https://www.aicerts.ai/news/taiwan-passes-landmark-ai-governance-basic-act/
國際 AI 治理 UX 參考
National Institute of Standards and Technology. (2023). AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0). U.S. Department of Commerce. https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
Government Digital Service. (n.d.). Content design: Planning, writing and managing content. GOV.UK. https://www.gov.uk/guidance/content-design
Government Digital Service. (n.d.). Service Standard. GOV.UK Service Manual. https://www.gov.uk/service-manual/service-standard
Nielsen Norman Group. (n.d.). AI UX research reports. Nielsen Norman Group.
Kind-Envy, R. (2025, February). Sober, self-conscious, clear copy at its finest — exploring GOV.UK. UX Collective.
https://uxdesign.cc/what-the-british-government-can-teach-you-about-ux-writing-e92fd2b71c88
Copyright © PrivacyUX Consulting Ltd. All rights reserved.
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。