生成式AI時代的科技治理：歐盟、美國、中國與日本政策比較

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科技產業資訊室(iKnow) - 謝采燁發表於 2026年6月5日

圖、生成式AI時代的科技治理：歐盟、美國、中國與日本政策比較

生成式AI、大型語言模型（LLM）與自動化決策系統快速發展，人工智慧已從單純的資訊技術擴展為影響經濟發展、國家安全、社會治理與國際競爭的重要戰略技術。各國皆以降低技術風險、建立社會信任及維持競爭力為目標，仍會因政治制度、產業結構與政策理念不同，逐漸形成各具特色的AI治理模式。

歐盟是目前全球AI治理制相對完整的代表，其核心《人工智慧法》（EU AI Act）自2024年生效，於2026年全面適用，成為全球首部全面性的AI監管法規。歐盟採取風險導向治理模式，依據AI系統可能對個人權利與社會安全造成的影響，區分為不可接受風險、高風險、透明性風險及最低風險四類。其中，高風險AI涵蓋醫療、教育、金融、司法及關鍵基礎設施等領域，須符合透明性、可追溯性、風險管理與人類監督等要求。歐盟特別重視人權保護、消費者權益及民主價值，並賦予《人工智慧法》域外管轄權將規範擴及全球市場，使其成為國際AI治理的重要標竿。

美國則採取較具彈性的治理方式，呈現「創新優先、分散治理」特徵。美國未制定統一的AI基本法，而是藉由行政命令、州法、產業標準及部門規範共同建構治理架構。其中，NIST提出的《AI風險管理框架（AI RMF）》成為重要基礎，協助組織辨識、評估與管理AI風險。在生成式AI衝擊資訊環境的背景下，紐約州則提出《NY FAIR News Act》，要求AI生成新聞內容揭露AI參與程度，由人類編輯負最終責任，反映美國兼顧透明化與人類監督維持數位信任的治理思維。

中國則呈現「國家主導、強監管與產業發展並行」的模式，近年中國陸續建立演算法推薦管理規定、深度合成管理規定及《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》等制度，成為全球最早針對生成式AI建立專門規範的國家之一。相關規範要求AI服務提供者確保訓練資料合法、落實內容標示、安全評估與備案管理，以防止假訊息、深偽內容及有害資訊傳播。同時，中國政府也將AI列為國家戰略科技重點，透過政策支持、資金投入與算力基礎建設提升國際競爭力，形成在國家安全與資訊治理架構下推動技術發展的模式。

日本的AI治理則介於歐盟與美國之間，採取「軟法治理」與「敏捷治理（Agile Governance）」策略。日本政府認為過度嚴格的法規可能抑制創新，因此配合《AI事業者指引》、《人工智慧相關法律》、人本AI原則及G7「廣島AI進程」等政策工具，引導企業發展可信賴AI。其治理核心在於兼顧技術創新、人權保障與社會信任，強調透明性、公平性、問責性、資料保護及防止演算法偏見等原則，鼓勵企業建立風險管理與資訊揭露機制。日本亦積極參與國際AI治理規則制定，希望在促進生成式AI創新與產業發展的同時，兼顧民主價值與社會風險管理。

整體而言，歐盟強調法規約束與風險分級，美國重視創新與自願性風險管理，中國聚焦國家安全與內容治理，日本則以彈性指引與國際協調推動可信賴AI發展。這些差異顯示，AI治理已不再只是技術管理問題，而是各國政治制度、產業發展模式與國家戰略的具體展現。未來全球AI治理將在不同模式的互動與競爭下持續演進，逐步形成多元並存的國際AI治理格局。（1203字；圖1）

資料來源：
システム・情報科学技術分野（2026 年）。CRDS，2026
【海外】生成ＡＩ時代のメディア、真実性を確保するための欧米の試み。世界日報，2026/5/4
Fahy, Rozic Introduce NY FAIR NEWS Act to Protect Journalists and the Public from Artificial Intelligence Jeopardizing News Reporting. The New York State Senate, 2026/2/2
EUのAI規制法～その影響と対策のポイントは。KPMG，2024/5/27
AIと人権リスク～人権マネジメントにおけるAI関連リスクへの対応の必要性～KPMG，2026/3/13
中国の検閲・監視社会、AI導入で統制強化に拍車　報告書。CNN，2025/12/5
人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（ＡＩ法）。內閣府，2025

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