以人工智能的法規競賽不僅在技術、制度與價值方面展開，同時也對全球企業經營環境與未來風險治理構成深遠的影響。台灣需積極參與全球治理的討論，才能夠進而強化本土AI治理韌性。

如何理解AI監管的影響?資策會MIC建議企業可以採用三種力量：首先，科技快速進展與社會監督帶來強大的推動力（PUSH），例如生成式AI與大語言模型（LLM）快速商業化，迫使企業必須在創新速度與責任治理之間取得平衡；同時，來自社會的壓力也不容忽視，像是AI引發的歧視與黑箱問題促使媒體與監管機構要求更高的透明度與可解釋性，加上歐盟《人工智慧法案》等國際規範逐漸成為跨國企業的合規門檻，增加了治理成本。

其二，AI也為企業帶來強烈的願景吸引力（PULL），包括打造「可信任AI」（Trustworthy AI）以強化品牌形象與用戶信任，以及透過AI提升風險管理與決策效率，進一步推進企業智慧治理；此外，AI治理也逐漸融入ESG架構，成為實踐數位倫理與社會責任的重要元素。

其三，企業仍需面對諸多現實的制度障礙與阻力（WEIGHT），例如全球法規碎片化讓企業難以制定一致的合規策略，特別是在跨境數據流與生成式AI應用管理上的諸多爭議、深度學習模型的難以解釋，則使得符合法律要求變得更加困難。尤其是在AI失誤造成損害時，責任歸屬不清更會引發法律與聲譽風險，而在醫療與金融等高度敏感領域更是如此。

對企業管理者而言，理解這三股力量的交織與張力，將有助於及早布局AI治理策略，避免風險並掌握市場機會。

對企業管理者而言，面對AI快速發展與監管壓力，企業應積極建立完善的AI內部治理架構，設置AI倫理委員會與跨部門稽核機制，確保技術應用不偏離倫理與法規標準。針對人力招募、信貸審查、醫療診斷等高風險領域，企業宜先進行風險評估並公開揭露相關資訊，以維持外部透明度與內部問責。為提升法遵與責任追溯能力，建議同步設計資料與演算法的可回溯性紀錄機制，作為稽核與法律上的證據支持。同時，企業應密切掌握如OECD、G7與人工智慧全球合作夥伴關係（Global Partnership on AI, GPAI）等國際組織對AI的準則與最新動向，並據以調整公司內部治理標準。最後，應積極培養員工的AI素養，推動跨部門的合作與風險意識，形成能因應AI衝擊的組織文化與行動力。

從全球規範趨勢走向企業競爭新基準

正如前述，AI的風險不僅是技術性，更是治理性、制度性與文化性的複合問題。面對AI治理，企業領導人需有果決、前瞻性的眼光與靈活的行動力。歐美中各自的監管模式已對其國內產業投資方向、技術開發焦點與企業法遵策略造成分流效應。未來，如何在標準差異化與跨國協作之間取得平衡，將成為企業應對的重要課題。

歐盟以法規為槓桿重塑全球AI治理結構；美國則以技術與市場為中心，塑造創新與競爭力的邊界；中國則以規模與政策結合推進產業成形。企業要在這場規範與創新並行的競賽中存活與壯大，關鍵在於打造一套具備自律性、可問責性與國際對接能力的AI治理策略。具備前瞻風險意識、落實負責任AI應用，將成為企業下個十年維持競爭優勢的重要條件。

（本文為洪春暉、李高銘共同執筆，李高銘為資策會MIC資深產業分析師，洪春暉為資策會MIC所長）