以人工智能的法规竞赛不仅在技术、制度与价值方面展开，同时也对全球企业经营环境与未来风险治理构成深远的影响。台湾需积极叁与全球治理的讨论，才能够进而强化本土AI治理韧性。

如何理解AI监管的影响?资策会MIC建议企业可以采用三种力量：首先，科技快速进展与社会监督带来强大的推动力（PUSH），例如生成式AI与大语言模型（LLM）快速商业化，迫使企业必须在创新速度与责任治理之间取得平衡；同时，来自社会的压力也不容忽视，像是AI引发的歧视与黑箱问题促使媒体与监管机构要求更高的透明度与可解释性，加上欧盟《人工智慧法案》等国际规范逐渐成为跨国企业的合规门槛，增加了治理成本。

其二，AI也为企业带来强烈的愿景吸引力（PULL），包括打造「可信任AI」（Trustworthy AI）以强化品牌形象与用户信任，以及透过AI提升风险管理与决策效率，进一步推进企业智慧治理；此外，AI治理也逐渐融入ESG架构，成为实践数位伦理与社会责任的重要元素。

其三，企业仍需面对诸多现实的制度障碍与阻力（WEIGHT），例如全球法规碎片化让企业难以制定一致的合规策略，特别是在跨境数据流与生成式AI应用管理上的诸多争议、深度学习模型的难以解释，则使得符合法律要求变得更加困难。尤其是在AI失误造成损害时，责任归属不清更会引发法律与声誉风险，而在医疗与金融等高度敏感领域更是如此。

对企业管理者而言，理解这三股力量的交织与张力，将有助於及早布局AI治理策略，避免风险并掌握市场机会。

对企业管理者而言，面对AI快速发展与监管压力，企业应积极建立完善的AI内部治理架构，设置AI伦理委员会与跨部门稽核机制，确保技术应用不偏离伦理与法规标准。针对人力招募、信贷审查、医疗诊断等高风险领域，企业宜先进行风险评估并公开揭露相关资讯，以维持外部透明度与内部问责。为提升法遵与责任追溯能力，建议同步设计资料与演算法的可回溯性纪录机制，作为稽核与法律上的证据支持。同时，企业应密切掌握如OECD、G7与人工智慧全球合作夥伴关系（Global Partnership on AI, GPAI）等国际组织对AI的准则与最新动向，并据以调整公司内部治理标准。最後，应积极培养员工的AI素养，推动跨部门的合作与风险意识，形成能因应AI冲击的组织文化与行动力。

从全球规范趋势走向企业竞争新基准

正如前述，AI的风险不仅是技术性，更是治理性、制度性与文化性的复合问题。面对AI治理，企业领导人需有果决、前瞻性的眼光与灵活的行动力。欧美中各自的监管模式已对其国内产业投资方向、技术开发焦点与企业法遵策略造成分流效应。未来，如何在标准差异化与跨国协作之间取得平衡，将成为企业应对的重要课题。

欧盟以法规为杠杆重塑全球AI治理结构；美国则以技术与市场为中心，塑造创新与竞争力的边界；中国则以规模与政策结合推进产业成形。企业要在这场规范与创新并行的竞赛中存活与壮大，关键在於打造一套具备自律性、可问责性与国际对接能力的AI治理策略。具备前瞻风险意识、落实负责任AI应用，将成为企业下个十年维持竞争优势的重要条件。

（本文为洪春晖、李高铭共同执笔，李高铭为资策会MIC资深产业分析师，洪春晖为资策会MIC所长）