【國際政經瞭望】平衡創新及風險：農業AI應用之風險評估與管理策略
柯旻君（台灣經濟研究院前助理研究員） (2025/09/09) 《台經月刊第48卷第9期》
農業AI技術快速演進，已顯著提升農業效率與永續性。然而導入AI亦帶來資料偏誤、模型不透明及倫理風險等挑戰，亟需建構完整之風險管理策略。目前除歐盟《人工智慧法案》具強制性且明文訂定罰則外，其餘各國均採「自律→他律→法律」漸進式態度，逐步應對AI快速發展所帶來之風險挑戰。本文以農業為標的，從政策發展現況、關鍵技術導入、風險因子分析及管理策略四大面向，系統性探討AI於農業應用之挑戰及對策，以利政策研擬時參酌。
人工智慧(Artificial Intelligence, AI)透過數據中心、感控裝置、決策模型及智能機具等技術應用，加速產業發展。然而，應用過程伴隨資料品質不一、技術門檻過高、導入成本高昂及潛在隱私問題等風險因子，若缺乏規範及監督，AI可能對生態系統及社會公平產生不利影響。於此背景下，國際對AI政策之重視程度日益升高，且將其納入科技創新、產業升級、社會公平及永續發展等戰略目標，除強調AI應用須兼顧經濟效益及社會影響外，亦建立符合公共利益及倫理原則之政策框架，以健全制度基礎。本文以農業為標的，從政策發展現況、關鍵技術導入、風險因子分析及管理策略四大面向，系統性探討AI於農業應用之挑戰及對策，以利政策研擬時參酌。
各國AI管理政策發展現況
依據經濟合作暨發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)之數據統計(2021)，全球至少有69個國家提出合計超過1,000件與AI相關政策及策略，以緩解大眾對AI安全之擔憂，前四名依序為美國82件、英國67件、沙烏地阿拉伯65件及歐盟63件。由此可知AI技術之快速演進使得模型治理、安全及風險等議題，由學術討論升級為各國政府及各行各業關注之核心焦點，儘管現今監管框架及格局尚處萌芽階段，仍足以顯現各國對AI管理之重視及擔憂。
人工智慧風險管理框架、人工智慧法案、可信賴人工智慧倫理準則、人工智慧原則、可信賴人工智慧工具、測試、評估、驗證及確效程序、人工智慧系統生命週期
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