美中歐 AI 監管三軌並行，台灣企業不能只選一套遵循
副研究員王偉鴻 (2026/09/24) 《永續學院編輯室》
今年 9 月美國在 G20 創新部長會議上推動《卡羅萊納原則》（Carolina Principles），試圖為全球 AI 監管治理建立國際共識。這份全球 AI 監管沒有罰則、沒有強制執行機制，法律性質上屬於非拘束性政策宣言。然而對企業而言，真正值得關注的不是美中兩國是否在此握手言和，而是這場互動凸顯一個更深層的結構性現實：全球 AI 監管正朝三個方向各自演化，彼此的規則語言已難以互譯，而台灣企業的產品、資料流向與客戶市場，實際上同時受這三套規則管轄，而非可以自行選擇適用哪一套。
沒有罰則，為何仍能牽動AI監管走向？
《卡羅萊納原則》所代表的美國 AI 監管立場，核心主張有三：監管規則應聚焦於真正新穎的風險；政府應優先援用既有監管架構；縮短基礎研究進入市場的距離。這些主張本身不產生法律義務，但當各國政府起草國內 AI 政策時，往往會援引相同的措辭與框架，從國際標準的用語到政府採購的資格條件，再到雙邊監管合作的談判基礎都可能受到牽動。
對在美國市場布局的企業，這意味 AI 治理的執行端，將更多落在金融監管機構、醫療主管機關、電信委員會、消費者保護局、競爭法執法機構與資安主管機關身上，而非一個統一的 AI 專責機構。但沒有 AI 專法絕對不等於沒有 AI 法遵義務。企業仍須同時面對部門主管機關的行政規範、州級或地方政府的自行立法、反歧視要求、個資保護、智財權爭議、契約責任，以及日益活躍的訴訟風險。美國選擇的路徑，是讓既有法規、風險管理工具與自願性標準共同承擔 AI 治理的工作，而非另立專法。
歐盟：風險分級制度的實際邊界
歐盟走的是另一條路：用一套統一的風險分級架構，取代各部門各自為政的監管方式。歐盟 AI Act 建立一套明確的風險分級架構：部分 AI 實務直接禁止；高風險 AI 系統須履行風險管理、資料治理、人類監督與合格評定義務；一般用途 AI 模型承擔透明度要求；低風險系統則依透明度規定與既有法律處理。
有一點常被誤解：歐盟並非要求所有 AI 產品上市前取得許可證。企業是否落入 AI Act 的管轄範圍，關鍵在於它在整個供應鏈中扮演什麼角色：模型提供者、AI 系統提供者、部署者、進口商、經銷商，還是受規管產品中的 AI 安全元件供應商，以及產品用途、風險分類、模型能力與部署場景的具體組合。對台灣企業而言，不能只問資料是否流經歐盟，還必須釐清自身在歐盟法律框架下究竟扮演哪個角色。
今年通過的 Digital Omnibus on AI 確實延緩部分高風險 AI 義務的適用時程，但這反映的是歐盟對標準、主管機關、合格評定機制與企業實施能力進行重新校準，而非撤銷 AI Act 本身。若企業把這次延期解讀為歐盟退縮，2027 至 2028 年制度正式落地時，補做文件與技術驗證的成本將遠高於現在提前布局。
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