一、前言

生成式人工智慧（Generative AI）近年在全球快速普及，從文字、圖像到音樂生成皆能自動完成。然而，AI 帶來的資料隱私、著作權歸屬、虛假資訊與倫理風險，也使各國政府開始積極制定相關法規與政策，以確保 AI 的發展能兼顧創新與安全。

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二、歐盟（EU）：最完整的立法架構

歐盟是目前全球監管最完善的地區。2024 年正式通過的《AI 法案》（AI Act）採「風險分級管理」制度，將 AI 系統分為禁止、高風險、有限風險與最低風險四類。
其中，高風險 AI（如醫療診斷、教育、招聘等系統）需進行合規審查與透明度評估，而針對像 ChatGPT 這類的「通用型生成式 AI（GPAI）」則要求模型提供者揭露訓練資料來源、測試方法及風險說明。
該法案將於 2025 年起分階段實施，2026 年全面生效，確立歐盟在全球 AI 監管領域的領導地位。

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三、美國：以標準與行政命令為主

美國的監管策略相對靈活。聯邦政府並未制定統一的 AI 專法，而是透過 行政命令（Executive Order）、國家標準與技術研究院（NIST） 制定的《AI 風險管理框架》等指導原則，推動產業自律與技術標準化。
拜登政府在 2023 年發布的 AI 行政命令要求政府部門確保 AI 使用的安全性與透明度，並推動研發「可解釋、可追蹤」的 AI 系統。
此外，各州政府與行業監管機構（如金融、醫療領域）也逐步建立自己的 AI 審查規範。整體而言，美國以「促進創新為前提、以標準化控管風險」為核心思路。

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四、中國：強調內容治理與審查責任

中國的監管重點放在「內容安全」與「網路治理」。政府於 2023 年施行《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》，要求 AI 服務提供者對生成內容進行標識，防止虛假資訊或違規內容傳播。
同時，中國採取 事前審核與平臺責任制，要求提供生成式 AI 服務的企業須完成安全評估與註冊，確保符合社會倫理與政策導向。此種監管模式雖較嚴格，但能在短期內維持公共資訊環境的穩定。

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五、英國與日本：以「軟法」推動責任治理

英國政府於 2024 年成立「AI 安全研究院」（AI Safety Institute），負責測試高階模型的安全性，並與美國、歐盟合作制定國際準則。英國採取「原則導向（principles-based）」監管方式，不強制立法，而以政府指導與產業自律為主。
日本則偏向「促進創新」與「倫理並重」的方向。政府透過《AI 倫理準則》與產業指南，鼓勵企業遵守透明、公平與人權保護原則，同時保持技術發展的彈性。兩國都致力於在創新與監管之間取得平衡。

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六、韓國與台灣：逐步建立 AI 基本法

韓國在 2024 年通過《人工智慧基本法》，計畫設立國家級 AI 管理機構，建立倫理指引與資料共享標準，並於 2025 年開始施行。
台灣則於同年提出《AI 基本法》草案，由數位發展部與科技部主導，目標是建立兼顧創新推動、資料治理與倫理原則的法制框架。目前法案仍在討論階段，但已開始影響產業與研究單位的合規規劃。

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七、國際共同挑戰與趨勢

雖然各國監管模式不同，但面臨的挑戰相似，包括：
1. 如何定義生成式 AI 的風險層級與責任歸屬；
2. 跨境資料流與模型輸出的法律一致性問題；
3. 平衡創新與監管，避免過度限制造成技術發展停滯。

目前全球趨勢逐漸朝「透明化、問責化與國際協調」方向前進，各國也在 G7、OECD 與聯合國框架下推動 AI 倫理與治理標準的統一化。

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八、結論

生成式 AI 的監管與政策正處於快速演進階段。歐盟以強制立法建立全球標竿，美國則以標準與產業自律為主，中國著重內容安全與社會穩定，而英、日、韓、台等國則在建立平衡的治理框架。
總體而言，全球正從「無規範」邁向「責任治理」的新階段。未來的關鍵在於如何在保護個人權益與促進創新之間取得平衡，使生成式 AI 成為推動社會進步與跨領域合作的安全工具。