先說結論:2026 年不是 AI 爆發年，是 AI 開始要負責的那一年。
台灣在 2025 年 12 月23日立法院三讀通過《人工智慧基本法》，正式宣告一件事:企業不能再用「我們只是用工具」這一招來過關了。
從這一刻開始，AI 不只是技術選項，而是公司治理的一部分。
富方創投執行合夥人宋俊明在2026年1月5日《永續e起來》直播公益講堂中分享其觀察與觀點，特整理內容摘要:
一、責任邊界重寫中：AI 不再只是「很聰明的工具」
以前企業常說一句話：「這是模型算出來的，不是我們的決定。」
2026 年開始，這句話法律直接幫你刪掉。因為 AI 基本法已經把 AI 定義為：
👉 「具備自主執行能力、會影響現實世界結果的系統」
翻成白話就是：
- AI 做的事 = 公司要負責
- 模型不是替罪羊
- 演算法不是免責聲明
只要系統有「判斷」,像是拒絕貸款、排序曝光、調整收益、篩選對象，責任永遠回到公司身上。
二、七大治理原則不是寫在簡報，是寫進系統
很多企業以為治理是寫 Policy。法律的意思其實是：你要寫進 Code 裡。
宋俊明老師提出,AI 基本法確立的七大原則，企業不能只背名字，要能落地：
- 人類自主
- 隱私保護
- 資料治理
- 安全與治安
- 透明與可解釋
- 公平與不歧視
- 問責機制
這七條的共同目標只有一個：
👉 讓 AI 變成「可信任的系統」，而不是跑得很快的黑箱。
三、AI 出錯，代價不再是 Bug，而是官司
接下來是很多人忽略、但法務會很在意的地方。
未來企業必須要有：
- 風險分類架構
- 高風險應用標示
- 明確的責任歸屬與救濟機制
因為一旦 AI 出錯，
付出的不只是「系統暫停」，而是：
- 法律責任
- 賠償金
- 社會信任一次歸零
簡單說：AI 不只是 IT 成本，是風險資產。
四、真正的破口：不是算力，是「語意層」缺失
很多災難型 AI 案例，不是因為數學算錯，而是 AI 不懂人類世界在幹嘛。宋俊明老師大膽假設，認為這應是AI的 Semantic Layer（語意層）缺失。
AI 很會算，但它不知道：
- 這個決定對人意味著什麼
- 這個分類會不會毀掉一個家庭
- 這個分數是不是在制度性歧視
所以企業在設計 AI 時，必須做到三件事：
- 標定後果半徑（這個決定會影響誰、多遠、多深）
- 人機協同設計（不是全自動）
- 人工介入、暫停、回滾機制一定要有
一句話：再聰明的 AI，也要有人類踩剎車的權利。
五、透明與可解釋，不是選項，是義務
當 AI 參與決策，企業必須能回答三個問題：
- 為什麼做這個決定？
- 根據是什麼？
- 能不能被追溯與質詢？
法律明確反對三個字：👉 黑箱決策
尤其是涉及特定族群、弱勢族群、勞動者、移民、罷工者，只要演算法出現偏見，不只是被罵，是可能被要求「停止執行」。
六、國際企業要醒：歐盟會來查帳
如果你的企業有跨國業務，
請記住一句話：台灣法規是起點，不是終點。
歐盟 AI 法案將在 2026 年全面落地，特色只有一個：可回溯、可稽核、可質詢。
你進歐洲市場，不是看模型多強，而是看你的 AI 決策鏈能不能被打開來看。
給企業的一份冷靜清單
- 中央主管機關：國科會
- AI 不再是黑箱，是公司治理的一部分
- 行銷與命名要謹慎，不要自己把系統吹成「高度自主」，然後法律真的照單全收
結論:
AI 轉型不是幫公司裝渦輪，而是幫自動駕駛車裝上剎車、方向盤與責任歸屬。跑得快不重要，跑得久、跑得不翻車，才叫永續。
