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CAMP 04找觀念›台灣的 AI 風險分類框架:你的 AI 落在哪一格
第八架構:看得懂的大事|第 10 篇

台灣的 AI 風險分類框架:你的 AI 落在哪一格

數位發展部的「人工智慧風險分類框架」v1.0 在 2026 年 7 月 7 日發布,20 項風險、一個判斷高風險的原則,但它是寫給各部會的,企業拿到手不知道怎麼用。我照它的原則和附錄的例示,整理出一套企業自己就能判的方法:兩個問題、三個燈號,再加一張常見用法的對照表。我的看法是,多數公司只需要找出一兩個紅燈用法認真處理,其他照常用。這篇不是法律意見。

2026-09-24 發布 · 2026-10-21 更新 · 作者整理:Lucas

先講一句:這篇不是法律意見。後半段的燈號判斷法是我自己整理的,不是官方分級;重大的事找律師。

數位發展部的「人工智慧風險分類框架」在 7 月 7 日發布了 v1.0。我把 23 頁讀完,第一個感想是:它寫得很完整,但不是寫給你用的。它的規範主體是各部會,企業只是「參考」;它列了三大類 20 項風險,卻沒有告訴一家 30 人的公司「我們用 AI 篩履歷,到底算不算高風險」。

可是它有兩樣東西非常好用。一個是判斷原則:不考慮你現有的任何防護措施,問這個用法有沒有可能造成嚴重危害,嚴重危害指六種:國家安全、基本權利、生命安全、財產保障、社會秩序、生態環境。另一個是附錄 2 的「嚴重危害例示表」,雖然註明只是例示,但它把抽象的風險落成了很具體的畫面:招募和入學的系統性差別待遇、信用評等被拒卻沒有申訴管道、AI 代理自己執行未經授權的金融交易。

我照這兩樣東西,整理出一套企業自己就能判斷的方法。

第一題:AI 的結果會不會直接決定
        某個人的權益、安全或錢?
          是 → 紅燈(高風險候選)
          否 ↓
第二題:結果會不會直接到外面的人手上,
        或 AI 會自己動手(寄出、下單、改系統)?
          是 → 黃燈(對外或會動手)
          否 → 綠燈(內部草稿)

兩個問題,三個燈號

第一題抓的是框架說的「嚴重危害」最常見的入口。對照附錄 2 的例示,企業最容易碰到的就是這幾種:決定誰被錄取、誰的申請通過、誰拿到多少錢、誰的身體要怎麼處理。只要 AI 的輸出會直接影響這種決定,就先標紅,不管你們有沒有人在看。

這裡要特別說「不管有沒有人在看」。框架的原則是判斷風險時不算防護措施,我很同意,理由很實際:「有人覆核」在忙的時候,很容易退化成按確認鍵。框架自己也把「過度依賴」列成一項風險。先承認它本來多危險,再談你的覆核要做到什麼程度,順序不能反。

第二題分開的是兩種不同的麻煩。結果直接到客戶手上,錯了會被看見、被截圖;AI 自己動手,錯了往往收不回來。這兩種都還不到「嚴重危害」,但已經不能當內部草稿看待。

常見用法對照表

下面是我把中小企業最常見的 AI 用法,各自跑一遍兩個問題的結果。風險編號對應框架表 1,方便你回頭查原文。

用法燈號框架風險最該做的一件事
會議記錄、內部報告草稿綠A8 錯誤訊息重要數字回頭對原始資料
行銷文案、社群圖片黃A6、A8、B3標示 AI 生成,圖片確認授權
客服機器人直接回覆客人黃A8、B1留一個「轉真人」出口,不准它承諾金額
代理自己寄信、改系統黃B6 越權寫好動作邊界,留下紀錄
代理會動到錢(下單、付款、轉帳)紅B6 越權每一筆都要人點頭,不給它付款權限
用 AI 初篩履歷紅A7 歧視、A2 不透明被刷掉的也要人看過,留下理由
審核申請(補助、貸款、保險、退款)紅A7、A2給申請人申訴和解釋的管道
對客人提供健康、用藥建議紅A8、B1改成只給資訊,判斷交給專業人員
員工績效評分紅A7、B2AI 只整理資料,分數由主管打

我的判斷是,多數中小企業跑完,綠燈和黃燈會佔大多數,紅燈通常只有一兩個,而且往往落在人資或財務那一兩個流程。這就是重點:你不需要為所有 AI 用法寫文件,你需要把那一兩個紅燈找出來。

紅燈用法要做的四件事

框架在「應對風險」那一節列了很多工具,我挑出企業現在就做得到、而且不用花錢的四件。

寫一張盤點表。框架附錄 1 的三欄(用途、用了什麼技術、會影響誰)照抄,我建議自己再加兩欄:出錯時誰受害、他怎麼申訴。後兩欄寫不出來,就是你該先補的地方。

覆核要留下理由,不是按鈕。人看過 AI 的建議之後,要寫一句為什麼同意或不同意。寫得出理由的覆核才是覆核,只按確認的是蓋章。

給受影響的人一個出口。框架在管理措施裡寫了「申訴及救濟機制」。對企業來說就是一句話:被 AI 判斷影響的人,要找得到一個真人問「為什麼」。

每季抽查一次。從紅燈用法裡抽 20 筆,比較 AI 的判斷和人最後的決定差在哪。差很多,代表 AI 不可靠;完全沒差,要小心覆核已經變成蓋章。

黃燈只要兩個習慣:對外的東西標示 AI 生成,會動手的代理留紀錄。綠燈照常用。

跟你有什麼關係

把公司裡每一個 AI 用法列出來,用下面這段請 AI 幫你先跑一輪燈號,再自己逐條確認:

我會給你一份公司裡的 AI 用法清單。請逐項用兩個問題判斷燈號:
第一題:AI 的結果會不會直接決定某個人的權益、安全或錢(例如錄取、審核、計價、健康建議)?是 → 紅燈。
第二題:結果會不會直接到公司外面的人手上,或 AI 會自己執行動作(寄出、下單、改系統)?是 → 黃燈;否 → 綠燈。
判斷時不要考慮「有人會覆核」,覆核是之後的應對措施。
輸出表格:用法|燈號|判斷理由(一句)|出錯時誰受害|他現在有沒有地方申訴。
最後把紅燈的項目另外列出來,每項提醒我要補的是:盤點表、覆核理由、申訴管道、季抽查,哪幾項還沒有。
清單:(貼上)

有一件事我不打算裝懂:各部會之後會怎麼把框架變成有罰則的規範,現在沒人知道,也可能有我的燈號沒涵蓋到的行業特殊要求。但方向已經清楚了,先把紅燈找出來的公司,規範來的時候不會手忙腳亂。

框架寫給各部會,但它的原則企業用得上:不算防護,問會不會造成嚴重危害。我把它整理成兩個問題、三個燈號。會直接決定別人權益、安全或錢的是紅燈,對外或會自己動手的是黃燈,其他是綠燈。多數公司只需要把那一兩個紅燈找出來,補上盤點表、覆核理由、申訴管道和季抽查。

站內延伸

來源: 數位發展部:人工智慧風險分類框架 v1.0(2026-07-07 版本與日期、規範主體為目的事業主管機關、表 1 風險類型 20 項與編號、3.3.2 不考慮現有措施的固有風險原則、3.3.3 六種嚴重危害、3.4.1 管理措施中的申訴及救濟機制與可追溯紀錄、附錄 1 盤點表三欄、附錄 2 嚴重危害例示:招募與入學差別待遇、信用評等無申訴、救助金審核缺乏公正程序、代理未經授權金融交易、醫療自動化決策延誤);全國法規資料庫:人工智慧基本法(第 16 條原文)。燈號判斷法與對照表為作者依上述原則自行整理,非官方分級。本文非法律意見。

第八架構 · 第 10 篇 · 法規與框架

先把紅燈找出來,
其他照常用

什麼時候看這張:你想知道公司裡哪些 AI 用法,台灣的新框架會算成高風險。

紅燈直接決定別人的權益、安全或錢黃燈結果對外,或 AI 會自己動手綠燈內部草稿,照常用
  • 判斷時不算有人覆核,覆核是之後的事
  • 紅燈補四件:盤點、理由、申訴、抽查
  • 黃燈兩個習慣:標示生成、留下紀錄

第一個動作把公司的 AI 用法列成清單,用兩個問題各標一個燈號。燈號法為作者整理,非官方分級。非法律意見。

2026-10-21 查證稜線 Ridgeline
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