人的臉上應該要有多少種顏色？會出現哪幾種顏色？我愈畫愈覺得奇怪－人真的會把這麼奇怪的顏色塗到臉上去嗎？彩妝真是門很深，又莫名其妙的學問。
昨晚看新聞，現任台北市長拋出一個政策宣示：未來公務員將配給自動化的AI工具，讓台北市政更「前進」。台北市資訊局也已快速推出 CiviClaw，目標是 2027 年讓每位公務員都能無門檻使用 AI。 這樣的政策方向讓我感到憂心。長期觀測各國個資保護規範的我清楚知道：台灣的個人資料保護主管機關至今仍是「籌備處」，尚未正式運作；《個人資料保護法》的修法呼聲雖久，AI相關條款卻付之闕如；《人工智慧基本法》已於今年1月施行，但高風險AI認定標準的子法至今仍是空白。 有網路、有 IoT 不等於智慧城市，有 AI 當然也不等於智慧城市，應該重視制度能否承接工具帶來的責任。 歐盟已明確禁止業者使用 AI 推測員工或學生的心理狀態；美國聯邦政府要求採購 LLM 時廠商必須提交模型卡與資料卡；韓國 AI 基本法的子法早已配套生效。這些都是台灣政府在推動配給公務員 AI 之前，必須正視的制度差距。 以下我與大家分享長期觀測的內容，由AI協助整理資料： 歐盟：從禁令到揭露義務的多層規制體系 歐盟的AI治理框架是由多部法律疊加起來的立體架構，最底層是2018年施行的 GDPR，處理的是個人資料如何被蒐集、儲存、使用的基礎規則，再來疊是2024年生效的《人工智慧法》（EU AI Act，下稱 AI 法），建立不同風險等級分類管理AI系統，從禁止使用到高強度監管、再到一般透明度義務，形成不同層次。最新的一層則是仍在立法程序中、但主要架構已確立的 Digital Omnibus ，試圖修補 AI 法與 GDPR 之間的規範衝突。 AI 法第50條是最直接影響生成式AI服務的條款，自2026年8月2日起全面適用。根據這條規定，凡是讓使用者與AI系統互動的業者，必須主動告知對方「正在與 AI 互動」，而不能讓人誤以為面對的是真人。AI生成的文字、影像、音訊等內容，還必須以機器可讀的格式加上標記，使平台與監管機關得以溯源辨識。與此同時，AI法第14條要求高風險AI系統必須設計成「可由自然人有效監控」的形式，確保機器的決策不會在缺乏人工審核的情況下直接作用於當事人。 AI法所稱的「高風險 AI 」，涵蓋的場景比一般想像的廣。依該法附件三列舉，生物辨識系統、關鍵基礎設施管理、教育與職業篩選、就業與人員管理、信貸與社會福利申請審核、執法、移民邊境管制，以及司法審判輔助，都在高風險範疇之內。這些場景的業者必須進...
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