⚖️ 人工智能機器人的倫理與治理 - 當機器造成傷害時誰應負責

該醫院的採購委員會在徹底審查供應商的安全文件後，批准了這款手術輔助機器人。這些文件內容詳盡，涵蓋了校準程序、故障安全觸發機制以及認證標準。但文件中並未明確說明，若系統在手術過程中提出錯誤建議，而外科醫師據此採取行動時，責任應由誰承擔。 十八個月後，當這種情況真的發生——系統提出超出其驗證操作範圍的建議，隨後外科醫師據此做出決策，導致患者預後不佳——醫院的法律團隊發現，合約默認採用供應商的條款，而供應商的條款又將責任歸咎於操作者；此外，該院的臨床治理框架原本並未針對「機器輸出直接作為人類重大決策依據」這種情境而設計。 關於誰應負責的問題，在每個階段都被一再推諉。當問題最終以無法迴避之姿浮現時，卻恰巧發生在最糟糕的時刻。

這並非特例。當組織部署AI機器人系統時，若未建立與系統實際決策架構相符的問責機制，這便是必然的結果。促使此事變得迫在眉睫的轉變並非技術本身——自主系統在工業領域已有數十年的應用歷史。關鍵在於AI驅動系統進軍關鍵領域的速度：醫療決策、基礎設施管理、金融合規，以及與人類工作者及市民共處的實體環境。 在上述每個領域中，關於「出錯時誰該負責」的解答，皆建立在人類決策的假設之上，而這些假設正被人工智慧系統系統性地違背。那些未能在部署前解決此問題的組織，最終將在法庭上解決。

人工智慧機器人的倫理與治理為何？

人工智慧與機器人的倫理與治理

人工智慧機器學（AI robotics）指的是那些決定當具備人工智慧功能的系統在實體世界中做出具重大影響的決策時，應由誰承擔責任的原則、問責架構及可執行的法律框架。它之所以成為一門獨立學科，是因為自主系統將責任分散在開發者、部署者、供應商及營運者之間，而現有的法律與制度框架原本並未設計用以處理此類情況。 對於任何正在開發、採購或依賴人工智慧機器人系統的組織而言，理解這項治理缺口是做出既具法律依據、又具營運永續性的部署決策之先決條件。

不同地區如何建構人工智慧治理框架？

針對人工智慧治理的三種主要監管環境，其出發點的假設存在根本差異——這些差異所產生的框架難以相互調和，為跨司法管轄區營運的任何組織帶來合規負擔。

中國的做法將演算法問責視為國家監管事項，而非市場自我監管。根據《史丹佛人工智慧指數》（2024年）引用的中國網絡空間管理局（CAC）數據，截至2024年年中，已有超過1,400個AI演算法在該局的強制備案制度下完成註冊。 這個數字反映出一種治理哲學：AI系統必須揭露其運作邏輯，並在部署前獲得中央主管機關的批准——這種模式優先考量國家對演算法問責制的可視性，而非採用較寬鬆的登記制度所能允許的開發速度。就AI機器人而言，中國的做法意味著實體系統及其內嵌的AI運作於一種治理結構之中，其中國家（而非部署組織）才是主要的問責基準點。

歐洲正建立全球最詳盡的具約束力框架。《歐盟人工智慧法案》

根據歐盟委員會的說法，該法案已於 2024 年 8 月 1 日生效，成為全球首個針對人工智慧（AI）制定具強制執行力的問責標準之全面性法律框架——其規範範圍更涵蓋嵌入實體機械與機器人系統中的人工智慧系統。針對最嚴重違規行為的罰款上限為 3,500 萬歐元或全球營業額的 7%，而多數條款預計將於 2026 年 8 月全面生效。 該法案依據風險等級對人工智慧系統進行分類，並隨風險增加而施加日益嚴格的要求：包括文件記錄、合規評估、人類監督、稽核追蹤及透明度義務。對於醫療保健、基礎建設、物流及工業環境中的機器人部署，其中許多都屬於高風險系統，這意味著合規要求並非可選或僅供參考——而是適用於所有27個成員國，以及任何系統觸及歐盟用戶之組織的強制性市場准入條件。

美國透過法規的「擴散」而非「整合」來治理人工智慧。根據《2025年史丹佛人工智慧指數》，2024年美國聯邦機構頒布了59項人工智慧相關法規——是前一年的兩倍以上——同時全美45個州共提出近700項人工智慧相關法案。 其結果是，各行業的特定要求、州級的問責法規以及聯邦機構的指導方針交織成一片拼湊的局面，在缺乏歐盟所提供的整體框架下，造成極大的合規複雜性。 加州第316號議會法案將於2026年1月生效，該法案明確禁止被告在民事或刑事訴訟中以「AI系統自主運作」作為辯護理由——這是針對AI機器人技術所引發的責任分散問題所採取的直接回應。僅此一項法律便顯示出美國正開始如何彌合治理缺口：並非透過部署前的監管，而是透過損害發生後的責任歸屬，這意味著無論組織的

合約中是這麼說的。

當涉及 AI 機器人時，責任歸屬究竟是如何瓦解的？

實際上，AI 機器人會造成問責缺口，並非因為相關組織疏忽大意，而是因為自主系統的決策架構，無法與圍繞人類決策所建構的法律及制度結構完美對應。

試想建築工地上的責任歸屬機制。若起重機操作員發生失誤，責任鏈條十分明確：操作員、督導、工地經理、承包商。 鏈條中的每個人都有明確的角色、明確的權限，以及在出錯時介入的明確義務。現在想像這台起重機是由人工智慧系統操作的。起吊的決定是由演算法做出的。該演算法是由供應商訓練的。供應商的訓練資料來源於之前的部署。操作員雖然在場，但正在螢幕上同時監控三十台起重機。 工地經理雖批准了系統的採購，卻無法洞悉演算法的決策邏輯。一旦發生問題，鏈條中的每個節點都能將責任推給另一個節點。責任歸屬之所以變得模糊，正是因為該系統的設計初衷是無需人類做出每項個別決策——而沒有人設計出治理架構來彌補人類決策從決策迴路中被移除所造成的缺口。

「《歐盟人工智慧法案》針對最嚴重的違規行為，將處以最高 3,500 萬歐元或全球營業額 7% 的罰款——這使得人工智慧治理不再僅是道德追求，而是對所有系統在歐洲市場運作或涉及歐洲市場的組織而言，一項可執行的財務風險。」（來源：歐洲委員會，2024 年）

道德準則的出現遠早於法規的實施

人工智慧倫理與治理的第一階段，絕大多數都僅止於理想層面。自2016年起，各大科技公司、政府及國際組織

制定了數十份人工智慧倫理準則、原則聲明及自願性框架。這些文件的內容皆聚焦於熟悉的領域：公平性、透明度、問責制以及人類監督。 在此期間採取戰略性行動的組織，並非那些擁有最詳盡倫理宣言的機構——而是那些在「倫理聲明時代」便開始建立內部治理基礎設施的組織。它們預見到具約束力的法規終將出台，並預判當法規生效時，擁有書面化問責流程的組織將面臨較低的合規成本與較低的法律責任風險。然而，多數組織並未如此。聲明中的倫理與實際運作治理之間的落差，正是此階段的主要特徵。

具約束力的法規開始彌合差距

2024年8月《歐盟人工智慧法案》的生效標誌著結構性轉變：對於任何涉及歐洲市場的組織而言，AI問責制已從自願承諾轉變為法律義務。將於2026年12月生效的《修訂版產品責任指令》，將責任範圍擴展至嵌入實體機器人中的人工智慧軟體——將其視為產品，並適用與其所操作硬體相同的標準。 加州的人工智慧問責立法在某個特定方向上更進一步：取消「自主系統」作為有效法律抗辯的依據，這實際上要求每個部署組織都必須維持一套人類問責架構，以對系統的行為負責。在此監管環境下，負責任的人工智慧部署的生存策略，在於將治理架構——包括稽核追蹤、決策文件、覆寫機制以及明確的問責鏈——作為部署前的必要條件，而非事後應變措施。 那些曾將治理視為單純合規勾選項的組織，正逐漸發現這個勾選框如今已具備了強制執行的齒輪。

問責制已成為競爭優勢

變數

其結果是形成了一種治理環境，在這種環境下，組織的 AI 問責態勢不再主要是一個倫理問題——它已成為一個實質性的商業變數，影響著法律責任風險、保險費率、採購資格以及市場准入。截至 2025 年，亞洲、歐洲和美國的監管機構都將 AI 治理視為基礎設施，要求具備來源追溯、可解釋性以及人類責任鏈——而非僅作為補充性的倫理考量。 那些將演算法問責制作為設計要求——從一開始就將稽核追蹤、可解釋的決策日誌以及人工覆寫機制嵌入系統——的組織，正在累積一項治理資產。隨著監管壓力增加，以及那些跳過此步驟的組織面臨在執法時限內進行事後補強的成本，這項資產將成為競爭差異化的來源。這種差異化在企業採購中已然顯現，買方在簽署人工智慧系統合約前，越來越多地要求提供治理文件。

治理是創新的敵人——還是這個問題本身就問錯了？

每場關於人工智慧倫理與治理的嚴肅辯論，都蘊含著兩種真實的擔憂，而提出這些擔憂的人士皆有確鑿的證據作為依據。

第一項擔憂在於，過早或過度細化的治理規範將凍結真正有益的人工智慧機器系統發展——為當今系統制定的規則將束縛明日的潛能；合規成本將對小型創新者造成不成比例的負擔；而最終結果將是鞏固既有業者地位，同時延緩治理本應鼓勵的負責任部署。這項擔憂並非空穴來風。 科技監管的歷史中，確實存在過一些監管框架，它們未能區分有害與有益的應用，最終導致

同時壓制這兩者。

第二種擔憂則是其鏡像：治理不足將導致問責缺口不斷累積，直至某次備受矚目的失敗引發強烈反彈，進而廣泛損害公眾對人工智慧機器人的信任，進而引發的政治反應，其限制程度將遠超過任何精心設計的預防性框架所能施加的限制。這同樣並非假設情境。 技術採用的歷史中，確實存在許多產業曾抵制治理，直到發生災難性失敗才使治理在政治上變得不可避免——而此時所施加的治理往往是被動的、粗糙的，且對創新造成的損害，遠比預先建立的問責架構來得嚴重。

關於人工智慧機器人倫理與治理的嚴峻結構性真相在於：自主系統中的問責缺口並非隨機事故——而是部署決策能力卻未同步部署決策責任所導致的可預見後果。其運作機制很簡單：當系統被設計為無需持續的人類授權即可行動時，便剝離了現有責任框架所依賴的人類決策環節。若缺乏刻意建構的治理架構來以同等可追溯的機制取代該環節，問責機制便會瓦解。 那些將治理視為使AI機器人部署在法律上站得住腳、運作上可持續，並能贏得周邊民眾信任的基礎設施，而非對部署的限制；這些組織，才是當那些跳過此步驟的企業正忙於處理後果時，仍能持續大規模部署AI機器人的企業。

治理問題並非與技術問題、勞動力問題或地緣政治問題割裂開來——它同時貫穿了所有這些層面。

這

開發工作進一步鞏固了：

何謂實體人工智慧：實體人工智慧是治理風險最高的領域——當人工智慧系統可能造成實體傷害時，問責缺口不再是抽象的法律問題，而是部署決策在系統上線前必須解決的營運與安全現實。

誰擁有機器人數據：數據治理與系統問責實為同一問題在不同層面的體現——誰擁有 AI 機器人產生的運作數據，便決定了誰掌握審計其決策所需的信息，以及當這些決策造成傷害時，誰應承擔責任。

工作的未來：部署 AI 機器人對勞動力帶來的影響——誰承擔轉型成本、誰從生產力提升中獲益、雇主需承擔哪些義務——這些不僅是經濟問題，更是治理問題，而當前建立的框架將決定未來數十年這些問題的解答方式。

該醫院最終透過和解協議、與供應商修訂合約，以及重新制定臨床治理協議，解決了其責任歸屬問題。新協議明確規定系統僅有權提供哪些決策的建議，而哪些決策則必須在採取行動前獲得經書面記錄的人工授權。 這份協議耗時三個月才完成。它本應在系統部署前花費三個月完成，而非在系統造成傷害後十八個月才著手。這兩條時間線的唯一差異在於：治理是被視為部署的先決條件，還是對系統失靈的應對措施。兩條路徑最終都會導向相同的框架。其中一條路徑需要透過和解來

達成目標。

1. 當 AI 機器人造成傷害時，誰應承擔法律責任？目前在大多數司法管轄區，AI 機器人系統造成的傷害之法律責任均由部署該系統的組織承擔，無論該傷害是由供應商的軟體、組織的運作選擇，還是系統的自主決策所造成。 加州第 316 號議會法案將於 2026 年 1 月生效，該法案明確禁止被告在民事或刑事訴訟中以 AI 系統的自主性作為抗辯理由。在歐洲，將於 2026 年 12 月起適用的《修訂版產品責任指令》，將產品責任範圍擴展至嵌入實體機器（包括機器人）中的 AI 軟體。

2. 何謂《歐盟人工智慧法案》，它對人工智慧機器人技術有何影響？《歐盟人工智慧法案》是全球首部針對人工智慧的全面性具約束力法律框架，將於2024年8月1日生效，並於2026年8月對多數條款全面適用。 該法案依據風險等級對人工智慧系統進行分類，並對高風險應用提出日益嚴格的要求——這涵蓋了許多嵌入於醫療保健、基礎設施、工業及物流領域機器人中的人工智慧系統。根據歐盟委員會的說法，最嚴重的違規行為最高可處以3,500萬歐元或全球營業額的7%作為罰款，且該法案適用於任何其人工智慧系統影響歐盟境內使用者或市場的組織，無論該組織總部位於何處。

3. 人工智慧倫理與人工智慧治理有何區別？人工智慧倫理描述了應引導人工智慧系統設計與部署的價值觀與原則——公平性、透明度、問責制、人類尊嚴。人工智慧治理則指可執行的架構——法律、合約、稽核追蹤、監督機制及責任框架——這些架構將上述價值觀轉化為具約束力的義務。缺乏治理的倫理

是理想層面的；缺乏倫理的治理則僅是程序性的。在人工智慧機器人部署過程中，導致實際危害的問責缺口，正存在於這兩者之間的界線上：即在發布倫理聲明時，卻缺乏執行這些聲明的必要治理架構。

4. 與歐美相比，中國如何規範人工智慧？中國採用國家主導的部署前模式：根據中國網絡空間管理局（CAC）的數據，截至2024年年中，已有超過1,400個人工智慧演算法在該局的強制備案制度下完成登記，要求在部署前披露演算法邏輯。 歐洲採用基於風險的具約束力框架，包含罰款與合規要求。美國則採用分散的產業特定模式，立法活動日益頻繁——2024年有59項聯邦AI法規，近700項州級法案——但截至2026年初仍未建立統一的聯邦框架。每種模式反映了對AI系統應由誰負責的不同基本假設：是國家、市場，還是部署組織。

5. 組織在部署 AI 機器人前應建立何種治理架構？在將任何 AI 機器人系統部署於具重大影響的環境前，組織應確立明確的決策權限——明定系統獲授權可做出的決策，以及哪些決策需經人類書面授權。 組織應建立稽核追蹤機制，確保每項系統決策皆可追溯並於事後進行審查；建立真正可用的（而非僅名存實亡的）人工覆寫機制；並協商供應商合約，明確規範資料所有權、責任歸屬，以及合作關係終止時系統存取權與營運資料的處置方式。這些並非僅是合規的例行公事——當問責問題浮現時，正是這些架構能使組織的人工智慧部署在法律上站得住腳。