全球第一槍!歐洲議會通過《人工智慧法》,ChatGPT會被怎麼管?有哪些限制?
全球第一槍!歐洲議會通過《人工智慧法》,ChatGPT會被怎麼管?有哪些限制?

人工智慧已經成為全球科技巨頭的主戰場,例如微軟撐腰的OpenAI與Google發展許久的大型語言模型(LLM)。然而也掀起了許多監管的聲音,除了3月科技名人呼籲暫停訓練AI半年外,OpenAI的執行長奧特曼(Sam Altman)也多次認為AI應該納管。歐盟近日通過的《人工智慧法》(A.I. Act)是首個針對人工智慧的綜合性法案,包括生物辨識技術、臉部辨識技術、社會評分系統以及科技公司如何使用大數據訓練人工智慧模型進行規範。

歐洲議會針對法案的相關推文

《人工智慧法》草案限制人臉識別技術,還有哪些用途也被限制?

《The Wall Street Journal》報導,該草案包括禁止在公共場所進行實時遠程生物識別監控,並禁止在開發臉部識別資料庫時使用監控錄影。此外,議會的版本還要求禁止所謂的預測性警務系統,該系統通過分析先前的犯罪行為和其他數據來試圖預測未來的非法活動。

歐洲議會也在官方新聞稿指出,超過4500萬用戶的社群媒體平台,其演算法推薦系統的AI,因為可能被用於影響選民和選舉結果,因此也被列入高風險清單。

劍橋分析事件
會影響選民和選舉結果的AI也列在高風險使用行列中
圖/ shutterstock

目前法案已進入歐盟監管流程的「三方會議」階段,其中歐洲議會、歐盟委員會和歐盟理事會的代表將進行談判和討論。為了在明年歐盟選舉前生效,該法案必須在年底前達成最終協定。一旦該法案生效,將有大約兩年的適應寬限期。歐盟官員也表示他們計劃立即開始談判,以確保在年底前達成最終協定。

ChatGPT將加上「部分限制」,未來將航向何處?

《TIMES》報導,法案沒有將ChatGPT等「通用」AI視為高風險,但對「基礎模型」或經過大量數據訓練的強大AI系統加入了透明度和風險評估要求。例如OpenAI、Google和微軟,將被要求聲明是否使用受版權保護的材料來訓練AI,但是並沒有要求個人數據的使用也要聲明。現時的法案更將在某些違規情况下處以高達公司全球收入6%或7%的罰款。

根據《The Guardian》的報導,法案還要求詳細記錄用於訓練AI生成類似於人類作品的文本、圖像、影片和音樂的版權材料。這一舉措將使內容創作者能夠得知他們的部落格、文章、論文或歌曲是否被用於訓練ChatGPT等系統所使用。他們可以據此來決定是否允許其作品被複製,並尋求相應的補償。

部分擔心AI日益强大的安全風險專家認為,該法案缺少了AI可以使用的計算能力的限制。隨著每一個新版本的發布,像ChatGPT這樣的大型語言模型(LLM)使用的計算量都呈指數級增長。雖然提高了其能力和效能,但專家擔心持續的指數增長可能會導致安全問題。現時歐盟法律並沒有根據AI使用的算力給它們帶來額外的規範。

AI這樣快速發展同時又可以快速調整用途的技術前所未有
圖/ Canva

AI資安新創公司的戰略長米奧蒂(Andrea Miotti)也表示,「用於訓練AI的計算量越大,AI就越强大,而權力越大,風險和潛在危險就越大。」

艾達・洛芙萊斯研究所(Ada Lovelace Institute)(一個推動AI法律的組織)的代理主任班奈特(Francine Bennett)表示,「像AI這樣快速發展同時又可以快速調整用途的技術當然很難監管,因為即使是開發該技術的公司也不清楚事情將如何發展。但如果在沒有充分監管的情況下繼續營運,對社會來說肯定會更糟。」

監管真的有用嗎?哪些國家也在投入相關法案制訂?

《The New York Times》指出,種種跡象表明AI這項科技的新能力出現速度比立法者解决這些問題的速度還要快。但更早期版本的歐盟法律並沒有著重在像ChatGPT這樣的生成式人工智慧,例如它可以根據提示生成文字、程式碼或翻譯文章。

ChatGPT可以回應各式問題,例如數學方程式、寫文章甚至撰寫電影劇本等等
圖/ shutterstock

《The New York Times》報導,從華府到北京,各地的政策制定者無不競相制定相關規範。在美國,白宮發布了政策相關思路,其中包括在人工智慧系統公開之前對其進行測試的規則,以及保護隱私權的規則。中國則在4月公布的規則草案將要求相關公司遵守國家嚴格的審查規則。北京還對人工智慧使用數據的管道施加了更多的控制。

歐盟AI法案反方:可能阻礙創新、加大安全漏洞

電腦與通訊產業協會(Computer & Communications Industry Association)表示,「歐盟應避免過於「廣泛」的法規阻礙創新」。該協會的歐洲政策經理亦表示,「歐洲新的人工智慧法案需要解決有明確定義的風險,同時為開發者提供足夠的靈活性,好為所有歐洲人提供有用的AI應用程式。」

《The Washington Post》也指出Google雖然多次呼籲對AI進行監管,但在本週與商務部的提案卻對歐盟的AI法案提出批評,認為增加透明度的規定會帶來重大的權衡問題。因為訓練AI的資源都是機密資訊,強制揭露可能會危及商業秘密並創造安全漏洞,還可能被犯罪分子和競爭對手利用。

奧特曼雖呼籲監管,但也坦言歐盟的規定難以遵守

《The New York Times》報導,最近幾個月,OpenAI的執行長奧特曼(Sam Altman)拜訪了至少100名美國立法者和南美、歐洲、非洲和亞洲的其他全球政策制定者,其中包括歐盟委員會主席馮德萊恩(Ursula von der Leyen)。雖然奧特曼呼籲對人工智慧進行監管,但他也表示,「歐盟的提議可能難以遵守」。

延伸閱讀:奧特曼:OpenAI可能退出歐洲!歐盟AI法案怎麼規定?為何業界大佬喊出走?

資料來源:EUThe New York TimesTIMEThe Wall Street JournalBusiness InsiderThe Washington Post

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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