AI正以驚人速度滲入我們的生活，從醫療診斷、法律諮詢，到內容生成與自動駕駛，無所不在。然而，當AI出錯時，誰該負責？這個問題，已成為AI時代最迫切的倫理與法律挑戰。
而日本，正嘗試以制度層面的方式回應。
從「過失責任」走向「治理責任」
日本經濟產業省自2024年起成立「AI利活用之民事責任研究會」，試圖釐清AI造成損害時的責任歸屬。研究會在2025年兩度會議中提出一項重大轉向：AI責任不再停留於「誰有過失」，而是檢視「制度是否能防錯？」
研究會以4個假設案例進行分析，涵蓋日常、專業、產業與文化4大領域：
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貨運AI導航事故：這個假設案例中，司機因全盤依賴AI的路線指示而造成車禍。結論指出：AI若為輔助工具，最終仍由人類使用者負注意義務。
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法律AI「幻覺判例」：這個假設案例中，AI生成不存在的裁判例，律師誤信採用，最後導致委託人敗訴。研究會認為，專業使用者應驗證AI資訊真偽，開發者則是要在明確誤導或隱匿風險時承擔責任。
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AI影像檢測遺漏危險物：這個案例假設AI自動檢測系統未偵測出隱藏的刀片，導致消費者受傷。結論是，若使用者已建立完善治理體系（誤檢回饋、人為審查、透明記錄），即可視為已盡到注意義務。
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生成式AI侵害名人肖像權：使用AI生成廣告影像，結果酷似特定藝人。研究會指出，使用者應負起「合理查證義務」，開發者則應建立資料治理與濾除機制。
這4個案例共同揭示，日本已從「結果導向」轉為「過程導向」。只要能證明制度具備風險治理與透明機制，便可視為已履行法律責任。AI法律不再僅追究「誰犯錯」，而是評價「制度是否防錯」。
台灣仍困於「事後歸責」思維
相較之下，台灣於AI侵權、制度監管等討論，似乎仍停留在民法侵權與消費者保護的框架中，側重於事後歸責。AI若造成損害，多以「個人過失」或「製造缺陷」處理，忽略AI風險的系統性與跨界特性。
現行台灣學術單位、機構所設計的AI倫理指導原則，多強調「人本」「透明」「信任」，但缺乏實質治理架構。例如，AI決策涉及資料提供者、模型開發者、平台與使用者，若無清楚的責任分層，就難以形成有效的問責與防範。
相對之下，歐盟的《AI Act》採「事前分類監管」，針對高風險AI要求預審與合規證明；日本則選擇更務實的路徑──治理導向（governance-oriented），不設立龐大的監管機構，而透過治理準則、企業自律與事後可追溯機制，讓責任體系具備可修正性。這種做法兼顧創新與風險，體現了日本法制中「以透明換取信任」的思維。
台灣的下一步：從責任到治理
行政院會議在2025年8月底通過由數發部草擬的我國AI基本法草案，大方向為不設立AI主管機關，未來由各部會制定作用法及指引，仍待立法院審查。
法制目前雖未實踐，但治理的思維不能空轉。若台灣要建立AI治理基礎，必須從「過失」邏輯轉向「治理」邏輯。AI技術的風險不是單點爆發，而是鏈狀擴散；一個錯誤的資料集、一次未經審查的模型微調，都可能在不同產業間產生連鎖效應。這意味著，AI的風險治理，必須走在法律責任之前。台灣可從以下3個方向推進：
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資料透明化：要求AI業者揭露訓練資料與風險管理流程，建立可追溯機制。
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跨部會治理平台：整合法律、產業、學研與倫理審查，建立長期對話機制，而非臨時專案小組。
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責任分層化：清楚界定開發者、平台、應用端與最終使用者的義務鏈，避免責任落在單一末端使用者身上。
最重要的是，台灣需要一套「治理文化」，不只在法律條文中訂定規範，也要在企業內部與政府決策中，讓「倫理審查」、「風險預警」成為日常流程。AI治理的核心，不是技術管制，而是制度自覺。
日本提出的「治理責任」概念，其實是一場法律文明的升級。它不再以「找出錯的人」為目的，而是要求制度本身具備防錯、修正、透明與回饋的能力。這樣的轉變，將責任從個人道德提升為社會制度的成熟度指標。
在傳統社會，責任來自人；在AI社會，責任應來自制度。這不只是法律技術問題，更是一種治理哲學的選擇：我們要的是「能預防錯誤的社會」，還是「永遠在錯誤之後補洞的社會」？
AI時代的監管，關鍵不在於「約束創新」，而在於「讓創新變得可被信任」。日本的經驗提醒我們：真正的監管不是懲罰科技，而是教育制度如何面對不確定性。當AI不再只是輔助，而是決策的共同參與者時，人類社會的挑戰不在於技術如何超越我們，而在於我們能否創造出一套能約束力量、但不窒息創意的制度框架。AI的倫理監管，最終是對文明成熟度的測試。它考驗的，不是科技，而是我們是否已準備好，與自己的創造物共同承擔未來。
（作者為國立政治大學法律博士，企業經理人出身，現任大專院校兼任助理教授。）
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