未來 AI 使用規範
——禁止 AI 進行非法決策的產業級防線
壹、前言：AI 決策擴張下的法律與治理真空
自 2022 年以來，生成式 AI 與自主決策型 AI（Decision-AI）迅速滲透政府、企業與民間系統，涵蓋從資源配置、貸款審核、風險管理、醫療判斷、輿情操作到自動武器部署等場域。然而，一個嚴峻的問題同時浮現：
AI 是否可能在「無人監管」或「誤用」下，產生違法決策，甚至執行不法行為？
舉例：
- 金融系統中，AI 可能在未授權下動用資金進行高風險交易；
- 法務應用中，可能違反個資法、自動處理訴訟訊息；
- 行銷與輿論操作中，AI 自動產出仇恨、詐騙、造假資訊；
- 供應鏈管理中，自主下單軍事禁運產品；
- 人工兵器系統中，執行無人機攻擊未經授權目標。
本計畫《AI-LawShield：未來AI合法性守門機制》由 艾韓思創新通用人工智慧科技企業社提出，將技術模組化建置「非法決策防線」，從設計階段即阻斷 AI 涉入違法判斷與行動的機會。
貳、AI-LawShield 設計目標與系統框架
一、三大核心防線原則
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原則名稱 |
說明 |
|---|---|
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違法預防原則 |
AI 在生成回應或決策前，須先比對「違法行為語意資料庫」與法律行為黑名單，阻斷潛在違規輸出。 |
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最終人類合法裁定原則 |
AI 任何可執行之操作建議，須經由人類授權者按合法規則二次確認。 |
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可稽核與上鏈原則 |
所有決策過程與結果均需記錄原始 prompt、模型參數與法令交互結果，並可上鏈驗證其合規性。 |
二、AI-LawShield 三大模組設計
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模組名稱 |
功能說明 |
|---|---|
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LawSense NLP引擎 |
利用自然語言處理與知識圖譜比對，分析輸入是否涉及非法意圖、規避法律、引導犯罪、散布不實資訊等違法潛勢。 |
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ActionGate 人類合法授權閘門 |
對於 AI 對外輸出的「可執行動作建議」，嵌入授權確認流程，需由合法授權人或合規單位手動批准。 |
|
AuditTrail 稽核記錄系統 |
對每次 AI 互動產生的建議或行為進行記錄，包括語意警示級別、模型反應參數、審查紀錄與最終裁決。可鏈接區塊鏈備份查證。 |
參、核心評分項目解析
一、產業應用性（40%）
1. 高法規敏感性產業全面可用
AI-LawShield 適用於所有需符合法律或監理標準的行業，特別是以下領域：
- 金融科技業：防止 AI 進行未經授權資金調動、洗錢行為或觸犯投資人保護法。
- 醫療健康業：阻止 AI 在無醫師授權下做出危害生命或違規診斷。
- 司法與法律科技：杜絕 AI 提供虛假訴訟建議、違法輿論操控、違反保密義務。
- 行銷與平台業：防範 AI 大規模產出違反個資法、著作權法之文字與圖片。
- 軍事/國安/智慧邊境：AI 必須由人類軍事人員下達指令，禁止自主執行高殺傷性任務。
2. 與法規政策接軌與推動合規佈署
- 呼應歐盟 AI ACT 高風險等級限制條款，可作為企業合規佈署佐證工具。
- 搭配台灣《個資法》、《電子簽章法》、《商業秘密法》等進行模組化交叉比對。
- 協助建立企業內部 AI 合法性內部審查制度（Legal-AI-Compliance SOP）。
3. SaaS化模組供應與區域輸出潛力
AI-LawShield 模組可 SaaS 化提供台灣、中東、東南亞等 AI 快速發展區域之企業應用，作為跨境 AI 法律合規守門人。
二、技術創新性（30%）
1. 建構「AI違法行為語義圖譜庫」
整合法律文本（民刑法、行政規則）、歷史裁判實例、倫理案例，透過大語言模型（LLM）結構語意模型與知識圖譜，自動比對下列類型違規意圖：
- 詐騙行為意圖（如引導提款、假冒官員）
- 暴力與仇恨言論（如攻擊特定族群）
- 個資洩漏（如要求輸出身分證、聯絡資料）
- 軍事與毒品交易（如尋找武器來源、製造毒品方式）
- 犯罪協助（如竊盜技術、駭客行為）
2. 建立 Prompt Shield 檢測技術
透過多輪語義解析器，主動辨別使用者是否透過繞語（jailbreak techniques）試圖引導 AI 進行違法生成。例如：
- 以小說情節名義生成真實攻擊方法
- 以歷史故事名義撰寫假政治煽動言論
- 提問形式繞開篩選詞庫（如用「怎樣才可能...」）
3. 區塊鏈記錄合法互動歷程
AuditTrail 模組將所有互動過程輸出為 JSON 結構紀錄，並可選擇性與企業內部私有區塊鏈串接，用於：
- 稽核回溯
- 投保用途
- 面對司法查證義務
三、作品完整性（30%）
1. Alpha版本已完成模組建置
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模組 |
完成度 |
功能 |
|---|---|---|
|
LawSense NLP引擎 |
✅ |
已支援 5000+ 違法語意關鍵詞庫，並可與 Prompt 實時比對偵測潛在風險 |
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ActionGate |
✅ |
可設定決策閘門權限等級，支援三層確認機制：AI → 操作人員 → 合法授權人 |
|
AuditTrail |
⏳ |
初步完成區塊鏈結構設計，已與 Ethereum 私有鏈測試串接，未來可拓展上傳國際驗證節點 |
2. 產業案例實測
- 案例A：銀行客服AI機器人
阻斷用戶欲透過誘導語言引導 AI 洩漏他人帳戶餘額。 - 案例B：生成式圖像AI平台
當用戶試圖生成帶有裸露、暴力或非法武器圖像時，觸發 LawSense 警告並中止產出。 - 案例C：電商行銷文字撰寫
避免 AI 寫出誇大不實療效、違反醫療廣告條例內容。
3. 未來部署規劃
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時間 |
目標項目 |
合作對象預估 |
|---|---|---|
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2026 Q2 |
台灣中大型企業導入測試版 |
金融業（合庫、遠銀）/ 醫療業（區域教學醫院） |
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2026 Q4 |
SaaS雲端版正式開放 |
API對接如Azure OpenAI、Google Vertex AI平台 |
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2027 Q3 |
跨境合作區域版 |
東南亞/中東AI法規興起地區，與政府部門合作規範模組標準化 |
肆、預期效益
一、企業端：
- 防範因 AI 推薦錯誤、越權行為導致法規風險、名譽損害
- 建立「合法 AI治理品牌」信譽，提升國際市場與 ESG 評級
- 降低人機協作過程中因 AI 行動產生的管理成本與內部糾紛
二、社會面：
- 降低不法 AI 模型氾濫造成詐騙、操控、隱私風險蔓延
- 建立 AI 合法性底線，避免技術過度自由化造成法律空窗地帶
- 促進科技與法治、道德之間的平衡發展
三、制度層面：
- 有助於 AI 合法性與風險等級分級制定，作為 AI ACT 推動基礎架構
- 提供 AI 應用責任歸屬與可追溯性解決方案
- 成為未來「合法性AI模型註冊與認證」制度中的核心元件
伍、結語：科技的進步，法律不能退讓
AI 不應是逃避法律責任的幌子，更不能成為技術犯罪的溫床。未來 公司所提出的《AI-LawShield 計畫》，正是站在產業發展與社會責任交叉點上，主張：
AI 再強，也不能凌駕於法律與人類規則之上。
建立 AI 合法性邊界，才能讓未來的智慧社會穩定、可信、永續。
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