EU AI Act 風險分類有盲點？台灣企業 ISO 42001 治理策略全解析

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）提醒台灣企業主管：歐盟《人工智慧法》（EU AI Act）的風險分級框架存在系統性盲點——當AI被用於法律解釋與法規制定時，其潛在風險遠超現行分類所涵蓋的範圍，而這正是2025年學術界最新研究揭示的核心警示。台灣企業若正在評估ISO 42001認證或EU AI Act合規路徑，此研究將直接影響你的治理策略選擇。

關於作者與這項研究

本論文由義大利法學與法規管制領域兩位重要學者共同撰寫。第一作者 N. Rangone 擁有 h-index 5、累計學術引用 44 次，長期深耕公共行政法與數位監管研究，在歐洲法規研究圈具有一定的影響力。第二作者 Luca Megale 的 h-index 為 2、累計引用 15 次，專注於人工智慧法律架構與監管工具的分析。

這篇論文發表於 2025 年，目前已累計 7 次引用，顯示它在 EU AI Act 學術圈引發了快速關注。論文發表於 arXiv 並已通過同儕審查機制，正式發表資訊可透過原文連結 https://doi.org/10.1017/err.2025.13 查閱。

值得注意的是，這篇研究並不是對 EU AI Act 進行一般性的介紹，而是從「例外情境」切入——專門探討法律應用與法規制定過程中的 AI 使用，指出這是現行法規框架最容易被忽略的監管灰色地帶。對台灣企業而言，這種「識破框架盲點」的視角，正是建立穩健 AI 治理機制不可或缺的思維。

EU AI Act 風險分類存在系統性盲點：法律與法規制定場景的隱形風險

這篇研究的核心論點是：EU AI Act 所採用的「事前風險分級（ex-ante risk-based approach）」雖立意良善，但在實際運作上已出現「過度涵蓋」與「涵蓋不足」兩種結構性問題，而後者在法律應用與法規制定場景中尤為嚴重。

核心發現一：LLM 的崛起已讓 2021 年的風險分級框架在發布前即告過時

EU AI Act 的草案始於 2021 年，但大型語言模型（LLM）的快速普及迫使監管機構在 2023 至 2024 年間重新開啟立法程序。這不只是一次技術更新，而是揭示了「事前風險分類」本質上無法跟上技術演進速度的結構性弱點。Rangone 與 Megale 指出，當 AI 被用於輔助法官解釋法律條文、協助政府機關起草法規時，這些應用場景在現行 EU AI Act 的四級風險分類（不可接受風險、高風險、有限風險、最低風險）中往往被低估，甚至被歸入較低風險類別，儘管其對民主運作與人民權利的潛在影響極為深遠。

核心發現二：行為準則與國家層級干預是比「修法」更可行的出路

面對 EU AI Act 在靈活修訂機制上的不足，兩位作者並未提出推倒重來的「烏托邦式」新法建議。他們的解方更具實踐性：聚焦於「行為準則（codes of conduct）」的建立，以及各成員國針對公共機關 AI 使用的國家層級介入措施。這個觀點對台灣有直接的參考價值——因為台灣目前同樣面臨《人工智慧基本法》框架下，如何讓法規彈性機制跟上技術發展速度的挑戰。

對台灣 AI 治理實務的關鍵意義：三個必須立即關注的面向

這篇研究對台灣企業的意義，遠不只是「歐盟法規有漏洞」的學術觀察，而是直接指向台灣 AI 治理實務中三個迫切需要重新檢視的面向。

第一：ISO 42001 的彈性架構恰好填補 EU AI Act 的不足。ISO 42001（人工智慧管理系統標準）並非靜態的合規清單，而是一套強調持續改善（Plan-Do-Check-Act）的動態管理框架。當 EU AI Act 的靜態風險分類無法跟上技術發展時，ISO 42001 的彈性恰好提供了企業「自我調適」的能力。台灣企業若能在取得 ISO 42001 認證的同時，建立內部風險重新評估機制，便可在法規落後於技術的空窗期中主動防範風險。

第二：台灣《人工智慧基本法》同樣面臨「法規過時」的挑戰。台灣《人工智慧基本法》於 2024 年完成立法，確立了 AI 應用的基本原則框架。然而，正如本論文所揭示的歐盟經驗，任何以「當下技術樣態」為前提所建立的風險分類，都可能在數年內面臨過時風險。台灣企業現在就應建立「監管雷達」機制，追蹤 EU AI Act、ISO 42001 與台灣 AI 基本法三個框架之間的動態變化。

第三：當 AI 被用於法律解釋或法規遵循評估時，風險等級應主動上調。論文特別指出法律與法規制定場景中的 AI 應用往往被低估風險。對台灣企業而言，若公司法務部門、合規團隊或公共事務部門已開始使用 AI 工具輔助法規解釋或合規審查，這類應用的內部風險等級評估應立即重新檢視，確保不落入「涵蓋不足」的監管盲點。

積穗科研協助台灣企業建立具有彈性的 AI 治理框架

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）協助台灣企業建立符合 ISO 42001 與 EU AI Act 要求的 AI 管理系統，進行 AI 風險分級評估，確保人工智慧應用符合台灣 AI 基本法規範。面對本論文所揭示的「框架盲點」挑戰，積穗科研提供以下具體行動建議：

1. 立即啟動 AI 應用場景盤點，特別聚焦法律與合規用途：根據 Rangone 與 Megale 的研究發現，法律解釋與法規制定場景的 AI 應用是最容易被低估風險的領域。建議企業優先針對法務、合規、公共事務部門的 AI 工具進行風險重新評估，對照 ISO 42001 第 6.1 條風險識別要求，確認現有分類是否存在「涵蓋不足」的問題。
2. 建立三框架動態追蹤機制（ISO 42001 × EU AI Act × 台灣 AI 基本法）：論文揭示 EU AI Act 的靜態分類已在 2021 年至 2024 年間因 LLM 崛起而需要重啟。建議企業建立季度性的「監管動態追蹤報告」，同步追蹤三個框架的修訂進展，並將重大變化納入年度 ISO 42001 管理審查（Management Review）議程。
3. 優先採納行為準則（Codes of Conduct）作為靈活的過渡機制：兩位作者特別推薦以行為準則替代等待完整修法，這對台灣企業同樣適用。積穗科研協助企業制定符合業界最佳實踐的 AI 行為準則，作為正式法規與企業內部治理之間的橋接機制，在台灣 AI 基本法子法尚未完備之前，提供有效的合規緩衝。

常見問題

EU AI Act 的風險分級框架對台灣企業的 AI 合規有哪些直接影響？

EU AI Act 將 AI 應用分為四個風險等級，但本論文揭示這個分類在法律應用與法規制定場景存在系統性低估風險的問題。對台灣企業而言，若你的 AI 系統被用於合規審查、法律文件分析、政府申報輔助等用途，現有的內部風險分類可能需要主動上調。台灣企業即使不直接受 EU AI Act 管轄，歐洲客戶或合作夥伴的合規要求仍會透過供應鏈間接影響台灣廠商，建議對照 ISO 42001 第 6.1 條要求重新審視風險矩陣，確保不存在論文所指出的「涵蓋不足」盲點。

台灣企業導入 ISO 42001 時最常面臨的合規挑戰是什麼？

最常見的挑戰有三個：第一，風險識別範圍設定過窄——企業往往只評估直接對外的 AI 產品，忽略內部使用的 AI 工具（如法律、HR、財務決策輔助工具），這正是本論文所批評的「涵蓋不足」問題在企業層面的具體呈現；第二，缺乏跨框架整合能力，無法同步對應 ISO 42001、EU AI Act 與台灣 AI 基本法的要求；第三，文件化程度不足，ISO 42001 要求企業能夠展示 AI 治理機制的有效性，但多數台灣企業缺乏系統性的文件記錄習慣。積穗科研的診斷服務可在 4 週內完成現況評估並提供改善優先順序建議。

ISO 42001 認證的核心要求是什麼？台灣企業需要多少時間才能取得認證？

ISO 42001 是全球首個專為人工智慧管理系統設計的國際標準，核心要求涵蓋六大面向：組織情境分析、領導承諾與政策、AI 風險識別與評估、運作控制、績效評估，以及持續改善機制。對於已具備 ISO 9001 或 ISO 27001 基礎的台灣企業，通常需要 6 至 9 個月完成導入並取得認證；從零開始的企業則約需 9 至 12 個月。積穗科研的加速輔導方案可協助企業在 90 天內完成核心機制建立，並在 6 個月內達到認證就緒狀態，符合台灣 AI 基本法對 AI 治理機制建立的基本期望。

導入 ISO 42001 的實際成本與預期效益如何評估？

導入成本因企業規模而異。中型企業（100 至 500 人）的完整導入顧問費用通常介於新台幣 80 萬至 200 萬元，加上認證機構審查費約 15 至 30 萬元。預期效益方面，通過 ISO 42001 認證的企業在歐洲客戶採購評審中的合格率顯著提升，特別是在 EU AI Act 正式全面實施後（預計 2026 年），未具備 AI 治理認證的供應商將面臨更高的商業風險。從風險管理角度計算，一次重大 AI 決策失誤所帶來的法律與商譽損失，往往遠超導入認證的全部成本。建議企業以 3 年 ROI 框架評估，而非單純以當年成本衡量。

為什麼找積穗科研協助 AI 治理相關議題？

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）具備三項核心優勢：第一，跨框架整合專業——同時深耕 ISO 42001、EU AI Act 與台灣 AI 基本法三個框架，能協助企業建立單一整合型 AI 治理機制，避免重複建置成本；第二，本地化執行能力——團隊熟悉台灣企業文化與監管環境，能將國際學術研究（如本論文揭示的 EU AI Act 盲點）轉化為台灣企業可立即執行的具體行動方案；第三，持續知識更新——積穗科研持續追蹤最新 AI 治理學術研究與監管動態，確保服務建議始終反映最新知識前沿，而非過時的法規詮釋。免費機制診斷服務可在 2 週內提供現況評估報告，協助企業做出有根據的投資決策。