[ADRN工作文件] 绘制东亚民主人工智能治理倡议（第一至六部分）

概述

1. 概述

日本、韩国和台湾都采纳了人工智能治理的软硬法律框架，但在战略重点和执行方面存在差异。日本以相对较快的方式引入了新框架并修订了现有制度安排。除了国内颁布的《人工智能法》和《人工智能基本计划》（该计划将治理根植于《以人为本的人工智能社会原则》中阐述的人权、法治、多样性和以人为本等民主价值观）之外，日本还通过《广岛人工智能进程》积极塑造国际规范。韩国以其“人工智能G3”愿景为驱动，力求赶超美中两国，优先通过监管沙盒推行有利于产业的放松管制。与此同时，韩国的民主核心信息已从尹锡悦政府的“自由民主”转向现任李在明政府的“人工智能基本社会”，后者强调普及人工智能素养和人工智能辅助的社会服务。台湾在中华人民共和国的压力下提出了其独特的方法，同时将人工智能治理嵌入民主价值观。其《人工智能基本法》强调人的自主权、隐私、公平和问责制，并得到了包括g0v在内的强大公民社会基础设施以及独立事实核查组织的支持。

1. 日本

1.1. 制度响应与国际承诺

日本在人工智能治理方面的方针是以相对快速的制度响应和持续参与国际规则制定为特征的。日本于2025年初颁布了《人工智能法》，并于2025年12月通过了《人工智能基本计划》。这些文件与早期的政策举措一起，旨在平衡风险与创新，同时能够灵活应对技术变革，其战略目标（日本政府内阁府2026年）是使日本成为“世界上最有利于人工智能发展的国家”。日本的治理模式不建立类似欧盟《人工智能法》的全面监管框架，而是依赖于软法工具。这些工具包括《以人为本的人工智能社会原则》（2019年）、《人工智能商业指南》（2024年，2025年修订）以及《人工智能相关技术研发和利用适宜性指南》（2025年）。反映出人工智能的社会影响，日本还修订或寻求修订了现有法律框架的若干领域，包括下文将讨论的版权、财产权和隐私保护。

关于人工智能系统治理的国内讨论与国际倡议同步发展。该进程（市川2020年）始于2016年，旨在制定有助于全球规则制定的关于人工智能的原则。自那时以来，日本积极在七国集团、经合组织和二十国集团等国际论坛上推动人工智能治理的讨论。2023年，在日本担任主席国期间，七国集团发起了“广岛人工智能进程”，并制定了《广岛人工智能进程综合政策框架》，这是最早解决先进人工智能系统的国际治理框架之一。一位政府官员指出（朝日新闻2024年），日本利用其介于注重创新的美国和注重权利的欧洲之间的独特地位，在广岛人工智能进程中塑造了讨论。

1.2. 民主价值观、战略动机和私营部门的作用

在所有这些文件中，民主价值观一贯被阐述为关键的治理原则。这些原则包括法治、人权、民主、多样性、包容性、公平、以人为本、安全、透明度、问责制、安全、隐私和个人数据保护、公平竞争以及数字素养。在政府政策中，《以人为本的人工智能社会原则》（2019年通过）确立了规范性框架，强调人工智能的开发和使用应尊重人的尊严和民主价值观。

与此同时，值得注意的是，日本的人工智能政策制定不仅是为了促进民主价值观，而且也是，甚至可能更强烈地是为了弥合与全球领先人工智能产业差距的战略需要。正如《人工智能法》（日本政府内阁府2025年）所强调的，“日本在人工智能的开发和使用方面落后”，因此政府已将人工智能确定为其国家增长战略（日本政府内阁秘书处，不详a）的优先领域。

日本的私营部门也积极参与人工智能的社会影响。许多大学设立了伦理、法律和社会问题（ELSI）中心，研究新兴技术如何影响社会。产学研合作项目，如日立京都大学实验室和京都哲学研究所，促进了对这些挑战的跨学科讨论。此外，人工智能治理协会和数字政策论坛等组织为指导国家应对人工智能的政策提出了建议。总而言之，这些活动反映了日本在人工智能与社会关系方面的广泛而多方面的参与。

2. 韩国

2.1. “人工智能G3”愿景下的人工智能治理

韩国的人工智能治理以雄心勃勃的“人工智能G3”愿景（科学技术信息通信部2025a）为基础，该愿景是赶超美中两国、实现创新驱动框架的战略要求。该方针的一个核心支柱是政府对产业界（徐2025年）放松管制的诉求的响应。私营部门经常认为，与全球领导者相比，韩国受限的环境阻碍了竞争力，因此国家优先考虑有利于产业的政策。韩国不采用僵化的指令，而是利用《人工智能基本法》（大韩民国国会2026年）作为广泛的法律基础，并辅以软法，旨在营造灵活的环境。通过强调监管沙盒，即公司可以在放松管制的条件下测试人工智能技术的受控环境，国家旨在最大化产业实验，同时选择性地对“高影响力人工智能”进行监督，有效地将技术能力定位为国家安全和经济增长的基石。该法律的监管范围也已扩展到影响韩国境内用户或市场的外国人工智能系统。科学技术信息通信部（MSIT）有权调查违规行为，并可发出纠正令或处以最高3000万韩元（约合22,000美元）的行政罚款。

2.2. 民主价值观的转变

现任李在明政府的“人工智能基本社会”是基于其更广泛的“基本社会”政策框架，该框架强调公民在再分配正义原则基础上平等获得社会服务的权利。虽然前任政府留下了许多关于在人工智能时代保护自由民主作为首要目标的声明，但其制度化和实际应用往往仍然模糊不清。相比之下，现任政府采取了更积极的立场，倡导“人工智能基本社会”模式，将人工智能素养和人工智能辅助社会服务的获取视为普遍权利。除了国内政策，韩国还通过诸如首尔人工智能峰会[1]（首尔人工智能峰会，不详）等重大倡议，以及在庆州亚太经合组织（韩国政策简报2025年）中的领导作用，积极影响国际人工智能规范的制定，此前英国曾举办首届人工智能安全峰会。

2.3. 公民社会和学术界的努力

虽然国家推动技术强国叙事，但一个强大的学术界和公民社会网络既是民主人工智能发展的推动者，也是其监督者。像Jinbonet和参与民主人民连带等团体监测新兴人工智能威胁的副作用，并代表那些受到大型科技公司不对称力量挑战的群体发声。此外，像Parti这样的社会组织致力于通过利用人工智能作为一种工具，将大众意见转化为连贯的政策议程，从而重新定义审议式民主。与此同时，首尔国立大学人工智能研究所产业合作中心等大学中心为可信赖的人工智能提供了理论严谨性，确保民主价值观在政策草案中不被忽视。尽管付出了这些努力，但一个反复出现的问题仍然存在。公民社会参与和学术讨论往往缺乏对产业战略的实质性否决权，使得人工智能发展的最终方向在很大程度上掌握在国家和主要科技公司手中。

3. 台湾

台湾的特点是高脆弱性和新兴的社会韧性相结合：它是一个面临中华人民共和国巨大信息压力的民主国家，但其抵抗这种压力的努力也已成形。尽管持续担忧中国大陆的选举干预、虚假信息和影响行动，但自由之家2025年（自由之家2025年）继续在政治权利（38/40）和公民自由（56/60）方面给予台湾高度评价。从这个意义上说，台湾可以被理解为一个高度暴露于中华人民共和国来源的外国信息操纵和干涉（FIMI）的社会，同时继续维持民主制度。这种韧性得到了公民社会和数字参与的密集基础设施的支持。《台湾开放政府国家行动计划》（2021-2024年）和（2025-2028年）将国家与公民社会的共治制度化，并制定了关于透明度、问责制和扩大公民参与的具体承诺（国家发展委员会2021a；2025年）。除了这一框架外，台湾的公民和数字民主生态系统还包括g0v[2]、JOIN[3]和vTaiwan[4]，而信息环境的完整性则得到了台湾事实查核中心（TFC）[5]、MyGoPen[6]、FactLink[7]、Doublethink Lab[8]和台湾信息环境研究中心（IORG）[9]等组织的支持，这些组织在与公共机构互动的同时，也保持着与政府的独立性。

在制度层面，台湾的《人工智能（AI）基本法》（中华民国Legislative Yuan2026年）于2025年12月由Legislative Yuan通过，并于2026年1月生效。该法旨在协调技术进步与社会福利，并规定了基本原则，包括人的自主权、隐私和数据治理、安全、透明度、公平和非歧视以及问责制。虽然该法本身不施加处罚，但台湾似乎正在采取一种监管方法，将一般性原则性法律与更具体的部门政策相结合，以应对特定风险。根据现行法律，国家科学技术委员会[10]被指定为中央主管机关，负责人工智能研究和人才发展，而数字事务部（MODA）[11]，该部成立于2022年，旨在整合电信、信息、通信、网络空间和互联网的数字政策，已成为《基本法》实施的实际推动者。

与此同时，台湾将人工智能定位为不仅是监管对象，也是国家增长战略的核心组成部分。根据国家发展委员会（NDC）[12]的说法，《十年人工智能倡议推广计划》（2025-28年）于2026年1月由行政院批准，并作为将台湾转变为“智慧科技岛”的国家战略（国家发展委员会2026年）提出。该计划旨在到2040年创造15万亿新台币（约合4740亿美元）的经济价值，创造50万个高薪就业岗位，其核心支柱是主权人工智能、数字和计算基础设施、先进技术以及建立三个国际级实验室（台湾今日2026年）。因此，台湾既可以被视为一个高度易受中华人民共和国来源的FIMI影响的民主国家，也可以被视为人工智能时代民主自卫的一个先进案例，并得到公民社会和制度创新的支持。■

[1] AI Seoul Summit. “AI Seoul Summit 2024.” https://aiseoulsummit.kr/aiss/.

[2] g0v. “g0v: 台湾去中心化公民技术社区。” https://g0v.tw/intl/en/.

[3] 台湾行政院国家发展委员会. “Join: 公共政策网络参与平台。” https://join.gov.tw/.

[4] vTaiwan. “vTaiwan: 重塑民主。” https://info.vtaiwan.tw/.

[5] 台湾事实查核中心. “首页。” https://en.tfc-taiwan.org.tw/.

[6] MyGoPen. “MyGoPen: 台湾事实核查与谣言澄清平台。” https://www.mygopen.com/.

[7] FactLink. “FactLink 數位素養實驗室：数位调查、人工智能素养、媒体素养。” https://www.factlink.tw/.

[8] Doublethink Lab. “Doublethink Lab：通过加强数字防御来巩固民主。” https://doublethinklab.org/.

[9] IORG（台湾信息环境研究中心）. “关于 IORG。” https://iorg.tw/_ua/about.

[10] 中华民国国家科学及技术委员会. “National Science and Technology Council, R.O.C.” https://www.nstc.gov.tw/?l=en.

[11] 台湾数位发展部. “Ministry of Digital Affairs.” https://moda.gov.tw/en/.

[12] 台湾行政院国家发展委员会. “National Development Council.” https://www.ndc.gov.tw/.

数字民主

数字民主倡议沿着不同的轨迹发展，反映了对数字技术应如何支持民主治理的不同理解。在日本，努力主要集中在使用包括人工智能在内的数字工具来可视化公民意见，并在政策讨论中促进共识建设。私营部门、地方政府和政治行为者都出现了相关倡议，但它们在很大程度上仍处于实验性和项目性阶段，对正式的国家决策过程影响有限。相比之下，韩国则采取了更系统化和制度化的轨迹，专注于升级其现有的参与平台，引入人工智能驱动的促进者来加强政策协同设计，并创建了人工智能民主委员会等高级别机构。台湾则代表了另一条轨迹，常被誉为数字民主的典范，其基础是强大的公民科技生态系统和制度化的公众参与渠道，如vTaiwan。与此同时，每种方法都面临局限性：日本的倡议仍处于实验阶段，韩国的监管方法引起了对政治表达可能受到限制的担忧，而台湾的参与平台则因只吸引了相对狭窄的社会群体而受到批评。

1. 日本

1. 私营部门和地方政府的利用日益增加

在日本，与数字民主相关的倡议可以在私营部门、地方政府和政治领域观察到。实际的实验和试点工作有所增加，但在国家决策中的安排仍然有限。

在私营部门，出现了一些收集公民意见并提供讨论机会的倡议，一些工具已在行政和项目设置中使用。《数字民主2030》[1]提出了一个愿景，即利用数字技术使公民的观点可见，并为政治和行政过程提供信息。Liquitous[2]已被用于支持特定项目中的在线讨论和共识建设，包括与地方政府的合作。

地方政府，特别是东京都政府，也推进了相关工作。GovTech Tokyo[3]促进了行政数字化，并支持了整个都市政府和各市的数据使用和运营能力。此外，东京在制定其长期政策议程时，采用了广泛的倾听方法（东京都政府政策企划局2025）。在制定《东京2050》战略的过程中，使用了与《数字民主2030》倡议相关的工具来收集和分析广泛的公民意见。GovTech Tokyo通过构建收集数字输入的系统以及利用人工智能可视化和组织收集到的意见来支持这一过程。这些做法旨在为政策讨论提供信息，而不是直接决定结果。

1.2. 在国家政治中的有限实现

在政治领域，数字方法已开始被讨论但尚未制度化。东京市长选举提供了一个早期例子，其中使用数字工具与市民互动和传达政策立场。这些努力与安野贵博（AI工程师、日本参议院议员）及其寻求将数字方法纳入政治参与的相关行为者领导的倡议有关。由安野领导的未来团队在国会中增加了席位，并寻求利用人工智能来理解公众观点和支持政策制定。已成立跨党派人工智能研究小组以分享知识和讨论政策问题，但这些努力仍处于学习和议程形成阶段，而非制度化实践。

一系列行为者参与其中，实际倡议也在增加。同时，这些努力通常被组织为单个项目，并且它们与正式决策的联系仍然有限，尤其是在国家层面。《人工智能基本计划》指出，政府将在“积极主动地利用人工智能”方面发挥主导作用，以促进在普通民众中的更广泛使用。为了实现这一目标，数字厅已启动（松本2026）一个政府人工智能系统的大规模演示项目。虽然这些发展表明人工智能在官僚组织中的使用已开始扩大，但它们尚未达到从根本上重塑民主决策过程的阶段。

2. 韩国

2.1. 公民参与和民主的演变

韩国正在通过加强现有的公民参与平台，从e-People[4]到Sotong24[5]，转变为一个更具人工智能驱动的参与式治理模式（反腐败与民权委员会 2026）。政府并非要取代这些成功的基石，而是将人工智能作为智能促进者进行整合，以更有效地对海量的公民声音输入进行分类、总结和回应，从而强化公民作为积极政策共同设计者的作用。与此同时，为解决人工智能的“黑箱”性质以及特定社会群体可能被排斥的问题，国家正在制度化伦理保障措施，例如在国家层面出台《公共部门人工智能伦理指南》（内政安全部 2025），在地区层面出台《首尔人工智能伦理指南》（首尔特别市 2026）。除了促进参与，政府还将民主原则提升为国家人工智能战略的核心优先事项。作为关键举措，最近在总统国民人工智能战略委员会的现有附属委员会中增设了人工智能民主小组委员会（科学技术信息通信部 2026b），这是在最高层级人工智能领导层中制度化民主价值观的一项重大决定。

2.2. 民主平等与包容性立法

韩国正加紧立法努力，以确保技术惠益在所有国家之间公平共享。《数字包容法》（大韩民国国会 2025）和《人工智能框架法》（科学技术信息通信部 2025d）的拟议修正案，特别旨在保护弱势群体，将他们获得人工智能和参与人工智能治理的权利编入法典。这些法律框架侧重于通过规定对边缘化群体的保护来防止社会排斥。作为这些政策的补充，大型科技公司也在部署人工智能以实现普遍的社会福利。例如，Naver 的“CLOVA CareCall”[6] 利用生成式人工智能监测老年人的健康状况，展示了技术如何成为保护弱势公民的实用工具。

韩国展现出将其民主保障措施直接嵌入人工智能治理蓝图的意愿，其特点是制度主动性，从人工智能驱动的参与式治理模式到在人工智能总统委员会内设立人工智能民主小组委员会。虽然《数字包容法》和 CLOVA CareCall 等企业举措反映了在包容性人工智能方面的真正立法和企业推动，但成文权利与弱势群体实际可及性之间的差距仍然是一个尚未解决的关键变量。最终，虽然韩国的民主人工智能框架在理论上是健全的，但其长期信誉将取决于这些制度设计是否能转化为有意义的公民参与，并且不排除任何群体。

3. 台湾

3.1. 台湾数字民主的概念：“多元性”

台湾的数字民主模式植根于多元性[7] 的理念，该理念由唐凤（Tang 2025）等人倡导，她自 2022 年数字发展部成立以来一直担任该部门的首任部长。多元性方法不依赖于简单的多数决定，而是力求避免多数统治可能产生的两极分化。即使 51% 的人支持一项决定，其余 49% 的不满情绪也可能持续存在，从而导致强烈反对和不信任。相比之下，台湾的方法旨在不消除分歧，而是识别不同观点之间的重叠之处，并利用这些重叠来推进民主。通过 Pol.is 等开源工具[8] 和 Talk to the City (T3C)[9] 等参与式平台，vTaiwan[10] 和 JOIN[11]，以及与政府机构（特别是国发会）的密切协调——[12]——台湾力求将广泛的公众参与与更深入的审议相结合。

3.2. 公开政府与公民社会

台湾的公开政府议程，包括开放数据倡议，在 2021 年通过国家行动计划后进入了一个更正式和制度化的阶段。该计划由国发会监督，《台湾开放政府国家行动计划》（2021-2024）和（2025-2028）将国家与公民社会之间的共治制度化，并制定了关于透明度、问责制和扩大公民参与的具体承诺（国家发展委员会 2021a；2025）。在实践中，这些原则已通过更广泛的公民技术倡议和参与式基础设施生态系统得以实施，包括 g0v、vTaiwan、JOIN，以及最近的 T3C。

g0v[13] 是一个去中心化的公民技术社区，于 2012 年启动。g0v 以透明和开放合作为基础，在政府外部解决公共问题。一个代表性例子是 Cofacts[14]，这是一个协作式事实核查系统，使公民能够核实在线上传播的可疑信息，而 LINE 是台湾占主导地位的消息应用程序。

vTaiwan[15] 是一个线上线下相结合的公共协商过程，于 2014 年启动，旨在使公民、政府官员、企业和专家能够就国家政策问题进行审议。通过使用 Pol.is 等开源工具[16]，参与者可以注册同意、不同意或不确定，从而可以可视化大规模的意见分布并确定潜在的共识领域。vTaiwan 的设计目的是提出有助于弥合分歧的论点和可行的共同点，而不是放大冲突。截至 2023 年，它已处理了 28 个以上的案例，据报道其中约 80% 的案例导致了具体的政府行动。代表性案例包括 2015 年关于 Uber 管制的审议（Tang 2016）和 2018 年推出的金融科技框架。

JOIN[17] 是国发会的官方在线参与平台，于 2015 年建立[18]，作为公民提交意见、提出政策建议和监督执行的永久渠道。根据《公共政策网络参与实施要点》（中华民国（台湾）行政院 2018），国发会是该平台的主管机构。提案人被定义为具有台湾国籍或台湾永久居留权的人，没有明确的年龄要求（第 4(1) 点）。如果一项提案在 60 天内获得 5,000 个支持签名，主管机关必须在两个月内发布具体回应（第 7(2) 点）。根据国发会（国家发展委员会 2021b）的数据，从 2015 年平台启动到 2021 年 1 月 31 日，JOIN 共收到 10,411 项提案；5,248 项进入联署阶段，233 项成为正式案件，220 项收到官方回应，105 项被政府机构采纳。仅在 2024 年，可持续发展委员会（可持续发展委员会 2025）就报告了 2,801 项提案，其中 1,236 项进入联署阶段，24 项成为正式案件，10 项被部分采纳。一个说明性案例是 2018 年呼吁为单身女性提供人工授精和体外受精合法途径的提案（Wu 2018）。在 60 天内获得 5,124 个支持签名后，该提案收到了卫生福利部的正式回应，并被纳入了协作式咨询过程。2025 年，一项将生育辅助服务扩展到未婚女性和同性婚姻女性的《辅助生殖法》修正案草案通过了行政院。

T3C[19] 于 2023 年 10 月作为开源发布，是一个人工智能分析工具，利用大型语言模型处理大量开放式回复和审议数据。根据其报告[20]，其关键创新在于总结大规模公众意见输入，同时保留观点的细微差别和多样性。T3C 与数字发展部合作，已被用于分析大量关于人工智能大会 2023 年研讨会[21] 和台湾 2024 年总统大选民进党（DPP）选后政治分析等问题的开放式回复数据集。[22]

3.3. 批判性评估

总体而言，台湾的公民社会相对强大，Glen Weyl[23] 将台湾视为技术与民主交叉领域的一个领先范例。唐凤的国际知名度进一步提升了这一模式的可见度。然而，与此同时，JOIN 的影响力仍然有限，并且倾向于吸引相对较少且精英化的社会群体，而 vTaiwan 作为旗舰案例的持续引用，尽管已存在十多年，这表明台湾的数字民主仍然常常通过其最早和最引人注目的案例来理解。正如 g0v 的游智皓（Yu 2024）所认为的，数字工具应被视为民主的补充而非构成要素，民主的根基最终在于线下审议和公民社会。■[24]g0v 的观点认为，数字工具应被视为民主的补充而非构成要素，因为民主的根基最终在于线下的审议和公民社会。■

[1] Digital Democracy 2030 Project (デジタル民主主義2030). “首页。” https://dd2030.org/.

[2] Liquitous. “Liquitous：公民参与和共识建设平台。” https://liquitous.com/.

[3] GovTech Tokyo (GovTech東京). “GovTech Tokyo。” https://www.govtechtokyo.or.jp/.

[4]韩国反腐败与民权委员会。“e-People：国民请愿服务”。https://www.epeople.go.kr/index.jsp.

[5]韩国行政安全部。“Sotong24：在线公众沟通平台（소통24）”。https://sotong.go.kr/front/main/index.do.

[6]NAVER Cloud。“CLOVA CareCall：AI福利呼叫服务”。https://www.ncloud.com/product/aiService/clovaCareCall.

[7]Weyl, E. Glen, Audrey Tang, and the Plurality Community。“Plurality：协作技术与民主的未来”。https://plurality.net/.

[8]计算民主项目。“Polis”。https://pol.is/signin.

[9]AI目标研究所。“与城市对话”。https://talktothe.city/.

[10]vTaiwan。“vTaiwan：反思民主”。https://info.vtaiwan.tw/.

[11]台湾行政院国家发展委员会。“Join：公共政策网络参与平台”。https://join.gov.tw/.

[12]台湾行政院国家发展委员会。“国家发展委员会”。https://www.ndc.gov.tw/.

[13]g0v。“g0v：去中心化公民技术社区，台湾”。https://g0v.tw/intl/en/.

[14]Cofacts。“Cofacts：消息报告聊天机器人和众包事实核查社区”。https://en.cofacts.tw/.

[15]vTaiwan。“vTaiwan：反思民主”。https://info.vtaiwan.tw/.

[16]计算民主项目。“Polis”。https://pol.is/signin.

[17]台湾行政院国家发展委员会。“Join：公共政策网络参与平台”。https://join.gov.tw/.

[18]台湾行政院国家发展委员会。“关于Join：公共政策网络参与平台”。https://join.gov.tw/aboutus/index/en_US.

[19]人工智能目标研究所。“与城市对话”。https://talktothe.city/.

[20]人工智能目标研究所，“与城市对话”，https://talktothe.city/.

[21]人工智能目标研究所，“2023年人工智能大会研讨会”，与城市对话，2023年，https://talktothecity.org/report/ai-assembly-2023-workshops_1-translations.

[22]人工智能目标研究所，“与城市对话”，https://talktothe.city/。关于T3C在台湾部署的案例研究，请参阅人工智能目标研究所，“2024年台湾民进党——总统大选后政治分析（中文）”，https://talktothecity.org/report/taiwan-2024-dpp-ZH.

[23]Glen Weyl，TBS CROSS DIG采访彭博社，“日本与台湾的民主及数字创新（日文）”，YouTube，2025年5月31日，https://www.youtube.com/watch?v=gTWqbdfTc2g.

[24]余志浩。“余志浩：个人简介”。全球台湾研究所。https://globaltaiwan.org/member/chihhao-yu/.

資訊完整性

日本、韓國和台灣都面臨資訊空間完整性日益增長的壓力，特別是來自人工智能驅動的虛假資訊和外國影響力行動，但它們在威脅性質、應對形式和主要脆弱性來源方面存在差異。在日本，人工智能生成的虛假資訊和偏見內容日益被視為對社會穩定和國家安全的風險，但法律應對仍然有限，由於需要在對抗措施與表達自由之間取得平衡，因此在很大程度上仍依賴自願措施和自我監管。在韓國，機構應對更為迅速和協調，但獨立事實核查的削弱已成為一個重大的結構性脆弱點。儘管有一些復甦的跡象，但更廣泛的事實核查生態系統尚未恢復。在台灣，與中華人民共和國有關的外國資訊操縱構成了主要威脅，應對措施結合了法律改革和廣泛的公民社會在事實核查、預防性揭露、研究和媒體素養方面的努力。儘管如此，這些舉措仍然受到平台監管不足和事實核查資金不足的限制。

1. 日本

1.1. 風險認知

人工智能生成的虛假資訊、錯誤資訊和偏見內容被認為可能影響決策和破壞社會穩定的風險。在日本，這些風險已在政府指南中得到承認，包括《人工智能商業指南》，其中強調了[1]與社會穩定、人權和文化多樣性相關的擔憂。

1.2. 對策及其與表達自由的緊張關係

對策主要通過自願努力制定。在其2020年的結論報告中，2016年在總務省下設立的數字平台研究小組強調了（總務省2020）私人行為者在解決在線內容問題中的自願措施的作用，這反映了鑑於表達自由的政府干預系統性方法。這一方向有助於建立日本事實核查中心（JFC）。立法也反映了政府不願干預。2024年頒布的《信息傳播平台法》要求平台運營商更及時地回應侵權內容，並確保內容刪除標準及其執行的透明度，但其範圍僅限於非法或有害內容，並未完全解決虛假資訊問題。

推進對策的政策討論面臨困難。2023年在總務省（MIC）下設立的一個研究小組提出（總務省2024）內容審查和廣告監管等措施，但《日本經濟新聞》報導（Sakai 2024）稱，由於協調日益複雜，特別是在對抗措施與表達自由之間取得平衡方面，該小組被解散。隨後的一個小組建議（總務省2025b）澄清非法信息並鼓勵平台自願行為準則，但具體的監管措施仍不完善。《朝日新聞》報導（Wakae 2025）稱，最終報告最終優先考慮了非約束性的「自願行為準則」，甚至連先前建議的更嚴格監管途徑也被刪除。據報導，這一轉變反映了在表達自由方面劃定界限的困難以及更廣泛的政治限制，包括對美國反對平台監管的擔憂。

相比之下，傳統媒體組織已開始發揮更積極的作用。隨著虛假資訊和錯誤資訊的傳播日益加劇，自2025年以來，它們在選舉期間的事實核查方面變得更加活躍。歷史上，許多媒體為保持中立而避免事實核查。因此，2025年常被描述為（NHK 2025）系統性事實核查在選舉期間得到廣泛實施的第一年，儘管其影響可能有限，甚至可能無意中導致公眾接觸到更多錯誤資訊。

1.3. 國家安全與技術方法

同時，從國家安全角度的應對措施也在 parallel 發展。2022年的《國家安全戰略》將虛假資訊認定為國家安全問題（日本內閣官房2022），各部門都在努力應對。政府還採取措施（共同社2026）加強情報功能，並據報導已設立專門處理虛假資訊的部門。然而，現有措施的範圍仍然有限。例如，國防部主要側重於（日本國防部，不詳）發布與針對其自身的虛假資訊相關的事實核查信息。

技術應對措施也得到了推廣。總務省支持（總務省，不詳）檢測和減輕虛假資訊的技術開發。人工智能安全研究所（AISI）開發了評估框架（日本人工智能安全研究所2025a），其中納入了有害內容、錯誤資訊、偏見、公平性和包容性等風險，並從對抗角度發布了紅隊演練指南（日本人工智能安全研究所2025b）。Frontria等私營部門的合作進一步促進了這些努力。

儘管有這些舉措，相對於人工智能驅動的信息風險的規模，目前的應對措施仍然不足。現有措施分散在自願倡議、有限的監管框架和以安全為導向的應對措施之間，尚未形成保障信息環境完整性的綜合方法。

2. 韓國

2.1. 獨立事實核查的危機

韓國的獨立事實核查生態系統正經歷嚴峻的萎縮。首爾大學事實核查中心（SNU FactCheck Center），曾是該國主要的驗證中心，由於Naver撤回財政支持（Lim 2023），於2024年無限期暫停運營（Kim 2024）。此前，FactCheckNet（Ju 2025）於2023年解散，該組織既面臨公共預算削減，又遭受保守派強烈指責其黨派偏見。因此，中立的第三方驗證有所削弱，因為日益加劇的政治兩極分化使得維持一個非黨派的求真生態系統在財政和社會上都變得困難。儘管這些挫折削弱了中立驗證，但新的復甦勢頭正在浮現。韓國媒體與通信委員會（KMCC）目前正牽頭建立一個「透明中心」，旨在重啟私營部門的事實核查並確保數字信息的可靠性（韓國通信委員會2025）。

2.2. 監管立法與多機構應對

韓國已採取一系列措施應對人工智能生成的虛假資訊，以應對該技術的快速發展。政府推出了人工智能生成內容標籤政策（Lee 2025）作為初步步驟。這得到了韓國媒體與通信委員會（KMCC）在2025年底推出的24小時快速通道系統（Lee 2025）的加強，該系統優先處理欺騙性人工智能廣告的快速審查和行政封鎖。打擊虛假資訊的範圍進一步擴大到保護民主價值觀，特別是維持投票的公正環境。繼2023年頒布《公職人員選舉法》，規定了90天的選舉前禁止深度偽造後，中央選舉管理委員會（NEC）採用了專門的人工智能模型來檢測深度偽造內容。「Aegis」由國家法醫服務局和韓國電子技術研究院開發，以保護選舉環境。2026年2月，通過了包括科學技術信息通信部（MSIT）、行政安全部、法務部和韓國媒體與通信委員會（KMCC）在內的跨部門政府會議，以加強執法和處罰（韓國通信委員會2026），擴大了應對範圍。同時，公私合作也加劇，例如人工智能安全研究所和Kakao共同開發實時檢測工具（Jang 2025）。這些工具將開源分發給中央選舉管理委員會（NEC）和私營部門，以增強對虛假資訊的集體韌性。

雖然韓國通過推出人工智能內容標籤、韓國媒體與通信委員會（KMCC）的快速通道系統和跨部門協調，產生了顯著的監管勢頭，但這些措施對抗不斷演變的虛假資訊的長期有效性仍有待證明。這種制度進步目前正受到一個根深蒂固的結構性脆弱點的考驗，例如該國事實核查基礎設施的崩潰，這是由於對其合法性持續的政治攻擊和財政支持的全面撤回。儘管韓國媒體與通信委員會（KMCC）的透明中心提供了復甦的潛在途徑，但導致最初崩潰的脆弱條件依然存在，使得該生態系統的長期可持續性變得不確定。最終，雖然韓國展示了強大的自上而下的行政協調能力，但維持一個真正多元化和獨立的驗證生態系統仍然是一個重大障礙，這既取決於穩定的政治和財政環境，也取決於技術解決方案。

3. 台灣

3.1. 威脅結構與近期趨勢

對台灣信息空間完整性構成主要威脅的是源自中華人民共和國的影響力行動。根據Tim Niven的說法[2]，中華人民共和國針對台灣的外國信息操縱行動（FIMI）通過三層結構運作。第一層是戰略目標，包括促進統一、侵蝕對民主的信任以及製造對台灣未來的焦慮。第二層是更深層次的敘事，例如政府腐敗、選舉舞弊、軍隊軟弱以及美國不會援助台灣的說法。第三層是具體的故事——例如軍事訓練失敗或涉及政治候選人的醜聞——這些故事被呈現為證實這些更廣泛敘事的具體證據。

另一個重要的觀點是，中華人民共和國的信息行動的性質近年來有所改變；早期的宣傳更直接地強調統一的所謂吸引力（Niven 2023）。然而，由於統一的支持在台灣仍然很低，重點已日益轉向兩極分化台灣社會和從內部削弱民主。

3.2. 通過社交媒體和人工智能加劇威脅

外國信息操縱行動（FIMI）在台灣運作的一個重要渠道是通過嵌入台灣社會的影響者和其他參與者來放大敘事，而不是僅僅通過外部強加的宣傳。正如Doublethink Lab的Tim Niven在一次採訪中所解釋的那樣，中華人民共和國可能通過本地合作者和影響者，在傳播之前和之後，包括通過財政支持，來支持親中華人民共和國敘事的傳播。在像TikTok這樣的平台上，這些平台在年輕受眾中尤其具有影響力，可能會出現一種「宣傳經濟」，其中親中華人民共和國的敘事通過關注、參與和貨幣化得到放大。儘管尚未公開證實與中華人民共和國有直接的經濟聯繫，但在台灣的中國出生影響者yaya的案例說明了這個問題；在公開倡導軍事統一後，她的居留許可被吊銷，並被勒令離開台灣（內政部移民署2025）。

第二个主要担忧是人工智能更广泛地破坏信息环境，而不仅仅是传播个别虚假信息。正如FactLink的Summer Chen在采访中指出的那样，人工智能至少有四种使用方式。首先，它能够直接捏造，例如政治人物的虚假视频或音频录音。其次，它会生成人工智能制作的短视频（Li, Chen, and Ma 2025），这些宣传内容会激起愤怒、焦虑或嘲笑；即使没有明确的事实陈述，此类内容也会扭曲政治认知。第三，它会产生大量低质量的“AI垃圾”，这些内容通常通过短视频平台传播，会削弱注意力，排挤可信信息，并降低公众讨论的质量。第四，它有助于虚假账户和其他形式的自动化信息操纵的运作。正如Summer所指出的，人们可能认识到此类内容是人工智能生成的且不真实，但仍会毫不关心地上看。因此，他们更容易受到愤怒和其他情感反应的影响，使得理性公开辩论更加困难，并使民主更加脆弱。[3]正如FactLink的一位代表在一次采访中所指出的，人工智能（AI）至少有四种使用方式。首先，它能够直接进行捏造，例如制作政治人物的虚假视频或音频记录。其次，它能生成人工智能制作的短片（Li, Chen, and Ma 2025），这些宣传内容会煽动愤怒、焦虑或嘲笑；即使没有明确的事实陈述，此类内容也能扭曲政治认知。第三，它会产生大量低质量的“AI垃圾”，这些内容常通过短视频平台传播，会削弱注意力，挤占可信信息，并降低公众讨论的质量。第四，它促进了虚假账户和其他形式的自动化信息操纵的运作。正如Summer所指出的，人们可能认识到此类内容是由人工智能生成的且不真实，但仍会毫不顾虑地消费它们。其结果是，他们更容易受到愤怒和其他情感反应的影响，使得理性公开辩论更加困难，并使民主更加脆弱。

3.3. 政府应对

为应对这些挑战，台湾政府日益依赖法律和制度措施。特别是，在2022年末至2023年期间，《公职人员选举罢免法》（Public Officials Election and Recall Act 2026）和《总统副总统选举罢免法》（Presidential and Vice-Presidential Election and Recall Act 2023）的修正案加强了应对涉及深度伪造的选举干预的法律框架，并扩大了对数字平台上与选举相关内容的监管。这些发展建立在《反渗透法》（Anti-Infiltration Act 2020）的基础上，该法于2020年生效，禁止在外国敌对势力的指示、委托或财政支持下进行的政治和选举相关活动。此外，《灾害预防及灾害防护法》（Disaster Prevention and Protection Act, Art. 53）第53条处理灾害期间的虚假信息，而《社会秩序维护法》（Social Order Maintenance Act 2025）第63条第1款第5项处理扰乱公共秩序的谣言。国防部也警告公众不要下载不必要的中国应用程序和平台，如TikTok、抖音和小红书（Chiu and Chung 2025）。

3.4. 公民社会应对

除了这些政府措施外，公民社会也发展了多种多样的应对方式。一些组织主要关注揭穿和事实核查。台湾事实查核中心（TFC）[4]，由台湾媒体观察基金会和优质新闻协会于2018年联合创办，主要依靠逐条揭穿——即对单个声明进行核实和驳斥。同时，它通过诸如“青年事实查核挑战”（Youth Verification Challenge）等倡议进行国际合作[5]。MyGoPen[6]通过基于LINE的响应和聊天机器人功能直接向公众提供验证服务。TFC和MyGoPen都受益于Meta第三方事实核查计划（Li and Chen 2025）的支持。

其他公民社会行为者则更侧重于预先揭穿、叙事分析和对信息操纵的更广泛结构进行研究。正如FactLink的Summer Chen在采访中解释的那样[7]，FactLink[8]更关注支撑中国大陆虚假信息反复出现的根本叙事，而不是关注个别案例。为此，它制定了基于叙事的剧本（Li, Chen, and Ma 2026），与开源情报（OSINT）工具专家合作，发布人工智能图像验证指南（FactLink 2025），并为记者和教育工作者提供能力建设。Doublethink Lab[9]，一个专注于中国大陆数字影响力运作的台湾公民社会研究组织，也参与国际合作。根据Tim Niven在采访中的说法，它使用代理人工智能来部分自动化识别虚假账户和媒体网络。IORG[10]同样在研究和分析中国大陆的信息运作以及台湾更广泛的信息环境中发挥着重要作用。

3.5. 未来展望

总而言之，台湾应对信息威胁的措施可以被描述为一种由政府机构、公民社会组织、研究人员和国际网络支持的分布式模式。虽然政府近年来加强了法律框架，但对网红驱动的宣传经济和情感内容的制度性应对仍然不足。

与此同时，公民社会行为者面临严重的财政限制，以及事实核查本身合法性和公众接受度普遍下降的问题。正如TFC的Huian Ho在采访中指出的那样[1]，Meta于2025年1月宣布（Kaplan 2025）将停止与美国第三方事实核查机构的合作，这在台湾事实核查界引起了焦虑，并促使预算削减，因为各组织为未来的不确定性做准备。尽管面临这些挑战，台湾组织仍继续通过与国内专家、记者、教育工作者和国际伙伴的合作来建立信息完整性联盟。这些努力构成了加强韧性的重要基础。■

[1]日本经济产业省和日本总务省。2025年。“企业人工智能指南（1.1版）：附录”。4月4日。https://www.soumu.go.jp/main_content/001003029.pdf (Accessed: April 5, 2026).

[2]Niven, Tim。“Tim Niven博士：谷歌学术个人资料”。谷歌学术。https://scholar.google.com/citations?user=B9vqlpwAAAAJ&hl=en.

[3]陈夏雨。“陈夏雨：个人简介”。全球台湾研究所。https://globaltaiwan.org/member/summer-chen/.

[4]台湾事实查核中心。“首页”。https://en.tfc-taiwan.org.tw/.

[5]Niven, Tim。“Tim Niven博士：谷歌学术个人资料”。谷歌学术。https://scholar.google.com/citations?user=B9vqlpwAAAAJ&hl=en.

[6]MyGoPen。“MyGoPen：事实核查与谣言澄清平台，台湾”。https://www.mygopen.com/.

[7]陈夏雨。“陈夏雨：个人简介”。全球台湾研究所。https://globaltaiwan.org/member/summer-chen/.

[8]FactLink。“FactLink 數位素養實驗室：数字调查、人工智能素养、媒体素养”。https://www.factlink.tw/.

[9]Doublethink Lab。“Doublethink Lab：通过加强数字防御来巩固民主”。https://doublethinklab.org/.

[10]IORG（台灣資訊環境研究中心）。《資訊素養指南：台灣資訊環境的探索與生存》。https://iorg.tw/book.

[11]何惠安。「何惠安：講者介紹。」NECE – Networking European Civic Education。https://nece.eu/speaker/huian-ho/.

网络安全

日本、韩国和台湾都日益重视网络安全，但在主要威胁认知、应对措施和剩余弱点方面存在差异。在日本，威胁图景广泛，包括对关键基础设施的网络攻击和人工智能相关风险，应对措施已通过“积极网络防御”框架和《2025年网络安全战略》变得更加由政府主导，尽管存在对国家权力扩张和通信保密性的担忧。在韩国，威胁主要集中在朝鲜，政府通过其《2024年国家网络安全战略》作出回应，该战略强调进攻性防御和加强私营部门参与，但法律基础薄弱和各部委之间碎片化仍然是主要制约因素。在台湾，主要威胁来自中国大陆，网络攻击被理解为更广泛混合威胁环境的一部分，结合了基础设施破坏与虚假信息和其他灰色地带策略；因此，台湾加强了其网络安全立法和以韧性为导向的治理，尽管它继续面临异常激烈和持续的跨领域压力。

1. 日本

1.1. 国家在网络安全中的作用日益扩大

日本正在加强国家在网络安全方面的能力，同时为民主社会的信息使用设定程序限制。在此背景下，人工智能被定位为需要保护的对象、可利用的工具以及新兴的威胁来源。

《积极网络防御法》于2025年5月颁布，标志着一项重要的制度发展（日本内阁官房，无日期b）。该法允许在特定条件下及早发现和消除严重网络威胁。警察和自卫队负责执行消除措施。该政策扩大了国家在网络空间中的运作作用。与此同时，该框架引发了关于通信保密性宪法保护的疑问，据称这阻碍了有效的对策（土屋，2025）。政府咨询提案（日本内阁官房，2024年）和议会材料（柿沼，2025年）强调了将网络安全措施与通信保密性宪法保护相协调的必要性。讨论集中在如何在规定的法律要求下获取和使用通信数据，以及如何设计监督机制和问责程序。

1.2. 人工智能在网络安全中的应用

日本于2025年12月修订了《网络安全战略》，并明确了国家在应对网络威胁方面的作用（网络安全战略总部，2025年）。修订后的战略赋予国家政府更强的协调职能，并将积极网络防御作为政策的核心要素。该战略从三个方面将人工智能纳入网络安全政策：保护人工智能系统（AI安全）、利用人工智能提高防御能力（AI赋能安全）以及应对滥用人工智能的攻击。政策措施包括研发、指南制定和国际协调。政府已表示将与人工智能安全研究所合作，并推动广岛人工智能进程等国际进程。它还要求政府机构在采购和使用生成式人工智能时管理风险。

人工智能也在经济安全政策的背景下进行了讨论。《经济安全促进法》于2022年5月颁布，其支柱之一是支持包括云计算项目在内的关键技术发展。根据该法，为确保国内生成式人工智能的计算资源，经济产业省已为私营部门投资国内云和计算基础设施提供补贴（日本经济产业省，无日期）。关于经济安全框架修订的讨论也涉及保护数据中心和云服务，包括防止外部干扰、信息泄露和数据丢失的措施，以及政府监控数据中心设施位置和状态的机制。

2. 韩国

2.1. 立法和行政停滞

韩国的网络安全态势目前被定义为大胆的战略雄心和持续的立法停滞。虽然《2024年国家网络安全战略》（国家安保室，2024年）倡导大胆的“进攻性防御”，但与全球同行相比，该国在网络安全战略记分卡上的国际排名却出奇地低（Heiding, O'Neill, and Price 2025）。这种滞后主要归因于十年来政策制定的延迟以及持续的公众参与和沟通不足。《国家网络安全基本法》自2006年以来一直处于立法瘫痪状态（Kim 2024），加剧了这种情况。这种僵局源于各机构之间争夺组织领导权和主导权的激烈权力斗争，导致了有效行政执行所需的统一法律框架出现关键空白（Shin 2025）。

2.2. 通过公私合作和人工智能应对朝鲜威胁

面对朝鲜行为者占公共网络攻击约80%的生存威胁环境（KBS 2024），韩国正在迅速发展其防御模式。这些攻击已从针对个人目标转向攻击包括司法和行政网络在内的国家核心基础设施。作为回应，私营部门的参与正变得越来越积极，摆脱了国家强制执行的模式。韩国网络安全联盟（Bang 2025）和信息安全公司自主安全委员会（Jo 2025）等合作框架现在促进主要行业和政府之间的实时威胁情报共享。人工智能驱动的创新进一步加速了这一演变，2025年人工智能网络防御竞赛（韩国互联网与安全局，2025年）就是例证。

虽然韩国的2024年战略目标是大胆的“进攻性防御”，但目前缺乏具体的行动蓝图，依赖于空泛的语言，而没有必要的预算或具体的机构分配来确保实施。围绕《国家网络安全法》的立法瘫痪进一步加剧了这一战略空白，该法因激烈的机构间权力斗争而停滞不前。相反，朝鲜持续的威胁正在推动实际进展，尽管立法有所欠缺，但出于必要性促进了积极的私营部门参与。然而，没有统一的法律框架，这些努力仍然分散在各个部委，使系统在结构上处于暴露状态。最终，强大的网络安全态势面临的根本挑战在于制度的连贯性，而不是技术能力。除非这些立法僵局得到解决，否则即使是最全面的公私合作尝试也会受到结构性限制的阻碍。

3. 台湾

3.1. 中国大陆的网络行动和混合威胁

台湾的网络安全环境日益受到中国大陆持续的网络行动和更广泛的混合威胁的影响。根据台湾国家安全局（NSB）的数据，2025年针对台湾关键基础设施（包括医院、银行、能源系统和其他关键部门）的网络攻击平均每天达到263万次入侵尝试，比前一年增加了6%（台湾国家安全局，2025年）。路透社报道称，这些行动据称在中国大陆军事演习和台湾重大政治事件期间有所加剧，这强化了台湾的观点，即网络行动是更广泛的混合胁迫战略的一部分（路透社，2026年）。几起事件说明了这种威胁。2024年1月，半导体相关公司Foxsemicon遭受了勒索软件攻击，其网站被篡改，攻击者威胁要发布客户和员工信息（Wang 2024）。2025年2月，台北的马偕纪念医院也遭受了勒索软件攻击，随后有报道称约1660万份文件可能泄露（Hiciano 2025）。据《台北时报》报道，2025年4月晚些时候，台湾当局确认罗正宇是此次袭击的嫌疑人，这是台湾执法部门首次公开识别此类案件中的中国黑客（Chung 2025）。

此外，台湾的网络行动不仅仅被视为破坏系统或窃取数据的企图；它们还与影响行动和虚假信息有关。在其对中国大陆2025年针对台湾的认知战策略分析中，国家安全局报告（台湾国家安全局，2026年）称，在4月份的军事演习期间，与中国大陆有关联的行动者劫持了十多个PTT论坛账户，并利用受感染的物联网设备和租用的海外服务器传播虚假叙事，包括中国大陆封锁了台湾的天然气供应，以及中国军舰进入了台湾的24海里区域[1]。因此，台湾的网络威胁环境被理解为一种复合型安全挑战，其中基础设施破坏和信息操纵紧密交织。

3.2. 台湾韧性战略中的网络安全

在此背景下，网络安全已成为台湾更广泛韧性战略的核心组成部分。2024年6月由总统府宣布成立的全社会防卫韧性委员会，旨在确保政府和社会在国家紧急情况或自然灾害期间能够继续运作（中华民国总统府，无日期）。在2025年9月的一次演讲中，赖清德总统明确将“网络和金融安全”列为委员会的五项主要努力方向之一。这一优先事项也反映在台湾的人工智能治理框架中（Lai 2025）。《人工智能基本法》于2026年1月生效（《人工智能基本法》，2026年），其第4条规定了七项治理原则，其中一项是“网络安全与保障”。该法要求人工智能的研究、开发和部署纳入网络安全保障措施，防止安全威胁和攻击，并确保人工智能系统的鲁棒性和安全性。

3.3. 加强台湾网络安全法

在法律层面，《网络安全管理法》仍然是台湾的核心网络安全法规（《网络安全管理法》，2025年）。它是台湾第一部专门的网络安全法律，于2019年1月1日根据行政院颁布生效。它不仅适用于政府机构，还适用于关键基础设施提供商、国有企业和其他指定非政府实体。2022年，其大部分监管权被转移到数字发展部。

2025年的修正案是一个重大转变，将高风险数字产品的监管从行政实践提升到法律层面。《网络安全管理法》第3条第11款将“危害国家网络安全的产品”定义为对国家网络安全构成直接或间接风险，并可能影响政府运作或社会稳定的信息和通信系统、服务或产品（Stellex律师事务所，2025年）。第11条禁止政府机构下载、安装或使用此类产品，除非在极少数没有替代方案且获得特别批准的情况下。根据第11条第3款，于2025年12月颁布了《危害国家网络安全产品审查管理办法》，进一步明确了审查程序、风险评估、情报共享和使用限制（《危害国家网络安全产品审查管理办法》，2025年）。

这些法律变更迅速与中国数字产品的监管联系起来。据《台北时报》报道，2025年12月，数字发展部公开警告称，抖音[2]、小红书[3]、新浪微博[4]、微信[5]和百度云[6]构成严重信息安全风险，并表示禁止政府机构在官方设备和网络上下载、安装或使用这些应用程序（Chiu and Chung 2025）。尽管数字发展部早在2022年就已限制在公共部门使用与TikTok相关的应用程序（台湾数字发展部，2022年），但2025年的修订加强了其法律依据，并促进了其更广泛的实施。■

[1]PTT（批踢踢實業坊）。「PTT：台灣最大的網路論壇。」https://www.ptt.cc/bbs/index.html.

[2]抖音（Douyin）。「抖音：中國短影片平台。」https://www.douyin.com/jingxuan.

[3]小紅書（Xiaohongshu）。「小紅書（RED）：中國社交電商平台。」https://www.xiaohongshu.com/explore.

[4]微博（Weibo）。「微博：中國微博客平台。」https://weibo.com/.

[5]微信（WeChat）。「微信：中國訊息傳遞與社群媒體平台。」https://weixin.qq.com/.

[6]百度智能雲（Baidu AI Cloud）。「百度智能雲：雲端與人工智慧服務。」https://login.bce.baidu.com/?lang=en.

主权人工智能与隐私

个人数据的治理和主权人工智能的追求，对民主国家提出了关键问题，即如何加强技术和经济能力，同时保障公民权利并防止数据被滥用或外部剥削。日本拥有相对先进且仍在不断完善的个人数据保护框架，而GENIAC则体现了一种主要围绕产业竞争力构建的主权人工智能战略。韩国已采取了积极主动的主权人工智能方法，其“独立人工智能基础模型项目”即是例证，但仍面临强烈的隐私和监控担忧，正如iRuda案例所凸显的那样。台湾最明确地将开放数据与主权人工智能发展联系起来，这在其《数据创新利用促进法》和TAIDE中有所体现，同时其个人数据保护法体系正在加强，但仍属制度上的不完整。

1. 日本

1.1. 人工智能时代修订的个人数据保护

日本目前正在应对生成式人工智能的快速扩张，对其个人数据保护框架进行改革。核心政策问题是如何在促进人工智能发展的同时，有效防范个人信息被滥用。最近的政策文件表明，政府希望在《个人信息保护法》下修订同意要求，同时加强对滥用行为的制裁（日本个人信息保护委员会 2026）。

核心提案将在有限条件下，允许在目的仅限于与人工智能开发相关的统计处理时，在未经个人同意的情况下获取和第三方提供敏感个人数据。据新闻报道（川岛和村井 2025），这一变化反映了业界对现有同意规则阻碍人工智能训练所需的大规模数据收集的担忧。与此同时，该草案包括引入一项针对故意滥用个人数据牟利的运营商的附加费制度，对16岁以下未成年人提供额外保护，并对处理面部特征数据提出程序要求。尽管在审议过程中讨论了集体诉讼机制，但并未纳入目前的提案。

个人数据的适当使用也关系到值得信赖的民主社会。2025年《人工智能商业指南》阐述了对负责任数据实践的期望（国家安全局 2024）。该指南提到了海外案例，其中通过社交媒体个性测验应用程序收集的个人数据被用于将个人归类到行为群体，并传递有针对性的政治信息。

1.2. 正在发展中的主权人工智能

除了个人数据治理，日本也开始推行主权人工智能战略的要素。经济产业省和新能源产业技术综合开发机构（NEDO）推广了生成式人工智能加速器挑战赛（GENIAC）[1]以支持国内基础模型的开发及其社会应用。人工智能基本计划同样强调加强国家人工智能发展能力作为其核心政策方向之一（日本内阁府 2025）。在增长战略（日本总务省 2026）的工作组材料（日本内阁府和经济产业省 2026）中可以看出，政府寻求建立一个包括数据、数据中心、基础模型和应用程序在内的国内人工智能生态系统，以减少对外国技术的依赖，并确保人工智能系统能够反映日本的语言、知识和社会背景。然而，这些讨论主要围绕产业竞争力和技术能力展开，而非个人数据保护。

2. 韩国

2.1. 数据隐私前线

人工智能隐私格局的特点是数据驱动的创新与信息权利之间的紧张关系。“iRUDA”案例（Beopryul Shinmun 2021）仍然是公众对人工智能数据伦理不信任的一个象征性早期实例。目前，包括初创企业和金融行业在内的科技公司认为，传统的“同意”原则是大型语言模型开发的关键障碍（Choi 2025），因为对数十亿个数据点获得个人同意在实践中是不可能的。虽然政府的“2025年人工智能监管合理化路线图”旨在减轻假名化数据的法律风险（大韩民国政府 2025），但像参与民主化进程的公民团体（People’s Solidarity for Participatory Democracy）等民间社会团体要求对未经授权的数据使用进行严格问责，确保创新不会侵蚀基本隐私（民间社会组织 2021）。

2.2. 主权人工智能与公共人工智能利用的困境

为确保数据主权，韩国战略性地为国内科技领军企业和初创企业提供计算资源，如硬件和海量数据集，以构建独立于全球大型科技公司的“主权人工智能生态系统”（韩国科学技术信息通信部 2025b）。值得注意的是，在李明博政府时期，主权人工智能的发展已成为国家人工智能战略的核心支柱（韩国科学技术信息通信部 2025c），这在其“独立人工智能基础模型项目”（韩国科学技术信息通信部 2026a）中得到了体现。与此同时，公共部门的人工智能正在物理上扩展，例如利用人工智能集成闭路电视网络进行自动化威胁检测的智慧城市（韩国国土交通部 2024）。虽然这引发了重大的监控担忧，但为了民主价值观，政府接受了国家人权委员会（NHRCK）的建议（韩国国家人权委员会 2024），禁止在公共机构中使用实时面部识别，等待立法行动。这反映了一种成熟的社会共识，即人权和隐私必须有效地制衡技术效率。

韩国民众对数据驱动治理的高度容忍度，以及在新冠疫情期间大规模调动闭路电视、信用卡和移动数据，显著降低了全面数据收集的社会阻力。相反，这一趋势与深刻的结构性紧张并存，“iRUDA”事件的余波和持续的民间社会反对表明，数据伦理仍然是一个真正存在争议的领域。虽然对实时面部识别的暂定禁令表明了一定程度的制度自我约束，但智慧城市的同步扩张表明，这种约束往往是选择性的和务实的，而非原则性的。因此，韩国正处于一个十字路口，行政务实主义和基于权利的倡导不安地并存。

3. 台湾

3.1. 数据利用与主权人工智能

台湾的数据治理战略日益将数据流通与主权人工智能的发展联系起来。2025年，数字发展部发布了《数据创新利用促进法》草案（台湾数字发展部 2025），旨在通过提高开放数据质量、促进常规的跨部门和行业数据共享、标准化许可条款以及在政府部门引入首席数据官，来制度化人工智能时代的数据流动。该草案还设想成立一个行政院数据创新利用咨询委员会，以协调内阁层面的跨部门数据政策。

这些措施之所以重要，不仅因为它们促进了数据的再利用，还因为它们有助于构建人工智能系统所需的训练基础设施，这些系统能够反映台湾的语言、制度和社会背景。从这个意义上说，扩大数据利用与台湾更广泛的主权人工智能议程密切相关，该议程旨在减少对外国基础模型和非本地语言数据的过度依赖。反过来，这可能为台湾根据国内制度和价值观治理敏感的产业数据（Murphy 2024）和公民数据提供更大的空间。该议程的核心是“值得信赖的人工智能对话引擎”（TAIDE）[2]，它提供五项核心功能（台湾全景 2026）——中英互译、电子邮件起草、摘要和写作辅助——并明确旨在加强对台湾语言和文化的理解。此外，数字发展部于2025年12月宣布推出“台湾主权人工智能训练语料库”（台湾数字发展部 2025），该语料库汇集了来自200多个政府机构的2000多个数据集和超过6亿个标记，从而为发展主权人工智能提供了更强大的训练基础。

3.2. 隐私与监控担忧

与此同时，数据利用和主权人工智能的扩张也引发了与个人数据保护日益加剧的紧张关系。在台湾，2023年对《个人数据保护法》（PDPA）的修订为设立独立的个人数据保护委员会（PDPC）作为主管机关奠定了法律基础（台湾立法院 2025），并于2023年12月成立了个人数据保护委员会筹备处[3]为未来运作奠定基础。对《个人数据保护法》的进一步部分修订（张和熊 2025），由行政院于2025年3月提交，并于2025年11月经立法院通过，加强了关于违规通知、响应措施和记录保存的规定。然而，截至2025年11月，个人数据保护委员会筹备处（个人数据保护委员会筹备处 2025）尚未正式成立，因为其成立所需的立法尚未完成立法程序。

然而，尽管这些发展反映了台湾在制度层面加强隐私保护的努力，但它们并未消除与新形式数据使用相关的潜在风险。政治领域也出现了隐私担忧。据TFC报道，2024年5月下旬，民进党政治家王宜君建议可以通过手机信令数据推断立法机构附近抗议者的年龄和其他特征，引发了对这种分析可能构成政治监控的批评。随后的辩论集中在访问此类数据的法律依据，以及同意和匿名化保护措施的有效性上。■

[1]日本經濟產業省（Ministry of Economy, Trade and Industry, METI）。「GENIAC：生成式AI加速器挑戰賽。」https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/geniac/index.html.

[2]TAIDE。「TAIDE：台灣值得信賴的AI對話引擎。」https://taide.tw/en.

[3]台灣個人資料保護委員會（Personal Data Protection Commission, PDPC）。https://www.pdpc.gov.tw/en/.

版权与知识产权

生成式人工智能和版权的方法主要区别在于人工智能训练数据所处的法律确定性程度。日本通过《版权法》第30条第4款提供了最清晰的框架，该条款广泛允许为机器学习使用受版权保护的作品，尽管关于知识产权和创作者权利的争论仍在继续。韩国面临监管空白，平台与创作者之间的冲突已开始显现。在台湾，人工智能训练的合法性仍然不确定，并根据公平使用原则进行评估。这些案例共同说明了促进人工智能创新与保护民主社会的信息基础之间的更广泛的紧张关系。

1. 日本

1.1. 人工智能训练的宽松环境

日本在生成式人工智能和版权方面的做法，将相对宽松的法律框架用于人工智能训练，同时也在持续讨论如何保护创意产业和媒体机构。当前的政策讨论在平衡人工智能发展的创新与保障作者权利之间艰难前行。

日本体系的一个显著特点是《版权法》第30条之4规定的信息分析版权例外，该条款允许在为信息分析（包括机器学习）处理版权作品时，无需获得许可即可使用。由于该例外的范围广泛，有人称日本为“机器学习天堂”。（Ueno 2021）该条款于2018年为促进技术进步而引入，但一些人认为它在人工智能时代并不适用（Takabe 2025）。

然而，生成式人工智能的迅速普及引发了社会对潜在版权和知识产权侵权的担忧。为此，文化厅于2023年发布了指导意见（日本版权局2024）。该意见明确指出，虽然人工智能训练仍属于信息分析例外的范畴，但人工智能的输出仍可能侵犯版权，例如，如果一个系统被设计成生成与训练中使用作品相似的作品。尽管如此，法律体系仍然有利于人工智能开发者的利益。

1.2. 关于知识产权保护性提案的持续辩论

然而，关于财产权的新指导方针采取了更侧重权利的方法，并已成为争议的焦点。2025年，政府提出了一项关于人工智能开发者的主要代码（Ueno 2024）框架草案，该草案似乎相当严格。该代码不要求法定义务，而是鼓励“遵守或解释”的方法，敦促公司尊重权利持有者的利益。该草案要求人工智能开发者和提供者披露其模型和训练数据的概况，应要求提供额外信息，并解释不遵守代码的情况。

不同的利益相关者持有不同的观点。行业团体（日本新经济联盟2026）担心更严格的规定可能会限制人工智能的增长，而报纸出版商（日本报纸出版商和编辑协会2026）和创作者组织（NAFCA 2026）普遍支持更强的版权保护。出版商甚至呼吁加强保障措施。与此同时，一些人认为该草案对人工智能开发者来说根本不现实，并质疑国内方法的有效性，因为该问题是跨国的（日经2026a）。政策辩论将如何解决仍不确定。

随着Sora2等技术使任何人都能创作高质量内容，（1）创意产业（日本动画协会等2025）警告说，如果人工智能系统在未经许可、透明度或补偿的情况下使用现有作品进行训练，生成式人工智能可能会威胁到艺术家和媒体专业人士的就业。这些担忧可能超出版权范围，因为专业创意工作的减少可能会破坏民主社会所必需的文化和信息结构。

另一方面，人工智能技术也可以保护创作者的权利。据报道，索尼人工智能公司一直在开发一种系统，该系统可以检测大型语言模型（LLMs）的版权侵权行为，并确保创作者获得公平的报酬（日经2026b）。

2. 韩国

2.1. 立法不足与日益扩大的数据鸿沟

韩国政府通过监管合理化，对人工智能发展持宽容态度。然而，国会研究服务处批评了对相关版权框架管理不善（Baek 2025）。这种立法真空促使企业转向基于合同的数据使用，以减轻法律风险（国会研究服务处2025）。人们越来越担心，这一趋势将大大加剧拥有雄厚资本的大公司与资源匮乏的公司之间在高质量数据获取方面的差距。这种差距有可能巩固以大型平台为中心的数据垄断。

2.2. 平台与创作者之间的结构性冲突

寻求利用内容进行人工智能训练的平台与努力保护其知识产权的创作者之间的结构性冲突日益加剧。例如，Naver等平台因使用托管作品提供人工智能服务，而这些服务复制了在其平台上分发的作者提供的特定艺术风格，而面临公众的强烈反对（Lim 2023）。另一方面，韩国网络漫画作家协会等团体谴责了这些做法（KBS新闻2023），认为这些做法将处于从属合同地位的创作者逼入了绝境。这种摩擦凸显了权力不对称，平台利用其分发优势，这表明迫切需要一个能够平衡技术效用与创作者权利的框架。

韩国目前的版权真空不仅造成了不确定性，而且还起到了结构性加速器的作用。它悄悄地有利于那些拥有现有资本的人，可能将人工智能变成一个新维度，在这个维度上，大型企业与小型企业在人才和基础设施方面的差距会进一步扩大。这种差距源于深刻的结构性权力不对称，即占主导地位的分发平台在知识产权方面拥有实际优势，而处于从属地位的创作者则要承担人工智能负面影响不成比例的部分。最终，韩国的创新优先方法正在造成真实的结构性伤亡，这表明可持续的人工智能发展需要超越企业风险缓解的框架，包括积极扩大数据访问并为创作者提供有意义的法律保护。

3. 台湾

3.1. 法律和制度框架

台湾目前关于人工智能和版权的法律框架主要由对现有《版权法》（立法院2022）的解释所塑造，而不是由人工智能特定的法定规定来塑造。《版权法》授予版权持有者专有权利，如复制权（第22条）、公开传播权（第26条第1款）以及改编权和汇编权（第28条）。因此，在人工智能开发的多个阶段，包括数据收集和复制、为训练使用版权作品以及分发或改编人工智能生成的输出，都可能涉及版权问题。

关于人工智能生成作品的可版权性，台湾知识产权局（TIPO）的电子邮件编号1140522c（知识产权局2025）指出，如果作品完全由人工智能计算生成，没有人类的智力或创造性贡献，则不符合版权保护的条件。同时，TIPO的电子邮件编号1111031解释说，如果人工智能仅作为辅助工具使用，并且创作者对最终作品做出了创造性贡献，则版权保护仍然适用。

然而，人工智能训练的法律地位仍然更加不确定。正如白濑康人（Yasuto Shirae）所指出的（Shirae 2025），台湾没有明确的例外条款可与日本《版权法》第30条第4款关于信息分析或人工智能训练的规定相媲美（国会1970）。相反，人工智能训练的合法性是根据《版权法》第65条的公平使用条款逐案评估的。第65条第2款要求考虑四个因素：使用的目的和性质、版权作品的性质、使用部分的数量和实质性，以及使用对作品市场价值的影响。截至2026年3月，似乎没有公开的台湾法院判决明确解决了生成式人工智能训练使用版权作品是否构成《版权法》第65条规定的公平使用。

3.2. 典型案例

一个典型案例涉及TAIDE以及版权相关法律风险的管理。这种法律不确定性反映在台湾主权人工智能项目TAIDE的发展中[1]。白濑康人认为，像TAIDE这样的大型语言模型的训练不能安全地假定属于公平使用范畴，因此可能需要获得权利持有者的授权（Shirae 2025）。TAIDE自身的披露表明了对这种风险的认识。TAIDE网站[2]列出了众多政府和私营部门机构作为合作数据提供者，其训练数据的一些页面[3]明确说明这些材料是在授权下提供的。此外，TAIDE团队表示，TAIDE-LX-7B模型是在通过与政府机构和私人出版商协商合法许可的文本数据上训练的（TAIDE 2024）。因此，TAIDE可以被理解为一个案例，其中围绕公平使用的法律不确定性通过许可和数据来源控制来管理。

第二个典型案例是关于新闻内容作为训练数据使用而产生的争议。这些紧张关系在新闻业中尤为明显。中央通讯社（CNA）[4]表示，其在2011年至2021年间发布的约14万篇新闻文章未经授权被包含在繁体中文数据集fineweb-zhtw中（Lin et al. 2024）。中央社要求删除这些材料并提起了刑事诉讼；它认为，新闻不应仅仅被视为提取资源，而应被视为值得尊重和保护的公共产品。根据中央社的说法[5]，该纠纷于2025年7月解决，对方承认了版权侵权并删除了相关材料。但更广泛地说，该案例凸显了台湾在新闻内容用于生成式人工智能训练方面缺乏明确的法律规则，特别是在授权、赔偿和版权清理方面。■

[1]TAIDE。「TAIDE：台灣值得信賴的AI對話引擎。」https://taide.tw/en.

[2]TAIDE。「TAIDE訓練資料。」https://taide.tw/public/training-data.

[3]TAIDE。「TAIDE訓練資料詳情。」https://taide.tw/public/training-data_show?id=4b1141869c45c11c019c466de42c0011.

[4]中央社（Central News Agency, CNA）台灣。2025年7月7日。Facebook貼文。https://www.facebook.com/cnanewstaiwan/posts/1127939982697899.

[5]中央社（CNA）台湾。2025年7月11日。Facebook帖子。https://www.facebook.com/cnanewstaiwan/posts/1131023115722919.