[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）

致谢

我们非常感谢所有接受采访者慷慨地分享了他们宝贵的时间、专业知识和见解，为本研究提供了支持。

我们尤其要感谢 IORG 和 g0v 的 Chihhao Yu 先生，他分享了对台湾信息环境、g0v 等公民科技社群的作用以及 IORG 关于外国信息操纵和干涉（FIMI）的独立研究的见解。

我们还要深深感谢台湾事实查核中心（TFC）国际事务主管 Huian Ho 女士，她分享了对 TFC 国际项目、事实查核组织间的区域合作以及维持此类合作所面临挑战的见解。

我们要感谢社会合作社 Parti 的主席 Ohyeon Kweon，他分享了关于公民和公共倡议在促进人工智能相关的民主价值观方面的深刻见解，尤其是在大韩民国。

我们还要向 FactLink 的创始人 Summer Chen 女士表达诚挚的感谢，她分享了关于 FactLink 在预警、虚假信息战术手册和为记者及教育工作者提供能力建设方面的见解。

我们还感谢 Doublethink Lab 的副首席执行官 Tim Niven 先生，他分享了对台湾信息空间，特别是与中国大陆有关的信息操纵不断变化的策略和叙事的见解。

概述

1. 概述

日本、韩国和台湾都采用了人工智能治理的软法和硬法框架，但在战略重点和实施方面存在差异。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。除了国内的《人工智能法案》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》中所阐述的民主价值观，包括人权、法治、多样性和以人为本——日本还通过“广岛人工智能进程”积极塑造国际规范。韩国则以其“人工智能G3”愿景为驱动，力求赶超美国和中国，优先通过监管沙盒实现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”转向现任李锡悦政府的“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展现了其独特的方法，同时将人工智能治理嵌入民主价值观。其《人工智能基本法》强调人的自主性、隐私、公平和问责制，并得到了强大的公民社会基础设施的支持，包括 g0v 以及独立的真相核查组织。

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做法以相对快速的制度响应和持续参与国际规则制定为特征。日本于 2025 年初颁布了《人工智能法案》，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（日本政府内阁办公室 2026）是使日本成为“世界上最有利于人工智能发展的国家”。日本的治理模式不依赖于建立像欧盟《人工智能法案》那样全面的监管框架，而是依靠软法工具。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 年修订于 2025 年）以及《人工智能相关技术研发和利用适切性确保指南》（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多个领域的现有法律框架，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）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（G7）、经济合作与发展组织（OECD）和二十国集团（G20）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”，并产生了《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），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、公平性、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）确立了规范性基础框架，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，需要注意的是，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）受到缩小与全球领先人工智能产业差距的战略需求驱动。正如《人工智能法案》（日本政府内阁办公室 2025）所强调的，“日本在人工智能的开发和使用方面落后”，因此政府已将其人工智能列为国家增长战略（日本政府内阁秘书处 n.d.a）的优先领域。

日本的私营部门也在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。日立京都大学实验室和京都哲学研究所等多个利益相关者倡议促进了关于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社会对人工智能与社会之间关系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建立在雄心勃勃的“人工智能G3”愿景（科学技术信息通信部 2025a）之上，该愿景是实现创新驱动框架以赶超美国和中国的战略要求。该方法的一个核心支柱是政府对产业界对放松管制的（徐 2025）需求的响应。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）作为广泛的法律基础，并辅以旨在营造灵活环境的软法。通过强调监管沙盒，即公司可以在放松监管要求的情况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，并可处以高达 3000 万韩元（约合 22,000 美元）的行政罚款或发出纠正令。

2.2. 民主价值观的转变

现任李锡悦政府的“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。虽然前任领导层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，将人工智能素养和获得人工智能辅助社会服务的机会视为普遍权利。除了国内政策，韩国还通过诸如人工智能首尔峰会[1]（人工智能首尔峰会 n.d.）——继英国首次人工智能安全峰会之后——以及在庆州亚太经合组织（韩国政策简报 2025）中的领导作用，积极影响国际人工智能规范的制定。

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，也是监督者。像 Jinbonet 和参与民主人民团结组织这样的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利用人工智能作为公民将大众意见转化为连贯政策议程的工具，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的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。公民社会的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

台湾的特点是既高度脆弱又展现出新兴的社会韧性：它是一个面临中华人民共和国巨大信息压力的民主政体，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，自由之家（Freedom House 2025）在政治权利（38/40）和公民自由（56/60）方面仍给予台湾高度评价。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）之下，但同时又继续维持民主制度的社会。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）和（2025-2028）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）。除了这一框架，台湾的公民和数字民主生态系统还包括 g0v[2]、JOIN[3] 和 vTaiwan[4]，同时台湾事实查核中心（TFC）[5]、MyGoPen[6]、FactLink[7]、Doublethink Lab[8] 和台湾信息环境研究中心（IORG）[9] 等组织支持信息环境的完整性，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（台湾）立法院 2026）于 2025 年 12 月由立法院通过，并于 2026 年 1 月生效。该法旨在协调技术进步与社会福祉，并制定了包括人的自主性、隐私和数据治理、安全、透明度、公平和非歧视以及问责制在内的基本原则。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，将一项普遍的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，国家科学及技术委员会[10]被指定为中央主管机关，负责人工智能的研究和人才发展，而数字发展部（MODA）[11]（成立于 2022 年，旨在整合电信、信息、通信、网络空间和互联网领域的数字政策）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，而且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]，行政院于 2026 年 1 月批准了《十年人工智能发展计划》（2025-28），并将其作为将台湾转变为“智慧科技岛”的国家战略（国家发展委员会 2026）。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，并创造 50 万个高薪就业机会，其核心支柱是主权人工智能、数字和计算基础设施、先进技术以及三个国际级实验室的建立（Taiwan Today 2026）。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 影响的民主政体，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] 人工智能首尔峰会。“人工智能首尔峰会 2024”。https://aiseoulsummit.kr/aiss/。

[2]g0v。“g0v：台湾去中心化公民科技社群。”https://g0v.tw/intl/en/.

[3]国家发展委员会（台湾）。“Join：公共政策网路参与平台。”https://join.gov.tw/.

[4]vTaiwan。“vTaiwan：重思民主。”https://info.vtaiwan.tw/.

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

[6]MyGoPen。“MyGoPen：事实查核与谣言澄清平台，台湾。”https://www.mygopen.com/.

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

[8]Doublethink Lab。“Doublethink Lab：透过增强数位防御来加强民主。”https://doublethinklab.org/.

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

[10]国家科学及技术委员会（台湾）。“中华民国国家科学及技术委员会。”https://www.nstc.gov.tw/?l=en.

[11]数位发展部（台湾）。“数位发展部。”https://moda.gov.tw/en/.

[12]国家发展委员会（台湾）。“国家发展委员会。”https://www.ndc.gov.tw/.

数位民主

数位民主的倡议沿着不同的轨迹发展，反映了对数位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位工具来可视化公民意见和促进政策讨论中的共识建立。倡议出现在私营部门、地方政府和政治行为者中，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式平台，引入人工智能驱动的促进者来加强政策共创，并创建人工智能民主委员会等高级别机构。台湾代表了另一条轨迹，常被誉为建立在强大的公民科技生态系统和像vTaiwan这样的制度化公众参与渠道之上的数位民主典范。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，与数位民主相关的倡议在私营部门、地方政府和政治领域都有所体现。实验和试点项目有所增加，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。《数位民主2030》[1]提出了一个愿景，即利用数位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立，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。《东京政府科技》[3]促进了行政数位化，并支持了都市政府和各市的数据使用和营运能力。此外，东京在其长期政策议程的制定中应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《数位民主2030》倡议相关的工具来收集和分析广泛的公民意见。《东京政府科技》通过建立收集数位输入的系统以及使用人工智能来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. 在国家政治中实现有限

在政治领域，数位方法已开始被讨论但尚未制度化。东京都知事选举提供了一个早期例子，其中数位工具被用来与公民互动和传达政策立场。这些努力与由人工智能工程师、日本参议院议员安野贵弘（Anno Takahiro）及相关人士领导的倡议有关，他们试图将数位方法纳入政治参与。《未来团队》（Team Mirai）在安野的领导下，增加了其在国会的席位，并寻求利用人工智能来理解公众观点和支持政策制定。已成立人工智能跨党派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。

众多行为者参与其中，实际倡议也在增加。与此同时，这些努力通常以个人项目的形式组织，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。根据这一目标，数位厅已启动（松本2026）一个政府人工智能系统的大规模示范项目。虽然这些发展表明人工智能在官僚机构内的使用已开始扩大，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来发展其发达的数字遗产，从e-People[4]到Sotong24[5]，发展成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，以更有效地分类、总结和响应海量的公民声音输入，从而加强公民作为积极政策共同设计者的作用。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》（首尔特别市政府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，最近在总统国家人工智能战略的现有各分委员会中增设了人工智能民主分委员会（科学和ICT部2026b），这标志着在最高人工智能领导层制度化民主价值观的重大决定。

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”（科学和ICT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强制性保护措施来防止社会排斥。作为补充，大型科技公司也在部署人工智能以促进普遍的社会福利。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其人工智能治理蓝图的意愿，其特点是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分委员会的制度性主动。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，但法典化权利与弱势群体实际可及性之间的差距仍然是一个尚未实现的临界变量。最终，尽管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理念[7]，该理念由唐凤（Tang 2025）等人倡导，她于2022年数字发展部成立时成为其首任部长。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%的人的不满情绪也可能持续存在，从而导致反弹和不信任。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。通过开源工具，如Pol.is[8]和Talk to the City (T3C)[9]，参与式平台，如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，台湾公开政府国家行动计划（2021-2024）和（2025-2028）将国家与公民社会之间的共治制度化，并为透明度、问责制和扩大公民参与制定了具体承诺（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，在政府外部解决了公共问题。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众咨询过程，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。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旨在揭示具有桥梁作用的论点和可行的共同点，而不是加剧冲突。截至2023年，它已处理了28个以上的案例，据报道其中约80%的案例促成了具体的政府行动。代表性案例包括2015年关于Uber监管的审议（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年成立[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》（行政院2018），国发会是该平台的管理机构。提案人被定义为具有台湾国籍或在台湾永久居留权的人，没有明确的年龄要求（第4条第1款）。如果一项提案在60天内获得5000个签名支持，主管机关必须在两个月内公布具体回应（第7条第2款）。根据国发会（国家发展委员会2021b）的数据，从平台2015年启动到2021年1月31日，JOIN共收到10411项提案；5248项进入联署阶段，233项成为正式案件，220项获得官方回应，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2801项提案，其中1236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5124个签名支持后，它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，《辅助生殖法》修正案草案（卫生福利部2025），将服务范围扩大到未婚女性和同性婚姻女性，已通过行政院。

T3C[19]于2023年10月开源发布，是一款人工智能分析工具，利用大型语言模型处理大量的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，已用于分析AI大会2023研讨会[21]和台湾2024年总统大选民进党（DPP）选后政治分析等议题的大规模回复数据集。[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领先典范。唐凤的国际知名度进一步提升了这一模式的可见度。但同时，JOIN的覆盖范围仍然有限，并且倾向于吸引相对较少且精英化的社会群体，而vTaiwan作为一个已存在十多年的案例仍然被反复引用，这表明台湾的数字民主仍然常常通过其最早和最显眼的案例来理解。正如g0v的余家豪（Chihhao Yu）[24]所说，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。■

[1]数字民主2030项目（デジタル民主主義2030）。“主页”。https://dd2030.org/.

[2] Liquitous. "Liquitous: Civic Participation and Consensus-Building Platform." https://liquitous.com/.

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

[4] Anti-Corruption and Civil Rights Commission (Korea). "e-People: National Civil Petition Service." https://www.epeople.go.kr/index.jsp.

[5] Ministry of the Interior (Korea). "Sotong24: Online Public Communication Platform (소통24)." https://sotong.go.kr/front/main/index.do.

[6] NAVER Cloud. "CLOVA CareCall: AI Welfare Call Service." https://www.ncloud.com/product/aiService/clovaCareCall.

[7]韦尔 (Weyl, E. Glen), 唐凤 (Audrey Tang) 和多元化社区 (Plurality Community)。《多元化：协作技术与民主的未来》 (Plurality: The Future of Collaborative Technology and Democracy)。https://plurality.net/.

[8] The Computational Democracy Project. "Polis." https://pol.is/signin.

[9] AI Objectives Institute. "Talk to the City." https://talktothe.city/.

[10] vTaiwan. "vTaiwan: Rethinking Democracy." https://info.vtaiwan.tw/.

[11] National Development Council (Taiwan). "Join: Public Policy Network Participation Platform." https://join.gov.tw/.

[12] National Development Council (Taiwan). "National Development Council." https://www.ndc.gov.tw/.

[13] g0v. "g0v: Decentralised Civic Tech Community, Taiwan." https://g0v.tw/intl/en/.

[14] Cofacts. "Cofacts: Message Reporting Chatbot and Crowd-Sourced Fact-Checking Community." https://en.cofacts.tw/.

[15] vTaiwan. "vTaiwan: Rethinking Democracy." https://info.vtaiwan.tw/.

[16] The Computational Democracy Project. "Polis." https://pol.is/signin.

[17] 國發會（台灣）。“Join：公共政策網路參與平台。”https://join.gov.tw/.

[18] 國發會（台灣）。“關於Join：公共政策網路參與平台。”https://join.gov.tw/aboutus/index/en_US.

[19] AI Objectives Institute。“Talk to the City。”https://talktothe.city/.

[20] AI Objectives Institute，“Talk to the City，”https://talktothe.city/.

[21] AI Objectives Institute，“AI Assembly 2023 Workshops，” Talk to the City，2023，https://talktothecity.org/report/ai-assembly-2023-workshops_1-translations.

[22] AI Objectives Institute，“Talk to the City，”https://talktothe.city/。關於T3C在台灣部署的案例研究，請參見AI Objectives Institute，“台灣2024民進黨——總統大選後政治分析（中文版），”https://talktothecity.org/report/taiwan-2024-dpp-ZH.

[23] Glen Weyl，TBS CROSS DIG採訪Bloomberg，“日本與台灣的民主與數位創新（日文版），”YouTube，2025年5月31日，https://www.youtube.com/watch?v=gTWqbdfTc2g.

[24] Yu, Chihhao。“Chihhao Yu：個人簡介。”全球台灣研究所。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，但由於需要在對抗措施與表達自由之間取得平衡，法律對策仍然有限，並主要依賴自願措施和自我監管。在韓國，制度性對策更為迅速和協調，但獨立事實核查的削弱已成為主要的結構性脆弱性。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，與中國大陸有關的外國資訊操縱構成了主要威脅，對策結合了法律改革與事實核查、預防性揭露、研究和媒體素養方面的廣泛公民社會努力。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。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，內務省和通信省於2016年設立的數位平台研究小組強調了私人行為者在解決線上內容問題方面的自願措施的作用（內務省和通信省2020），這反映了考慮到表達自由的政府干預系統性方法。這一方向有助於日本事實核查中心的成立。立法也反映了政府不願干預。2024年頒布的《資訊傳播平台法》要求平台營運商更及時地處理侵權內容，並確保內容移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。內務省和通信省（MIC）於2023年設立的一個研究小組提出（內務省和通信省2024）了內容審核和廣告監管等措施，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（內務省和通信省2025b）澄清非法資訊並鼓勵平台自願遵守行為準則，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無約束力的“自願行為準則”，甚至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，甚至可能無意中加劇公眾接觸錯誤資訊的機會。

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。虛假資訊在2022年的《國家安全戰略》中被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，無日期）發布與針對其自身的虛假資訊相關的事實核查資訊。

技術應對措施也得到了推廣。MIC已支持（日本內務省和通信省，無日期）用於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。

儘管採取了這些措施，但目前的應對措施相對於人工智能驅動的資訊風險的規模仍然不足。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，尚未形成全面保障資訊環境完整性的方法。

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收縮。首爾大學事實核查中心（SNU FactCheck Center）曾是該國主要的驗證中心，但在Naver撤回財政支持後（Lim 2023），於2024年無限期暫停運營（Kim 2024）。此前，FactCheckNet於2023年解散（Ju 2025），該組織既面臨公共預算削減，又遭受保守派的強烈政治指控，稱其黨派偏見。因此，中立的第三方驗證受到削弱，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。韓國傳播委員會（KMCC）目前正牽頭建立一個“透明中心”，旨在重新啟動私營部門的事實核查，並確保數位資訊的可靠性（韓國傳播委員會2025）。

2.2. 法規立法與多機構響應

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。政府首先推出了人工智能生成內容標籤政策（Lee 2025）。這得到了KMCC於2025年底推出的24小時快速通道系統（Lee 2025）的加強，該系統優先處理對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，特別是維護投票的公正環境。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，旨在保護選舉環境。2026年2月，MSIT、內務安全部、法務部和KMCC等政府部門召開了跨部門會議，以加強執法和處罰（韓國傳播委員會2026），從而擴大了應對範圍。同時，公私合作也在加劇，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NEC和私營部門，以增強集體對抗虛假資訊的能力。

儘管韓國通過推出人工智能內容標籤、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。這種制度性進展目前面臨一個根深蒂固的結構性脆弱性，例如該國事實核查基礎設施的崩潰，這是由於其合法性持續遭受政治攻擊和財政支持的全面撤回所致。儘管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仍然存在，使得該生態系統的長期可持續性不確定。最終，儘管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

對台灣資訊空間完整性的主要威脅可以確定為源自中國大陸的影響力行動。根據Tim Niven[2]，中国大陆针对台湾的虚假信息操纵（FIMI）通过三层结构运作。第一层是战略目标，包括促进统一、侵蚀对民主的信任以及制造对台湾未来的焦虑。第二层是更深层次的叙事，例如声称政府腐败、选举舞弊、军队软弱以及美国不会援助台湾。第三层是具体的个别事件——例如军事训练中的失误或涉及政治候选人的丑闻——这些事件被呈现为证实这些更广泛叙事的具体证据。

另一个重要的观点是，中国大陆信息操纵的性质近年来发生了变化；早期的宣传更直接地强调统一的所谓吸引力（Niven 2023）。然而，由于统一的支持率在台湾仍然很低，重点已越来越多地转向两极分化台湾社会和从内部削弱民主。

3.2. 通过社交媒体和人工智能加剧威胁

中国大陆在台湾进行虚假信息操纵的一个重要渠道是通过嵌入台湾社会的影响者和其他行为者来放大叙事，而不仅仅是通过外部强加的宣传。正如Doublethink Lab的Tim Niven在一次采访中解释的那样，中国大陆可能通过本地合作者和影响者来支持亲中国大陆叙事的传播，无论是在传播之前还是之后，包括提供财政支持。在像TikTok这样的平台上，这些平台在年轻受众中尤其具有影响力，可能会出现一种“宣传经济”，其中亲中国大陆的叙事通过关注度、参与度和货币化得到放大。尽管尚未公开证实与中国大陆有直接的经济联系，但台湾的中国大陆出生影响者yaya的案例说明了这个问题；在她公开倡导军事统一后，她的居留许可被吊销，并被勒令离开台湾（台湾移民署2025）。

第二个主要担忧是人工智能在更广泛范围内如何破坏信息环境，而不仅仅是传播个别虚假信息。正如FactLink的Summer Chen[3]在一次采访中指出的那样，人工智能至少有四种用途。首先，它能够直接制造虚假内容，例如伪造的政治家视频或音频记录。其次，它会生成人工智能制作的短视频片段（Li, Chen, and Ma 2025），这些宣传内容会引发愤怒、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，它会生成大量低质量的“人工智能垃圾”，通常通过短视频平台传播，这会削弱注意力，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人工智能生成的且不真实，但仍然毫不关心地上观看。因此，他们更容易受到愤怒和其他情感反应的影响，使得理性的公众辩论更加困难，并使民主更加脆弱。

3.3. 政府应对措施

为应对这些挑战，台湾政府越来越多地依赖法律和制度措施。特别是，在2022年底至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2020年生效的《反渗透法》（Anti-Infiltration Act 2020）的基础上，该法禁止由外国敌对势力指挥、委托或资助的政治和选举相关活动。此外，《灾害预防及应变法》（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大陆应用程序和平台，如TikTok、Douyin和RedNote（Chiu and Chung 2025）。

3.4. 公民社会应对措施

除了这些政府措施之外，公民社会也发展了各种各样的应对措施。一些组织主要关注揭穿和事实核查。TFC[4]，由台湾事实查核中心和新闻记者协会于2018年联合创立，主要依靠逐条揭穿——即对个别说法进行核实和反驳。同时，它通过诸如“青年事实查核挑战赛”等倡议进行国际合作[5]。MyGoPen[6]通过LINE响应和聊天机器人功能为公众提供事实核查服务。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更侧重于预先揭穿、叙事分析和对信息操纵的更广泛结构的研究。正如FactLink的Summer Chen[7]在一次采访中解释的那样，FactLink[8]更关注支撑中国大陆虚假信息反复出现的更广泛叙事，而不是关注个别案例。为此，它开发了基于叙事的剧本（Li, Chen, and Ma 2026），与开源情报（OSINT）工具专家合作，发布了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在一次采访中的说法，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信息操纵以及台湾更广泛的信息环境中发挥着重要作用。

3.5. 未来前景

总而言之，台湾对信息威胁的应对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，但对影响者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[1]在一次采访中指出的那样，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，这在台湾的事实核查界引起了焦虑，并促使各组织在为未来不确定性做准备时削减预算。尽管面临这些挑战，台湾组织仍通过与国内专家、记者、教育工作者和国际伙伴的合作，继续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]日本经济产业省和总务省。2025年。“企业人工智能指南（Ver. 1.1）：附录。”4月4日。https://www.soumu.go.jp/main_content/001003029.pdf（访问日期：2026年4月5日）。

[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]Chen, Summer。“Summer Chen：个人资料。”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：事实核查和谣言澄清平台，台湾。”https://www.mygopen.com/。

[7]Chen, Summer。“Summer Chen：个人资料。”全球台湾研究所。https://globaltaiwan.org/member/summer-chen/。

[8] FactLink。“FactLink 數位素養實驗室：數位調查、人工智能素養、媒體素養。” https://www.factlink.tw/.

[9] Doublethink Lab。“Doublethink Lab：透過提升數位防禦力來加強民主。” https://doublethinklab.org/.

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

[11] 何惠安。“何惠安：講者簡介。” NECE – Networking European Civic Education。 https://nece.eu/speaker/huian-ho/.

網絡安全

日本、韓國和台灣都日益重視網絡安全，但在主要威脅認知、應對措施和殘餘弱點方面存在差異。在日本，威脅圖景廣泛，包括對關鍵基礎設施的網絡攻擊和人工智能相關風險，應對措施已透過主動網絡防禦框架和2025年網絡安全戰略變得更加由政府主導，儘管存在對國家權力擴張和通信保密性的擔憂。在韓國，威脅主要集中在朝鮮，政府透過其2024年國家網絡安全戰略作出回應，該戰略強調進攻性防禦和加強私營部門參與，但薄弱的法律基礎和各部門之間的碎片化仍然是主要制約因素。在台灣，主要威脅來自中華人民共和國，網絡攻擊被理解為更廣泛混合威脅環境的一部分，結合了基礎設施破壞與虛假資訊和其他灰色地帶策略；因此，台灣加強了其網絡安全立法和以韌性為導向的治理，儘管它繼續面臨異常激烈和持續的跨領域壓力。

1. 日本

1.1. 國家在網絡安全中的作用日益擴大

日本正在加強國家在網絡安全方面的能力，同時為民主社會定義資訊使用的程序限制。在此背景下，人工智能被定位為需要保護的對象、可利用的工具以及新興的威脅來源。

2025年5月，主動網絡防禦法的頒布標誌著重要的制度發展（日本內閣官房，無日期b）。該法允許在特定條件下及早發現和消除嚴重的網絡威脅。警察和自衛隊負責實施消除措施。該政策擴大了國家在網絡空間的運營作用。同時，該框架引發了關於通信保密憲法保護的質疑，據稱這阻礙了有效的對策（土屋2025）。政府諮詢建議（日本內閣官房2024）和議會材料（柿沼2025）強調了將網絡安全措施與通信保密憲法保護相協調的必要性。討論集中在如何在規定的法律要求下獲取和使用通信數據，以及監督機制和問責程序的設計。

1.2. 人工智能在網絡安全中的應用

日本於2025年12月修訂了其網絡安全戰略，並闡明了國家在應對網絡威脅方面的作用（網絡安全戰略總部2025）。修訂後的戰略賦予國家政府更強的協調職能，並將主動網絡防禦作為政策的核心要素。該戰略在三個方面將人工智能納入網絡安全政策：保護人工智能系統（AI安全）、利用人工智能提高防禦能力（AI for Security）以及應對濫用人工智能的攻擊。政策措施包括研發、指導方針制定和國際協調。政府已表示將與人工智能安全研究所合作，並推動廣島人工智能進程等國際進程。它還要求政府機構在採購和使用生成式人工智能時管理風險。

人工智能也在經濟安全政策的背景下進行了討論。《經濟安全促進法》於2022年5月頒布，其支柱之一是支持包括雲計算計劃在內的關鍵技術的發展。根據該法，為確保用於生成式人工智能的國內計算資源，日本經濟產業省已為私營部門投資國內雲和計算基礎設施提供補貼（日本經濟產業省，無日期）。關於經濟安全框架修訂的討論也涉及保護數據中心和雲服務，包括防止外部干擾、資訊洩露和數據丟失的措施，以及政府監控數據中心設施位置和狀態的機制。

2. 韩国

2.1. 立法和行政停滯

韓國的網絡安全態勢目前被定義為大膽的戰略雄心和持續的立法停滯。雖然《2024年國家網絡安全戰略》（國家安保室2024）主張大膽的“進攻性防禦”，但與全球同行相比，該國在網絡安全戰略計分卡上的國際排名卻出奇地低（Heiding, O'Neill, and Price 2025）。這種滯後主要歸因於長達十年的政策制定延遲以及持續的公眾參與和溝通不足。《國家網絡安全基本法》自2006年以來一直處於立法癱瘓狀態（Kim 2024），這加劇了這種情況。這種僵局源於各機構之間爭奪組織領導權和主導權的激烈鬥爭，導致缺乏有效的行政執行所需的統一法律框架（Shin 2025）。

2.2. 透過公私協同和人工智能應對朝鮮威脅

面對朝鮮行為者佔公共網絡攻擊約80%的生存威脅環境（KBS 2024），韓國正在迅速發展其防禦模式。這些攻擊已從針對個人目標轉向攻擊包括司法和行政網絡在內的國家核心基礎設施。為應對此，私營部門的參與正變得越來越活躍，擺脫了國家指令式的方法。韓國網絡安全聯盟（Bang 2025）和資訊安全公司自主安全委員會（Jo 2025）等協作框架現已促進主要行業與政府之間的實時威脅情報共享。人工智能驅動的創新進一步加速了這一演變，例如2025年人工智能網絡防禦競賽（韓國互聯網與安全局2025）。

雖然韓國的2024年戰略目標是實現大膽的“進攻性防禦”，但目前缺乏具體的行動藍圖，依賴於空泛的語言，而沒有必要的預算或具體的機構分配來確保實施。圍繞《國家網絡安全法》的立法癱瘓進一步擴大了這一戰略空白，由於各機構之間的激烈權力鬥爭，該法案仍處於停滯狀態。相反，來自朝鮮的持續威脅正在推動實際進展，儘管立法有所欠缺，但出於必要性，促進了私營部門的積極參與。然而，沒有統一的法律框架，這些努力仍然分散在各個部門，導致系統在結構上暴露。最終，強大的網絡安全態勢面臨的根本挑戰在於制度的連貫性，而不是技術能力。在這些立法僵局得到解決之前，即使是最全面的公私合作嘗試也會受到結構性限制的阻礙。

3. 台湾

3.1. 中華人民共和國的網絡行動和混合威脅

台灣的網絡安全環境日益受到持續的中華人民共和國網絡行動和更廣泛的混合威脅的影響。根據台灣國家安全局（NSB）的數據，2025年針對台灣關鍵基礎設施（包括醫院、銀行、能源系統和其他關鍵部門）的來自中華人民共和國的網絡攻擊平均每天達到263萬次入侵嘗試，比前一年增加了6%（台灣國家安全局2025）。路透社報導稱，這些行動據稱在中華人民共和國軍事演習和台灣重大政治事件期間加劇，加強了台灣的觀點，即網絡行動是更廣泛混合脅迫戰略的一部分（路透社2026）。幾起事件說明了這種威脅。2024年1月，半導體相關公司Foxsemicon遭受了勒索軟件攻擊，其網站被篡改，攻擊者威脅要公佈客戶和員工資訊（Wang 2024）。2025年2月，台北的馬偕紀念醫院也遭受了勒索軟件攻擊，隨後有報導稱可能洩露了約1660萬份文件（Hiciano 2025）。據《台北時報》報導，2025年4月晚些時候，台灣當局確定洛承宇為攻擊事件的嫌疑人，這是台灣執法部門首次公開識別此類案件中的中國黑客（Chung 2025）。

此外，台灣的網絡行動不僅僅被視為破壞系統或竊取數據的嘗試；它們也與影響行動和虛假資訊有關。在其對中華人民共和國2025年針對台灣的認知戰術分析中，國家安全局報告（台灣國家安全局2026）稱，在2025年4月的軍事演習期間，與中華人民共和國有關聯的行為者劫持了十多個PTT電子佈告欄系統帳戶，並利用被入侵的物聯網設備和租用的海外伺服器傳播虛假敘事，包括聲稱中華人民共和國已封鎖台灣的天然氣運輸，以及中國軍艦已進入台灣24海里區域[1]。因此，台灣的網絡威脅環境被理解為一個複合的安全挑戰，其中基礎設施破壞和資訊操縱緊密交織。

3.2. 台灣韌性戰略中的網絡安全

在此背景下，網絡安全已成為台灣更廣泛韌性戰略的核心組成部分。總統府於2024年6月宣布成立的全社會防衛韌性委員會，旨在確保政府和社會在國家緊急情況或自然災害期間能夠繼續運作（中華民國總統府，無日期）。在2025年9月的一次演講中，賴清德總統明確指出“網絡和金融安全”是該委員會的五項主要努力方向之一。這一優先事項也反映在台灣的人工智能治理框架中（Lai 2025）。《人工智能基本法》於2026年1月生效（《人工智能基本法》2026），其第4條規定了七項治理原則，其中之一是“網絡安全與保障”。該法要求人工智能的研究、開發和部署納入網絡安全保障措施，預防安全威脅和攻擊，並確保人工智能系統的穩健性和安全性。

3.3. 加強台灣的網絡安全法

在法律層面，《網絡安全管理法》仍然是台灣的核心網絡安全法規（《網絡安全管理法》2025）。它是台灣第一部專門針對網絡安全的法律，於2019年1月1日根據行政院頒布生效。它不僅適用於政府機構，還適用於關鍵基礎設施提供者、國有企業和其他指定非政府實體。2022年，其大部分監管權力轉移給了數碼發展部。

2025年的修訂帶來了重大轉變，將高風險數字產品的監管從行政實踐提升到法律層面。第3條第11款將“危害國家網絡安全之虞之產品”定義為對國家網絡安全構成直接或間接風險，並可能影響政府運作或社會穩定的資訊及通訊系統、服務或產品（Stellex Law Firm 2025）。第11條禁止政府機構下載、安裝或使用此類產品，除非在極少數情況下，沒有替代方案且已獲得特定批准。根據第11條第3款，於2025年12月頒布了《危害國家網絡安全之虞之產品審查辦法》，進一步明確了審查程序、風險評估、情報共享和使用限制（《危害國家網絡安全之虞之產品審查辦法》2025）。

這些法律變更迅速與中國數字產品的監管聯繫起來。據《台北時報》報導，2025年12月，數碼發展部公開警告，抖音[2]、小紅書[3]、新浪微博[4]、微信[5]和百度雲[6]構成嚴重的資訊安全風險，並表示政府機構禁止在官方設備和網絡上下載、安裝或使用這些應用程式（Chiu and Chung 2025）。儘管數碼發展部早在2022年就已限制在公共部門使用與TikTok相關的應用程式（台灣數碼發展部2022），但2025年的修訂加強了其法律基礎並促進了其更廣泛的實施。■

[1]PTT（批踢踢實業坊）。“PTT：台灣最大的線上論壇。” https://www.ptt.cc/bbs/index.html.

[2]抖音。“抖音：中國短視頻平台。” https://www.douyin.com/jingxuan.

[3]小紅書。“小紅書：中國社交電商平台。” https://www.xiaohongshu.com/explore.

[4]微博（Weibo）。“微博：中国微博客平台。”https://weibo.com/.

[5]微信（WeChat）。“微信：中国消息和社交媒体平台。”https://weixin.qq.com/.

[6]百度智能云（Baidu AI Cloud）。“百度智能云：云和人工智能服务。”https://login.bce.baidu.com/?lang=en.

主权人工智能与隐私

个人数据治理和主权人工智能的追求，引发了民主国家关于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的关键问题。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则反映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”即为一例，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中可见一斑，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

为应对生成式人工智能的迅速扩张，日本目前正推进其个人数据保护框架的改革。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，政府寻求修订《个人信息保护法》下的同意要求，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，草案包括引入一个针对故意滥用个人数据牟利的运营商的附加费制度，为16岁以下未成年人提供额外保障，以及处理面部特征数据的程序要求。尽管在审议期间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与值得信赖的民主社会息息相关。《2025人工智能商业指南》阐述了对负责任数据实践的期望（国家安全办公室 2024）。该指南提及海外案例，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分类到行为群体，并推送有针对性的政治信息。

1.2. 发展中的主权人工智能

除了个人数据治理，日本也已开始着手构建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化应用。《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）中显示，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创新与信息权之间的紧张关系。“iRUDA”案例（《法理新闻》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（崔 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“参与民主的劳动者连带”这样的公民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（公民社会组织 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“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技术，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，极大地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公民社会反对，反映了一个数据伦理仍然存在真正争议的格局。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，韩国正处于一个行政务实主义和基于权利的倡导不和谐共存的十字路口。

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发展联系起来。2025年，数位发展部发布了《数据创新利用促进法》（数位发展部 2025）草案，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会，在内阁层面协调各部委的数据政策。

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反映台湾语言、制度和社会背景的人工智能系统所需的训练基础设施。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管理敏感产业数据（墨菲 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《天下》杂志 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，数位发展部于2025年12月宣布启动“台湾主权人工智能训练语料库”（数位发展部 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6亿个词元，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

然而，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（立法院 2025），并且在2023年12月，政府成立了个人数据保护委员会筹备处[3]为未来的运作奠定基础。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月由立法院通过，加强了关于数据泄露通知、应对措施和记录保存的规定。尽管如此，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。隐私担忧也出现在政治领域。据TFC报道，2024年5月下旬，民进党政治人物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，引发了关于此类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障措施的有效性上。■

[1]日本经济产业省（METI）。“GENIAC：生成式人工智能加速器挑战赛。”https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/geniac/index.html.

[2]TAIDE。“TAIDE：值得信赖的人工智能对话引擎，台湾。”https://taide.tw/en.

[3]台湾个人数据保护委员会（PDPC）。https://www.pdpc.gov.tw/en/.

版权与知识产权

生成式人工智能与版权的方法主要在于人工智能训练数据相关的法律确定性程度不同。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，并根据合理使用进行评估。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方法，结合了相对宽松的人工智能训练法律框架与关于保护创意产业和媒体机构的持续辩论。当前的政策讨论在平衡人工智能发展的创新与保护作者权利之间挣扎。

日本体系的一个显著特点是《著作权法》第30条之四规定的信息分析版权例外，该条款允许在为包括机器学习在内的信息分析目的处理受版权保护的作品时，无需获得许可。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年设立，旨在促进技术进步，但一些人认为它在人工智能时代并不合适（Takabe 2025）。

然而，生成式人工智能的快速传播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，新提出的关于财产权的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，敦促公司尊重权利人的利益。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述，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，用于检测大型语言模型（LLM）的版权侵权行为，并确保为创作者提供公平的补偿（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，对人工智能发展持支持态度。然而，国会研究服务处批评了对相关版权框架的管理不足（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差距的扩大。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模仿其平台上作者创作的特定艺术风格的人工智能服务而遭到强烈反对（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，强调了建立一个平衡技术效用与创作者权利的框架的紧迫性。

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将进一步扩大。这种差距根植于深刻的结构性权力不对称，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

台湾目前管理人工智能和版权的法律框架主要由对现有《著作权法》（立法院2022）的解释所塑造，而不是由人工智能特定的法定条款来规定。《著作权法》授予版权持有人专有权利，如复制权（第22条）、公开传输权（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、用于训练的受版权保护作品的使用以及人工智能生成输出的发布或改编，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）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（Shirae 2025）所指出的，台湾没有明确的例外条款可与日本《著作权法》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《著作权法》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、受版权保护作品的性质、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中使用受版权保护的作品是否构成《著作权法》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。这种法律不确定性体现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人的授权（Shirae 2025）。TAIDE自身的披露表明其意识到了这种风险。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获得授权的情况下提供的。此外，TAIDE团队表示，TAIDE-LX-7B模型是在通过与政府机构和私营出版商协商合法获得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使用新闻内容作为训练数据的争议。这些紧张关系在新兴行业尤为明显。中央社（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就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，对方承认侵犯版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、补偿和版权清理方面。■

[1]TAIDE。“TAIDE：可信赖人工智能对话引擎，台湾。” https://taide.tw/en。

[2]TAIDE。“TAIDE训练数据。” https://taide.tw/public/training-data。

[3]TAIDE。“TAIDE训练数据详情。” https://taide.tw/public/training-data_show?id=4b1141869c45c11c019c466de42c0011。

[4]台湾中央社（CNA）。2025年7月7日。Facebook帖子。 https://www.facebook.com/cnanewstaiwan/posts/1127939982697899。

[5]台湾中央社（CNA）。2025年7月11日。Facebook帖子。 https://www.facebook.com/cnanewstaiwan/posts/1131023115722919。}]} is not a valid JSON object. It must start with `{` and end with `}`. Please provide a valid JSON object. The following is a valid JSON object: {