AI 風險分類框架

白話整理

AI 風險分類框架不是叫大家背一堆分類名詞。

它真正有用的地方，是把 AI 風險管理變成一個順序：先盤點應用情境，再識別風險，接著評估風險影響，最後決定要怎麼管。

四個基本步驟

1. 盤點應用情境：AI 用在哪個業務流程？影響內部員工、客戶、病患、學生、消費者，還是一般大眾？
2. 識別風險：可能碰到個資、資安、歧視、資訊誤導、廣告不實、生命身體安全或其他權益影響嗎？
3. 評估風險：如果 AI 出錯，影響是輕微、可回復，還是可能造成重大損害？
4. 應對風險：要用標示、人審、權限控管、測試驗證、紀錄保存、事故處理，還是限制或禁止？

對本站內容的意義

未來每篇情境頁都不應該只問「可不可以」。

更好的寫法是：這個情境屬於什麼 AI 應用、牽涉哪些風險、官方已確認什麼、哪些還要等主管機關補規範，以及企業現在可以先做哪些管理。

官方狀態與邊界

本站目前把這份文件標為 official_framework。它是數發部推動的官方風險分類框架，用來協助主管機關和使用者建立共同風險語言。

但框架本身不能直接改寫成所有企業的同一套強制義務。實際法律效果、產業要求、標示或驗證方式，仍要看各目的事業主管機關後續怎麼轉成領域規範。

使用前先知道

本文為 AI 法規與合規資訊整理，不是法律意見。企業若要把風險分類用在正式產品、採購、內控或對外承諾，仍應由法務、資安與業務負責人確認適用邊界。