人工智慧自1950年代達特茅斯會議提出概念以來，歷經數次發展與寒冬，直到2000年後因網際網路普及、大量數位資料累積、演算法突破與GPU等硬體運算能力提升，迎來第三波以機器學習與深度學習為核心的AI浪潮。2016年AlphaGo擊敗南韓天才棋手李世石象徵重大轉折，近年生成式AI（如ChatGPT）的興起，更加速AI滲透至各專業領域，被視為未來人機互動的重要介面。
然而，人工智慧發展伴隨治理難題。首先是資料代表性與標註過程可能反映既存社會偏見，導致演算法歧視與不公平，例如：司法風險評估、求職篩選或圖像生成的性別與種族...
從歐盟《人工智慧法》談新興科技治理的制度設計難題
從產業革命史看AI相關法制革新
不同階段的產業革命，創造出不同的經濟強權，並改寫全球政治經濟秩序；成為經濟中心非僅基於技術創新，更在法律制度的革新。科技改變社會結構，而新社會結構需要新的權利體系加以維繫，否則科技的革命性可能引發社會的動盪與崩解。自工業革命、電力革命、資訊革命以觀，科技革新引領法律修正，從給予創造者誘因的「價值系統」、課予生產者問責性的「責任系統」、到思考社會轉型的「權利系統」，科技與法律間具有相當的連動關係。基於本質上的差異，現今由人工智能領導的第四波革命較諸前述產業革命，引發法律的變動更深更廣。台灣要如何進入第四波產業革命之生...
