文／溫怡玲（人工智慧科技基金會執行長）
人工智慧基本法通過，為台灣AI發展立下法制化的重要里程碑，也是台灣首度以法律位階明定 AI 治理原則、架構與責任分工，強調以 「以人為本」、「風險管理」、「透明問責」 等核心價值為方向。
基本法雖確立了AI治理的上位原則，但從「原則確立」到「細則落地」仍存在相當大的落差。特別是在資料共享、跨機構協作及跨境流通等關鍵領域，目前的法律框架仍缺乏清晰的操作規範與責任界定。
其中，高品質且具備互操作性的資料是AI應用的基礎，然而，多數組織在資料治理架構、資料標準化與品質控管等方面仍有待加強，這使得資料資產難以充分發揮價值。
資料治理不僅是技術或企業內控層次，更攸關公眾對政府與企業的信任度。因此，建立透明的使用政策、完善倫理治理機制，以及打造跨部門、跨產業的協作平台，才能夠有便利安全且獲得民眾信任的AI應用。
這意味著資料治理不僅是企業合規議題，更是公共治理與社會信任的核心。
站在 AI 基本法通過的新起點，台灣資料治理面臨的不僅是制度改革的壓力，更是創造信任與競爭力的契機。目前，數位發展部也已研擬促進資料創新利用發展條例，但對台灣產官學界而言，落實資料治理仍是一場艱難的挑戰，各部會仍深陷「數據孤島」與「風險不對稱」的困局。公部門長期存在的法規恐懼，導致高品質資料難以跨部會流動，不僅築起行政藩籬，更阻礙精準施政與數位轉型的進程。
政府部門如何跨越對開放資料、共享資料的恐懼，是當下最迫切的課題。
首先，當然是要有法律的清晰規範，提供明確的授權範圍、責任界定與安全保障，讓公務人員和企業能在有邊界、可預期的框架下行事。這包括建立更具彈性的資料分類分級標準、明確的資料匿名化與去識別化規範，以及對資料共享的法律豁免機制。
其次，則必須更深入思考如何在尊重人權與公信力的基礎上，將資料治理轉化為推動組織創新與社會共好的核心驅動力。這要求我們從避免犯錯的消極思維，轉變為積極賦能的主動策略。透過技術工具的應用，以及建立以信任為基礎機制，在確保隱私與安全的同時，實現資料的協同利用，才能為社會創造更智慧、更公平、更安全的未來。