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國內

Meta拒簽背後:歐盟AI實務準則的兩難

信傳媒

更新於 07月22日10:43 • 發布於 07月23日01:01 • 羅世宏
對歐盟而言,目前的《GPAI實務準則》尚非一套真正成熟的治理機制。它一方面用「自願」的名義降低產業防備,另一方面又以「好人名單」和「寬限期」施加實質壓力。(圖片來源/PEXELS)

「歐洲正走在錯誤的道路上。」Meta全球事務總監喬爾·卡普蘭(Joel Kaplan)在7月11日這樣批評歐盟的《通用人工智慧實務準則》(General-Purpose AI Code of Practice,以下簡稱《GPAI實務準則》),並公開表示Meta拒簽這份準則。

2025年7月10日,歐盟執委會終於公布這份延宕多時的準則。它並非閉門造車,而是一部由獨立專家與超過1,400名來自產業、學界、公民社會及權利人的多重利益關係人共同起草的「自願性規則書」。此舉突顯歐盟試圖以多方參與建立AI治理正當性的努力。

根據AI法案第53至55條,強大的通用AI模型──如GPT-4、Gemini、Llama或Mistral──將自2025年8月起受新規約束,而已在市場上的其他模型則於2027年開始適用。準則的設計,正是為了協助模型提供者提前熟悉這些未來的義務。

從布魯塞爾效應到監管緩衝

歐盟長期以輸出監管模式為豪,被稱為「布魯塞爾效應」(Brussels Effect)。但在AI領域,歐盟正面臨創新落後的壓力。MLex資深人工智慧特派記者盧卡·貝爾圖茲(Luca Bertuzzi)指出,歐盟內部政策敘事已從「制定全球規則」轉向「避免扼殺創新」,因為歐洲在AI競賽上明顯落後於美國與中國。

在這種矛盾下,GPAI實務準則成為政治上的務實選擇。它一方面被歐盟執委會包裝成「自願性工具」,一方面又以「好人名單」與「壞人名單」暗示企業:簽署的企業將獲得「減輕行政負擔」與「更大的法律確定性」,未簽署者則可能在2026年新規生效後首當其衝。為吸引更多企業加入,執委會甚至非正式承認一年的「寬限期」,期間AI辦公室不會追究已簽署者的違規責任。

Meta拒簽的挑戰

Meta的拒簽行動是這場監管政策的第一個重大挫折。卡普蘭公開批評GPAI實務準則「導入了超出《AI法案》範疇的措施,徒增法律不確定性」,並警告其「扼殺創新,延誤產品,最終損害歐洲消費者」。這並非Meta第一次與歐盟正面交鋒。今年稍早,Meta即曾批評歐盟《AI法案》「不可預測」且「走得太遠」。

更耐人尋味的是,美國政府對歐盟AI監管的態度。川普政府曾直接施壓歐盟,要求放棄AI法案,甚至將其比作「一種稅收」。這使得GPAI實務準則不僅是一項歐盟內部的合規工具,更是一場跨大西洋的政策角力。

歐盟希望透過這項準則複製「布魯塞爾效應」,讓AI公司在全球市場也遵循歐洲標準。理論上,一旦模型依照歐盟規範設計,就不易為其他市場特別修改,這可能成為實質上的國際標準。然而,Meta的強硬表態動搖了這種示範效應。

透明度、版權與風險治理的拉鋸

GPAI實務準則最受爭議的一項要求,是模型提供者必須提交「訓練數據摘要」,並使用「模型文件表」(Model Documentation Form)符合透明度義務。這一舉措旨在回應外界對AI「黑箱」的質疑,但AI公司擔心,一旦披露任何形式的數據,就可能遭遇版權持有人或數據保護機構的訴訟。貝爾圖茲分析,執委會甚至考慮在「歐洲暑假期間」公布相關模板,以減少輿論反彈。這反映出透明度要求雖具有公共利益,卻可能加深產業對監管的不信任。

在版權方面,準則禁止使用盜版內容訓練AI,並要求尊重創作者不願其作品被用於AI訓練的請求。這是作家、藝術家與媒體機構長期呼籲的成果。然而,對AI公司而言,這可能意味著必須重建訓練數據庫,甚至可能導致已上線的大模型在歐洲市場失去合規資格。更重要的是,AI產業對「合理使用」的認定與歐盟版權法存在根本分歧。

在系統性風險治理方面,準則要求高風險模型評估並緩解對基本權利或公共安全的威脅。然而,制定相關技術標準的進度嚴重落後。《AI法案》原訂兩年內完成標準,但專家指出,一套成熟標準至少需四年。這意味著即使有準則,短期內也難以形成具有實際約束力的技術規範。

一場關於信任的考驗

「沒有人真正滿意。」貝爾圖茲這句話,精確地總結了《GPAI實務準則》)的處境。公民社會認為它過於寬鬆,產業界則抱怨法遵壓力過大。

歐盟似乎別無選擇。根據歐盟「以人為本的AI」願景,信任是AI治理的基石。GPAI實務準則能否真正建立這種信任,還是只是延遲衝突爆發的緩衝墊?

德國卡爾斯魯爾理工學院資深研究員古斯塔沃·加西奧拉(Gustavo Gil Gasiola)指出,這部準則「雖延宕,但仍充滿希望」。的確,它至少為AI法案的執行提供了一條可行的起點,也可能成為未來AI治理的國際參考。

然而,對歐盟而言,目前的《GPAI實務準則》尚非一套真正成熟的治理機制。它一方面用「自願」的名義降低產業防備,另一方面又以「好人名單」和「寬限期」施加實質壓力。這種既想扮演規則制定者、又不敢得罪大型科技巨頭的兩面策略,或許能換取短期內的產業合作,但也可能在長期內削弱歐盟一向引以為傲的監管威信。

Meta的拒簽行動反映了歐盟在人工智慧治理上的兩難:它一方面想成為全球AI規則的制定者,另一方面又必須在產業競爭壓力下釋出監管善意。歐盟能否在創新與監管的拉鋸中重建其「布魯塞爾效應」,將是這場賭局真正的成敗關鍵。

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