亞洲「親創新」路線——日本 AI 推進法 vs 新加坡 Agentic AI 框架
不是所有國家都走歐盟的嚴管路線。日本通過 AI 推進法，喊出「全球最 AI 友善國家」，不設罰則、讓企業自律；新加坡則在達沃斯發布全球第一個 Agentic AI 治理框架，把責任分配講清楚。兩條亞洲路線，對台灣 AI 基本法有什麼啟示？
當歐盟忙著為自己設定的 AI Act 截止日踩剎車，美國聯邦和各州還在打 AI 監管的內戰時，亞洲有兩個國家安靜地走出了自己的路。
2025 年 5 月，日本國會通過了 AI 推進法，首相石破茂（Shigeru Ishiba）喊出要讓日本成為「全球最 AI 友善國家」。八個月後，2026 年 1 月 22 日，新加坡數位發展及新聞部長楊莉明（Josephine Teo）在達沃斯世界經濟論壇上發布了全球第一個針對 Agentic AI 的治理框架。這兩個國家都選擇了「親創新」路線，都不走歐盟的「風險分級加高額罰款」模式。但它們的策略截然不同。日本用一部幾乎沒有罰則的法律，把所有 AI 都輕輕管一遍；新加坡則瞄準最前沿的 AI Agent 技術，用一份細緻的框架把責任分配講得清清楚楚。
本系列先前分析了歐盟 AI Act 的踩剎車時刻、美國聯邦與各州的監管內戰，以及台灣 AI 基本法的起手式。這一篇，我們看亞洲的另外兩張牌。
日本：用「不罰」換「不怕」
日本的 AI 推進法（正式名稱：AI 関連技術の研究開発及び利活用の推進に関する法律）在 2025 年 5 月 28 日由國會通過，6 月 4 日部分條文生效，9 月 1 日全面施行。從提案到通過，整個過程出奇地順暢，沒有歐盟那種三年拉鋸的立法馬拉松，也沒有美國那種聯邦與州之間的管轄權大戰。原因很直接：日本社會對這部法律有高度共識，因為它幾乎不要求任何人做任何犧牲。
這部法律的核心邏輯，可以用四個字概括：「軟法治理」。它採取「遵循或解釋」（comply-or-explain）模式，意思是政府制定了 AI 治理的指導原則和商業準則，企業可以選擇遵循，也可以選擇不遵循但必須說明為什麼。違反了怎麼辦？沒有罰款。政府能做的是發出行政指導、要求企業提供資訊，以及最嚴厲的手段，公開揭露不合規的企業名稱，也就是業界俗稱的「點名羞辱」（name and shame）。相較之下，歐盟 AI Act 對違反禁止行為的企業最高可罰全球營收 7%，南韓 AI 基本法也設了行政罰款。日本的態度是：我不罰你，但我讓你不怕創新。
為什麼日本選擇這條路？表面上的答案是「促進創新」，但更深層的原因藏在人口結構裡。日本是全球老齡化最嚴重的國家之一，65 歲以上人口佔比已突破 29%，勞動力缺口是幾乎所有產業共同面對的困境。從製造業到醫療照護、從物流到農業，AI 被視為填補這個缺口的關鍵技術。在這個背景下，任何可能嚇跑 AI 投資或延緩 AI 部署的法規，都會遭到政界和產業界的強烈抵制。AI 推進法的「AI 基本計畫」明確列出四大支柱：使用 AI、創造 AI、提升可信賴度、與 AI 共存。前兩個支柱佔了絕對的優先序，可信賴度被刻意排在第三位。
版權開放與認證誘因：日本的兩張獨特牌
日本的親創新立場不只體現在 AI 推進法本身，還反映在一個讓歐美 AI 公司羨慕不已的法律安排上：著作權法第 30-4 條。這個條文允許 AI 系統在訓練階段使用受版權保護的作品，不需要事前取得授權。對於需要大量訓練資料的大型語言模型來說，這等於移除了一個巨大的法律障礙。歐盟 AI Act 要求 GPAI 提供者公開訓練資料摘要並遵守版權合規政策。美國則正在經歷一系列版權訴訟，《紐約時報》告 OpenAI 只是最知名的一樁。台灣的著作權法甚至有刑事罰則，未經同意使用他人資料做 AI 訓練可能觸法。日本的立場在全球主要經濟體中算是最開放的，這也是它能喊出「全球最 AI 友善」的底氣之一。
另一張牌是市場誘因。日本情報經濟社會推進協會（JIPDEC）計畫在 2026 年推出 AI Governance Mark 認證制度。企業自願申請，通過認證後可以獲得「AI 治理合格」的標誌。重點在於：這個標章可能成為日本政府採購的條件之一。換句話說，你不需要守法才能做 AI 生意（因為法律本來就沒什麼強制性），但如果你想拿到政府合約，最好取得認證。這是一種用經濟利益取代法律大棒的治理策略。它的邏輯是：與其用罰款讓企業害怕，不如用市場機會讓企業自願提升治理水準。
這套做法有沒有風險？當然有。最明顯的批評是：當 AI 真的出了問題，比如一個醫療 AI 做出錯誤診斷導致病患傷亡，「點名羞辱」的威懾力可能遠遠不夠。日本目前的策略是依賴既有的個資保護法、消費者保護法、產品安全法來處理這類案件，而不是在 AI 推進法中另設罰則。這是一場賭注：賭既有法律框架足以涵蓋 AI 帶來的新型風險。如果賭對了，日本就能在不增加企業合規成本的情況下維持治理品質；如果賭錯了，可能要等到出了大問題才會回頭補罰則，而那時候可能已經付出了社會代價。
新加坡：全球第一個 Agentic AI 框架
如果說日本的策略是「管所有 AI，但管得鬆」，新加坡的策略正好相反：「管最新的 AI，管得細」。
2026 年 1 月 22 日，新加坡資訊通信媒體發展局（IMDA）在達沃斯世界經濟論壇上發布了《Agentic AI 模型治理框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI，簡稱 MGF for Agentic AI）。這是全球第一個專門針對 AI Agent 技術的治理框架。選在達沃斯發布不是巧合，這是小國在全球治理領域擴大影響力的經典策略：在全球政商領袖齊聚的場合亮相，確保框架一推出就獲得國際能見度。
為什麼新加坡選擇聚焦在 Agentic AI？因為 2025 到 2026 年，AI Agent 從實驗室概念變成了商業現實。Agentic AI 跟傳統 AI 最大的不同在於：它不只是回答問題或產生內容，它會自己採取行動。一個 AI Agent 可以幫你訂機票、發送電子郵件、操作軟體、甚至代你做財務決策。當 AI 從「建議者」升級為「行動者」，傳統的 AI 治理框架就出現了一個巨大的漏洞：誰對 AI Agent 的行為負責？如果一個 AI Agent 在沒有人類確認的情況下，幫你回覆了一封客戶信件，內容卻出了錯，責任算誰的？開發 Agent 的公司？部署 Agent 的企業？還是按下「執行」按鈕的使用者？
新加坡的框架試圖回答這個問題。它建立在 IMDA 2020 年發布的 AI 治理框架基礎上，但針對 Agentic AI 的特性重新設計，聚焦四大面向。
四大面向：從風險評估到使用者責任
第一個面向是「風險評估與控管」。框架要求組織在部署 AI Agent 之前，必須進行針對使用情境的風險評估，而且這個評估必須考慮 Agentic AI 特有的因素：Agent 的自主程度有多高？它能存取哪些敏感資料？它的行動範圍有多廣？框架建議透過工具存取控制、權限設定、以及操作環境限制來控管 Agent 的能力邊界。白話說：不要給 AI Agent 超過它完成任務所需的權限，這跟資安領域的「最小權限原則」（least privilege）是同一套邏輯。
第二個面向是「人類問責」。這是整個框架的核心。新加坡的立場很明確：人類對 AI Agent 的行為負最終責任，不存在「AI 做的，不關我事」這種推託。框架要求組織在 AI 生命週期的每個階段，從開發、部署、營運到使用，都必須分配清楚的責任歸屬。更重要的是，框架要求建立人類監督機制，讓人類可以有效地覆寫、攔截、或審查 AI Agent 的行動，特別是那些會產生真實世界影響的決策。框架用了一個詞叫「有意義的人類問責」（meaningful human accountability），意思是人類不能只當橡皮圖章，得真的有能力介入、改變 AI Agent 的行為。
第三個面向是「技術控制與流程」。框架把 AI Agent 的生命週期分成三個階段，每個階段有不同的技術要求。設計與開發階段要建立工具護欄、計畫反思機制、最小權限存取。部署前要進行任務執行測試、政策合規驗證、工具準確度評估。部署後要做分階段上線和即時監控。這些技術要求很具體，不是空泛的「要注意安全」，而是告訴企業：你的 AI Agent 在上線之前，至少要通過這幾項測試。
第四個面向是「終端使用者責任」。新加坡的框架不只管開發者和企業，連使用者那一端也考慮進來了。組織必須清楚告知使用者 AI Agent 的能力範圍、出問題時的升級管道，以及使用者應該如何監督 Agent 的行為。白話說，如果你部署了一個 AI Agent 給客戶用，不能只丟一個介面出去就不管了，你必須確保客戶知道這個 Agent 能做什麼、不能做什麼、以及出問題時找誰。
自願遵循，但責任不自願
新加坡框架最巧妙的設計在於它的法律定位。從形式上來看，這是一份「模型治理框架」，不是法律，也不是行政命令。企業不會因為沒有遵循框架而被罰款。IMDA 在發布時也強調這是一份「活的文件」（living document），歡迎公眾回饋。這聽起來跟日本的軟法模式很像：都是自願遵循，都沒有直接罰則。
但兩者之間有一個關鍵差異。新加坡的框架雖然本身不設罰則，卻反覆強調一個原則：組織對 AI Agent 的行為承擔法律責任。這個責任不是來自框架本身，而是來自新加坡既有的法律體系，包括合約法、侵權法、消費者保護法、個資保護法。框架的角色是把這些既有法律責任「翻譯」成 AI Agent 時代的具體指引。如果你的 AI Agent 因為設計瑕疵或缺乏監督而造成客戶損失，你不會因為「沒遵守 IMDA 框架」被罰，但你會因為違反合約義務或疏忽而被告。框架告訴你的是：如果你想避免被告，最好照著這套指引做。
這種「軟框架、硬責任」的組合，讓新加坡的治理模式比日本多了一層實質約束力。日本的 AI 推進法連「點名羞辱」都需要額外的行政程序，新加坡的模式則是直接連結到既有的法律追訴體系。對企業來說，不遵循框架本身沒有後果，但不遵循框架導致的 AI 事故會有法律後果。這是一種非常新加坡式的治理智慧：不增加新的監管負擔，但讓既有法律成為治理的牙齒。
兩條路線的根本分歧
把日本和新加坡放在一起，你會看到「親創新」的光譜有多寬。
| 日本 AI 推進法 | 新加坡 Agentic AI 框架 | 歐盟 AI Act | |
|---|---|---|---|
| 性質 | 國會立法 | 治理框架（非法律） | 歐盟法規（直接適用） |
| 生效時間 | 2025/9/1 | 2026/1/22 | 分階段至 2027 |
| 管理對象 | 所有 AI 系統 | Agentic AI（AI Agent） | 所有 AI 系統（依風險分級） |
| 罰則 | 無 | 無（但組織負法律責任） | 最高全球營收 7% |
| 強制性 | 遵循或解釋 | 自願遵循 | 強制合規 |
| 治理哲學 | 原則導向、企業自律 | 針對最新技術、責任分配 | 風險分級、全面規範 |
| 特色 | 版權法開放 AI 訓練 | 全球首個 Agentic AI 框架 | 全球最嚴 AI 法規 |
這張表乍看是差異，但更值得細看的是共同點。日本和新加坡都選擇了不罰的路線，但它們「不罰」的邏輯完全不同。日本的不罰是基於對「自律」的信任，相信市場競爭和社會壓力會驅動企業自我提升治理水準。新加坡的不罰是基於對「既有法律」的信任，相信合約法和侵權法已經足以追究 AI 事故的責任，框架只是幫企業理解這些法律在 AI Agent 時代的具體含義。
另一個分歧在於速度。日本的 AI 推進法是一部綜合性立法，試圖為所有 AI 相關活動提供一個上位的法律框架。這種做法的好處是全面，壞處是抽象，法律寫的是原則，具體規則要等商業準則和行政指導慢慢補上。新加坡的做法剛好相反：它不追求全面性，而是瞄準技術最前沿的 Agentic AI，用一份針對性極強的框架快速回應產業需求。從 AI Agent 技術在 2025 年快速商業化，到 IMDA 在 2026 年 1 月發布框架，中間不到一年。這種「快速瞄準」的敏捷度，是新加坡作為小國的治理優勢：決策鏈短、利害關係人少、不需要在 27 個成員國之間達成共識。
台灣站在哪裡？
把日本和新加坡的路線疊上台灣 AI 基本法，一個有趣的定位問題浮現了。
從治理哲學來看，台灣最接近日本。兩者都是原則導向的框架法，都沒有直接罰則，都把具體規範推遲到後續的子法規或行政指導。台灣 AI 基本法的七大原則（永續與福祉、人類自主、隱私與資料治理、透明與可解釋性等），和日本 AI 推進法的四大支柱在精神上高度相似。本系列第 3 篇分析過，推動台灣 AI 基本法的立委葛如鈞把這部法比喻為「啦啦隊」而非「老虎」，這個定位和日本 AI 推進法的軟法路線幾乎一致。
但台灣明顯缺少的是新加坡那種「快速瞄準」的敏捷度。新加坡在 Agentic AI 成為產業熱點後不到一年就推出了專門框架，台灣的 AI 基本法通過後已經超過兩個月，連風險分類框架草案都還在「最後修正」階段。24 個月的子法規期限意味著，台灣最快要到 2028 年才會有對民間企業具實質約束力的 AI 規範。在這段空窗期內，如果 AI Agent 技術在台灣快速普及（事實上已經在發生），台灣既沒有像新加坡那樣的專門框架來指引企業，也沒有像日本那樣已經運作的商業準則可以參考。
這不是說台灣做錯了。每個國家的治理選擇都反映了它的獨特處境。台灣有護國神山的半導體產業要顧，有複雜的兩岸關係要應對，有立法院朝野角力的政治現實。但日本和新加坡的經驗至少提供了兩個值得思考的方向：第一，如果選擇了軟法路線，就需要像日本那樣快速建立配套的商業準則和認證機制，不能讓法律和實踐之間的空白拖太久；第二，如果無法做到全面立法，至少可以像新加坡那樣，針對最迫切的技術議題快速出框架。這兩件事，台灣目前都還沒有做到。
「親創新」不是「不管」
日本和新加坡的案例破除了一個常見的二分法：要嘛像歐盟那樣嚴管，要嘛就放任不管。事實上，「親創新」是一個比「不管」精密得多的治理策略。它需要對技術趨勢有高度的敏感度（新加坡的 Agentic AI 框架），需要對既有法律體系有充分的信心（日本的軟法模式），也需要用市場誘因取代法律強制力（JIPDEC 的 AI Governance Mark）。
但這套策略能不能持續，取決於一個前提：AI 不出大問題。一旦某個 AI Agent 在新加坡造成嚴重的消費者損失，或某個日本企業因為缺乏治理導致 AI 系統大規模出錯，「親創新」的社會共識可能會在一夜之間翻轉。歐盟 AI Act 之所以能在 2021 年提出時獲得廣泛支持，正是因為歐洲社會對科技巨頭的不信任早已累積到臨界點。亞洲的「親創新」路線，目前還沒有經歷過這樣的壓力測試。
對台灣來說，最實際的觀察或許是這個：無論選擇日本式的全面軟法，還是新加坡式的快速瞄準，速度都很重要。AI 技術不會等你的子法規寫完才演化。當全球第一個 Agentic AI 框架已經在達沃斯問世，台灣的風險分類草案還在部會內部流轉時，窗口正在收窄。
參考資料
- Japan passes innovation-focused AI governance bill（IAPP，2025 年 5 月）
- New Model AI Governance Framework for Agentic AI（IMDA，2026 年 1 月）
- Singapore: Governance Framework for Agentic AI Launched（Baker McKenzie，2026 年 1 月）
- AI Regulation Japan 2025: Key Policies & Governance Guide（Nemko Digital）
- Can Japan Become the 'World's Most AI-friendly Country'?（The Diplomat，2024 年 10 月）
- Japan's Agile AI Governance in Action（CSIS）
- MGF for Agentic AI 全文（IMDA）