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杜紫宸／當 AI 協助犯罪 誰該負責？

2026-03-26 00:05 　聯合報／ 杜紫宸（東海大學管理學院兼任教授）

人工智慧快速進入職場與日常生活，社會長期爭論的是「能不能用」、「會不會取代人類」。然而，真正的風險不在技術發展本身，而在於社會與法律制度是否跟得上變化。當 AI 開始協助說謊、作弊、偽造、詐騙，甚至被用於重大犯罪時，問題已不再是要不要使用 AI，而是：一旦出事，究竟誰該負責？

近年來，AI 偽造影像與文件層出不窮，語音模仿詐騙難以辨識，學生利用生成式 AI 應付作業與考試，企業客服系統自動產生錯誤資訊卻難以究責。這其實指向同一個制度裂縫：AI 已被允許行動，責任制度卻仍停留在人類操作工具的時代。

傳統法律建立在清楚的邏輯之上：人操作工具，後果由人承擔。然而，生成式 AI 與具備一定自主決策能力的系統，已打破這種線性對應。一項 AI 行為，往往同時涉及模型設計者、平台部署者、場景使用者與受害者。當傷害發生，各方都可能主張「並非我單獨造成」，制度卻難以明確回答責任如何分配。

以 AI 詐騙為例。詐騙者使用合法平台工具，模型訓練資料來自公開來源，平台未直接參與犯罪，使用者只是操作既有系統。最終，受害者面對的卻是責任被拆解、彼此推諉的局面。這不僅是犯罪手法升級，更是責任設計缺位。

這個問題在自動駕駛領域將更尖銳。當無人駕駛車輛發生事故，責任究竟在誰？是監督者、車主、車廠、軟體供應商，還是系統整合者？若駕駛只是名義上的監督者，卻被要求承擔全部責任；若車輛高度依賴 AI 判斷，卻缺乏清楚分配機制，事故發生時，責任勢必層層外推。這不只是交通法規問題，而是整個 AI 責任體系是否成熟的試金石。

類似困境，也已在教育、醫療與金融領域浮現。學生用 AI 代寫作業，是作弊，還是制度默許？AI 輔助醫師判讀卻誤判，責任在醫師、醫院，還是系統供應商？投資人依賴 AI 分析蒙受損失，又該向誰追究？若沒有清楚答案，風險只會持續向下游轉嫁，最終落在最無力自保的一方。

更常被忽略的是司法體系的準備程度。隨著 AI 詐騙、偽造與電腦犯罪常態化，第一線檢察官與法官是否具備足夠的技術理解，能否辨識模型運作邏輯與數位證據特性，將直接影響裁判結果。若司法無法理解技術本質，責任歸屬就可能流於形式。

然而，公共討論仍過度集中在技術防堵：要求產品標示、提升辨識能力、限制特定功能。但技術防堵永遠追不上擴散。真正能降低系統性風險的，不是單純禁止 AI，而是建立清楚責任規則，讓所有參與者明白責任無法外包。

這正是數位治理須回應的課題。當 AI 被部署於金融、醫療、公共服務與自動駕駛等高風險場景，行政與立法部門有責任要求平台揭露風險、建立補償機制，並即時修法，避免制度滯後。

同樣地，已於今年一月正式公布施行的「人工智慧基本法」不應流於宣示。行政機關與立法院應儘速建構配套子法，明確界定風險分級、責任分擔與保險機制，正視「道高一尺，魔高一丈」的現實。

當 AI 不再只是工具，而是在特定條件下被授權行動，責任就不能只落在最末端使用者身上。

 AI 帶來的不只是技術革命，更是責任結構的重組。當技術被授權行動，責任卻無人承擔，最終動搖的，將是整個社會的信任基礎。