英國政府於 2025 年 11 月發布全新 AI 監管政策藍圖，核心創新是引入「AI 沙盒」（AI Sandboxes）制度——允許特定產業在受控環境下暫時放寬現有監管規範，安全測試前沿 AI 技術。首波試點領域包括醫療保健、交通運輸與專業服務（法律、會計、諮詢），目標在促進創新與風險管理之間取得平衡。
AI 沙盒制度：受控創新的新模式
根據 英國政府公告，AI 沙盒是借鑑金融科技（FinTech）監管沙盒的成功經驗，專為 AI 技術設計的測試環境：
核心運作機制
暫時性監管豁免
- 參與沙盒的企業可在特定條件下，暫時免除部分現行法規要求
- 豁免範圍包括資料隱私、責任歸屬、安全標準等傳統監管障礙
- 豁免期限通常為 12-24 個月，視技術成熟度與風險評估決定
嚴格風險控管
- 所有沙盒測試必須在受控環境進行，限制影響範圍
- 強制要求人類監督機制（human-in-the-loop），避免完全自動化決策
- 建立快速中止機制（kill switch），發現風險時立即終止測試
- 定期向監管機構提交測試報告，接受獨立第三方審計
多方協作框架
- AI 開發商、醫療/交通機構、監管單位、倫理專家共同參與
- 公開透明的測試數據與結果，促進產業學習
- 失敗案例也會被記錄，避免重蹈覆轍
三大試點領域詳解
1. 醫療保健（Healthcare）
允許測試的 AI 應用
AI 診斷系統
- 醫學影像分析（X 光、CT、MRI）輔助診斷
- 病理切片自動判讀，辨識癌症細胞
- 心電圖（ECG）異常自動偵測
藥物研發加速
- AI 預測藥物分子與疾病標靶的交互作用
- 虛擬臨床試驗模擬，降低實體試驗成本與風險
- 個人化醫療方案推薦（基因組學 + AI）
醫院營運優化
- AI 預測急診室人流，優化人力配置
- 智慧排程系統，減少病患等待時間
- 資源管理（病床、手術室、醫療設備）自動化
監管挑戰與沙盒解決方案
傳統醫療監管要求極高的準確性與可解釋性，AI 系統（特別是深度學習）往往是「黑盒子」，難以完全符合現有標準。沙盒允許：
- 降低初期準確率門檻（如允許 90% 準確率而非 95%），但要求人類醫師最終驗證
- 部分豁免資料隱私法規，在匿名化條件下使用更多訓練數據
- 快速審批流程，傳統醫療 AI 認證需 2-3 年，沙盒可縮短至 6-12 個月
參與機構範例
英國國家醫療服務體系（NHS）已宣布與 DeepMind、Babylon Health 等 AI 公司合作，在倫敦、曼徹斯特等地的醫院啟動沙盒試點。
2. 交通運輸（Transport）
允許測試的 AI 應用
自動駕駛技術
- Level 4 自動駕駛計程車在限定區域（如倫敦金絲雀碼頭）測試
- 自動駕駛公車接駁服務（機場、大學校園）
- 貨運自動駕駛卡車在高速公路特定車道測試
交通管理智慧化
- AI 優化交通號誌，減少塞車與碳排放
- 即時路況預測與動態導航建議
- 公共運輸需求預測，調整班次密度
鐵路與航空 AI 應用
- 列車自動駕駛系統（如倫敦地鐵新線路）
- AI 預測性維修，降低設備故障率
- 航空交通管制輔助系統
監管挑戰與沙盒解決方案
自動駕駛面臨複雜的法律責任問題（事故責任歸屬、保險理賠）與安全標準。沙盒提供：
- 在封閉道路或限定區域測試，降低公眾風險
- 暫時豁免車輛安全法規中「必須有人類駕駛」的要求
- 建立特殊保險機制，由政府與保險公司共同承擔測試期間風險
- 強制要求遠端安全駕駛員監控，緊急情況可接管控制
參與企業範例
Wayve（英國自動駕駛新創）、Jaguar Land Rover、Transport for London（倫敦交通局）已加入沙盒計畫。
3. 專業服務（Professional Services）
允許測試的 AI 應用
法律科技（LegalTech）
- AI 合約審查與風險條款辨識
- 判例法研究自動化，快速找出相關案例
- 法律文件自動生成（如遺囑、公司章程）
會計與審計
- AI 自動化帳務處理與異常偵測
- 稅務規劃優化建議
- 審計流程自動化，提升效率與準確性
管理諮詢
- AI 驅動的商業策略分析
- 市場趨勢預測與競爭對手分析
- 組織優化建議（人力配置、流程改造）
監管挑戰與沙盒解決方案
專業服務高度依賴人類專業判斷與倫理責任（如律師保密義務、會計師獨立性）。沙盒允許：
- AI 擔任「助理」角色，提供建議但最終決策由人類專業人員負責
- 部分豁免專業責任保險要求，降低測試期間保險成本
- 建立 AI 輔助服務的收費與揭露標準（客戶需知道服務由 AI 協助完成）
參與機構範例
Allen & Overy（國際律師事務所）、PwC、Deloitte 等已表達參與意願。
監管框架與倫理原則
英國 AI 沙盒不是「放任自由」，而是建立在嚴格倫理與監管框架上：
五大核心原則
- 安全性優先（Safety First）：人類生命與健康絕不妥協
- 透明度要求（Transparency）：AI 決策過程需可解釋
- 公平性保障（Fairness）：避免演算法偏見與歧視
- 隱私保護（Privacy）：資料使用符合 GDPR 精神
- 問責機制（Accountability）：明確責任歸屬
監管機構角色
AI 沙盒監督委員會
- 由數位、文化、媒體暨體育部（DCMS）主導
- 成員包括產業專家、倫理學者、公民團體代表
- 審核沙盒申請、監督測試進度、評估風險
獨立審計與評估
- 第三方技術審計公司定期檢查 AI 系統
- 倫理委員會評估潛在社會影響
- 公眾諮詢機制，聽取民意回饋
國際比較與競爭
英國 AI 沙盒政策反映了全球 AI 監管的分歧路線：
歐盟：嚴格立法路線
歐盟《AI 法案》（AI Act）採取高風險 AI 應用嚴格監管策略，所有醫療、交通等關鍵領域 AI 必須通過嚴格認證。英國脫歐後選擇更靈活的沙盒模式，吸引 AI 新創公司。
美國：自由市場主導
美國聯邦政府對 AI 監管相對寬鬆，主要依賴產業自律與州級法規。英國沙盒介於歐美之間，試圖平衡創新與管控。
中國：國家戰略推動
中國政府積極推動 AI 發展，同時加強資料安全與政治審查。英國沙盒強調倫理與公民權利，形成鮮明對比。
新加坡：區域 AI 樞紐競爭
新加坡也推出 AI 沙盒計畫，與英國形成競爭。兩國都希望成為亞太/歐洲的 AI 創新中心。
產業反應與爭議
支持聲音
AI 產業普遍歡迎沙盒政策，認為這能加速創新並吸引投資。英國 AI 新創 Stability AI 創辦人表示：「沙盒讓我們能快速測試想法,而不被繁文縟節束縛。」
批評與疑慮
公民團體擔憂：隱私倡議組織質疑「暫時放寬監管」可能開啟後門，危害個人權利。
產業競爭公平性：大型科技公司資源充足，更容易通過沙盒審核，可能排擠小型新創。
責任模糊化風險：測試期間發生事故，責任歸屬仍不清晰，可能造成受害者求償困難。
未來展望與時程
2025 年 Q4：開放沙盒申請，首批核准 10-15 個專案 2026 年 Q1：首批測試啟動，為期 18 個月 2026 年 Q4：發布中期評估報告，調整政策 2027 年：成功案例轉為正式監管框架,失敗案例公開檢討
英國政府表示，沙盒只是起點，未來將根據測試結果制定完整的 AI 監管法律，目標在 2028 年前建立全球領先的 AI 治理框架。
對台灣與全球的啟示
英國 AI 沙盒政策提供了「漸進式監管」的典範：
- 不是完全放任：有明確倫理底線與風險控管
- 不是過度管制：允許創新試錯，累積實務經驗
- 公私協作模式：政府、產業、學界、公民社會共同參與
對台灣而言，可借鑑沙盒模式推動智慧醫療、自駕車等 AI 應用。關鍵在於建立透明的審核機制與有效的風險監控,而非一刀切的禁止或放任。
AI 監管是全球共同挑戰，英國的沙盒實驗將為其他國家提供寶貴經驗——無論成功或失敗，都將形塑未來 AI 治理的全球標準。
