商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
美國科羅拉多州近期在人工智慧（AI）法規領域邁出關鍵一步。科羅拉多州州長賈裡德·波利斯（Jared Polis）於 2026 年 5 月 14 日簽署一項新法案（SB26-189），取代了原訂於 2026 年 6 月 30 日生效的 2024 年 AI 法規，將雇主在 AI 輔助決策中的問責重點，從過去的系統層級合規，轉移至針對單一決策的責任。這項變革對企業，特別是人力資源領域，帶來顯著影響。
科羅拉多州 AI 法規轉向單一決策問責
根據《Jackson Lewis》報導，新法案要求雇主在 AI 輔助做出具有不利影響的決策後，必須在 30 天內提供透明化資訊，包括決策的書面說明、使用的數據，以及給予個人糾正錯誤並要求人工審核的機會。舊法規側重於要求企業在部署 AI 系統前進行前端驗證和持續監控，新法規則要求雇主對每個 AI 輔助的決策負責並能提供解釋。這意味著風險下移，雇主未來須持續解釋與捍衛每個經 AI 輔助的個別決策。
儘管新法案規定的人工審核義務「在商業上合理範圍內」才需執行，例如職位已填補時可能不要求重新審視決策，但這並不減少雇主的潛在風險。反而，法律對透明化、數據存取及人工審核的要求，將使得 AI 輔助決策的過程和理由更易於被檢視。這將使雇主在面對質疑時，必須針對每個決策 articulating clear, consistent, and non-discriminatory reasons。
企業 AI 應用廣泛 資安與法規合規成挑戰
科羅拉多州法規的轉變，反映了人工智慧在企業中日益普及，以及隨之而來的治理挑戰。麥肯錫公司 2025 年的全球 AI 調查報告顯示，78% 的受訪企業至少在一個業務功能中採用 AI，較前一年的 55% 大幅增長。然而，這種快速採用也帶來了隱憂。
根據《Security Boulevard》及《Thomson Reuters Institute》的分析，許多員工在缺乏監管的情況下獨立使用 AI 工具，形成所謂的「影子 AI」（Shadow AI），這不僅可能繞過標準安全、身分與存取管理（IAM）及架構治理流程，更創造了潛在的資安漏洞與數據隱私風險。例如，財務分析師可能將機敏數據匯出至外部 AI 助理，而客服工程師則可能將包含個人身份資訊（PII）的工單上傳至未受管理的 AI 助理。
Linux基金會（Linux Foundation）與 KodeKloud、Linux基金會旗下研究機構 LF Research 等合作發布的《2026 年科技人才狀況報告》指出，資安疑慮已成為 AI 採用的首要障礙，從 2024 年的 17% 大幅上升至 2026 年的 48%。報告也發現，高達 57% 的機構在 AI 資安與風險管理方面存在顯著的人才能力落差，但同時強調，對現有員工進行技能再培訓，在業務背景、總體成本等方面，相較於招募新人才具 5 到 7.9 倍的優勢。
為了應對這些挑戰，部分企業開始朝「AI 原生」（AI-native）營運模式轉型。例如，諮詢公司 Brainlabs 便建議企業將 AI 作為核心作業系統而非附加功能，透過 Notion 平台與 Claude 模型結合，建立一套統一的 AI 執行層，以確保知識、工作流程和 AI 代理的一致性與可追溯性。Boomi 等公司也透過開發「代理式平台」，旨在整合破碎的數據與業務規則，加速企業級 AI 的大規模導入。
教育場景：AI 治理與素養的縮影
企業面臨的 AI 治理問題也體現在教育領域。根據《The Oaklandside》報導，屋崙聯合校區（Oakland Unified School District, OUSD）正起草一項 AI 使用政策，以應對學生廣泛使用生成式 AI 工具的現況；美國大學理事會（College Board）去年研究發現，84% 的高中生曾使用生成式 AI 完成學業，其中 ChatGPT 最為普遍。同時，新墨西哥州的 Santa Fe Public Schools 也在沒有明確政策的情況下導入 AI 工具，並要求 K-2 年級學生使用 AI 輔助工具 Amira 進行閱讀評估。
學校的 AI 應用呈現兩極化反應：部分教師（如奧克蘭地平線高中物理老師 Wilmot Yeh 和 Coliseum College Prep Academy 特殊教育老師 Carrie LeCompte）運用 AI 提升教學效率，如設計課程、生成教材或協助撰寫個別化教育計畫（IEPs）。然而，也有教師（如奧克蘭高中英文老師 Lara Trale）擔憂學生過度依賴 AI 將影響批判性思維與原創性，並有學生表達 AI 應用可能帶來的環境成本及缺乏學習深度的問題。
《Skyhinews.com》強調，在 AI 普及的時代，培養「AI 素養」已成為一項基本技能。使用者應保持批判性思維，查證 AI 輸出的內容，並理解工具的使用條款，特別是關於數據存取與模型訓練的規範，而非將 AI 視為唯一的專家。
總體而言，隨著 AI 技術的應用從實驗走向常態，無論是法規制定者、企業還是教育機構，都必須從技術層面轉向實質應用層面，著重於問責、治理、資安與人機協作的平衡，以確保 AI 發展能為社會帶來正向效益。
