在AI快速發展的時代下，帶來便利的同時，也延伸出很多問題。數發部指出，《AI基本法》通過後，數發部最優先推動的兩項任務，分別是建立AI風險分類框架與指引，以及推動AI模型評測機制。預計台灣的AI管理，不會走美國和歐盟的路線，應該會採取「台灣模式」將分為三層，希望在促進創新同時，也建立治理機制。
《AI基本法》通過後，推動的進步也受到關注。數發部指出，已與行政院及國科會討論後續推動方向，並在近期召開會議確認相關工作分工。未來數發部最優先推動的兩項任務，分別是建立AI風險分類框架與指引，以及推動AI模型評測機制。其中在AI風險治理方面，數位發展部必須制定「AI風險分類框架指引」，作為各部會管理AI應用的重要依據，並協助開發AI系統時辨識與管理可能涉及的風險。
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數發部長林宜敬指出，目前全球AI立法大致存在兩種不同路線。一種是以歐盟為代表的強監管模式，認為AI可能帶來高風險，因此對部分技術設定明確限制或禁止，例如潛意識操弄、或透過臉部影像辨識推斷種族等；另一種則是美國代表的「鼓勵創新模式」，美方普遍認為過度監管可能阻礙AI技術發展，因此不希望建立過於嚴格的法律限制。
美國政府與產業界也積極向包括台灣、日本、韓國與新加坡等國家遊說，認為過於嚴格的監管可能對AI產業發展造成不利影響，希望能接受美國模式的立法。不過數發部指出，台灣會融合兩個優點採取「台灣模式」的治理架構，將AI管理分為三層。
首先將《AI基本法》作為整體原則性，數發部在當中擔任的角色則是制定AI風險分類框架與指引，最後則由各主管機關依照不同產業領域制定具體規範。林宜敬舉例，若AI技術應用於醫療輔助診斷，是否能在醫院使用、上市前需要哪些檢驗，以及若發生醫療糾紛責任歸屬等問題，應由衛生福利部依醫療領域立法規範。
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同樣地，若AI應用涉及金融領域，也會由金管會依產業特性制定相關法規。目前數發部已與衛福部、金管會等部會進行討論，待AI風險分類指引確立後，各部會將據此推動後續立法。
