人工智慧基本法 第 3 條
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本法所稱人工智慧，指具自主運行能力之系統，該系統透過輸入或感測，經由機器學習及演算法，可為明確或隱含之目標實現預測、內容、建議或決策等影響實體或虛擬環境之產出。
白話與解析 AI 輔助整理，以原文為準
重點摘要人工智慧基本法第 3 條用四要件定義 AI：自主運行、透過輸入或感測、經機器學習及演算法、產出預測內容建議或決策並影響環境，四項全符合才受規範。
Q · 我公司的自動化系統，算不算法律上的人工智慧？
四要件全中才算：自主運行、輸入感測、機器學習、產出影響環境
依人工智慧基本法第 3 條，判斷一套系統是不是法律上的 AI，要逐項檢查四個要件：一、具自主運行能力；二、透過輸入或感測取得資料；三、經由機器學習及演算法運作；四、能產出預測、內容、建議或決策並影響實體或虛擬環境。四項全部符合才落入規範範圍，缺一項即非本法所稱之人工智慧。最常卡關的是「機器學習」這一項，純寫死的規則式程式通常被排除在外。
白話解讀
新聞天天說「AI 要被監管了」，但你有沒有問過一個更實際的問題：法律眼中的「AI」到底長什麼樣，你公司那套東西算不算？這條就是整部法的入口篩子。它不看你怎麼稱呼系統，而是逐一檢查四個要件：能不能自主運行、有沒有透過輸入或感測取得資料、是不是經由機器學習與演算法、最後能不能產出預測、內容、建議或決策並影響真實或虛擬環境。四個全中，你就被框進來，後面所有的問責、透明、不歧視義務跟著上身；缺一個，再炫的自動化在法律上也不是 AI。最容易被忽略的盲區是：這個定義遠比「生成式聊天機器人」寬，你的履歷初篩程式、信用評分模型、推薦演算法，很可能早就站在這條線裡面了。
法律定性
人工智慧基本法第 3 條為定義性條文，以「技術中立」的功能描述界定本法所稱人工智慧：須同時具備自主運行能力、透過輸入或感測取得資料、經由機器學習及演算法運作，並可為明確或隱含目標產出預測、內容、建議或決策而影響實體或虛擬環境之系統。本條決定整部法的適用對象範圍。
試算與流程
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Q1我們公司用的自動化系統到底算不算法律上的 AI？
拿這條的四個要件逐一比對：一、能否自主運行；二、有沒有透過輸入或感測取得資料；三、是不是經由機器學習及演算法運作；四、產出有沒有影響實體或虛擬環境。四個全中才算 AI。關鍵分水嶺通常卡在機器學習這一項，純寫死規則的自動化程式多半被排除在外。
Q2為什麼一條定義要寫得這麼長、這麼繞？
因為它要同時夠寬框住各種型態 AI，又夠精準不把傳統軟體誤抓進來。這種技術中立寫法是國際立法趨勢，與歐盟 AI 法、OECD 的 AI 定義高度呼應。正因定義寬，真正決定義務輕重的不是算不算 AI，而是後續條文怎麼依風險高低分級。
Q3人工智慧基本法第 3 條是什麼？
它是整部法的定義入口，用四個要件界定法律上的人工智慧，決定誰被框進規範、誰被排除。
Q4AI 的四個法定要件是哪四個？
自主運行能力、透過輸入或感測、經機器學習及演算法、產出預測內容建議或決策並影響環境。
Q5什麼叫『技術中立』的定義？
不綁定深度學習、神經網路等特定技術名稱，改以功能要件描述，使法律不因技術更新而過時。
Q6符合定義之後義務會很重嗎？
定義只是入場券，真正決定義務輕重的是後續依風險高低的分級條文，定義本身只劃最外圈邊界。
Q7怎麼判斷我的系統算不算 AI？
拿四要件逐項勾選：自主運行、輸入感測、機器學習、產出影響環境，全中才算。
Q8做 AI 採購法遵評估要先做什麼？
先用四要件比對系統，再估算監管成本；要求廠商於合約書面確認是否符合本條定義。
Q9如何讓系統不落入 AI 監管？
若功能允許，保留純規則式設計（不具機器學習要件）通常被排除，但須整體評估合規與業務需求。
Q10怎麼確認本法現在是否生效？
查立法院議事進度與國科會公告，確認三讀通過與施行日期後再決定合規行動。
Q11規則式程式 vs 機器學習系統，誰算 AI？
規則式（if-else）多半因缺機器學習要件被排除；機器學習系統符合四要件即落入規範。
Q12本條定義 vs EU AI Act 第 3 條差在哪？
兩者都採技術中立功能性定義、高度呼應 OECD；EU 已生效並配風險分級，台灣本條生效狀態待確認。
容易搞混的概念 AI 輔助整理
| feature | rule_based_automation | ml_system |
|---|---|---|
| 是否具學習能力 | 無，邏輯寫死 | 有，從資料中學習 |
| 是否符合第 3 條 AI 定義 | 通常不符合（缺機器學習要件） | 可能符合（須逐項檢查四要件） |
| 是否受本法問責、透明、不歧視義務拘束 | 原則上不受 | 符合定義即受拘束 |
rule_based_automation
- 是否具學習能力
- 無，邏輯寫死
- 是否符合第 3 條 AI 定義
- 通常不符合（缺機器學習要件）
- 是否受本法問責、透明、不歧視義務拘束
- 原則上不受
ml_system
- 是否具學習能力
- 有，從資料中學習
- 是否符合第 3 條 AI 定義
- 可能符合（須逐項檢查四要件）
- 是否受本法問責、透明、不歧視義務拘束
- 符合定義即受拘束
其他國家怎麼規定 3 國
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立法沿革 1 版
(1141223 制定)
本法所稱人工智慧，指具自主運行能力之系統，該系統透過輸入或感測，經由機器學習及演算法，可為明確或隱含之目標實現預測、內容、建議或決策等影響實體或虛擬環境之產出。
立法理由參考美國國家AI創新法案（National AI Initiative Act of二○二○）美國法典（U.S. Code）第九四○一章、國際標準化組織（ISO）及國際電工委員會（IEC）聯合制定技術規範(ISO/IEC )四二○○一：二○二三人工智慧管理系統、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology，NIST）AI風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework），以及歐盟人工智慧法（Artificial Intelligence Act）對於人工智慧系統之定義，人工智慧必須被設計為具備不同程度之自主運行能力（AI systems are designed to operate with varying levels of autonomy），透過輸入（input）或感測（sensing），經過機器學習（machine-learning）及演算法（algorithms），可為明確（explicit）或隱含（implicit）之特定目的（objectives）實現諸如預測、內容、建議或決策（such as predictions,content, recommendations,or decisions）等影響實體或虛擬環境之產出，與其他軟體系統有別，爰於本條定明人工智慧之定義。
- 所稱名詞
參考美國國家AI創新法案（National AI Initiative Act of二○二○）美國法典（U.S. Code）第九四○一章、國際標準化組織（ISO）及國際電工委員會（IEC）聯合制定技術規範(ISO/IEC )四二○○一：二○二三人工智慧管理系統、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology，NIST）AI風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework），以及歐盟人工智慧法（Artificial Intelligence Act）對於人工智慧系統之定義，人工智慧必須被設計為具備不同程度之自主運行能力（AI systems are designed to operate with varying levels of autonomy），透過輸入（input）或感測（sensing），經過機器學習（machine-learning）及演算法（algorithms），可為明確（explicit）或隱含（implicit）之特定目的（objectives）實現諸如預測、內容、建議或決策（such as predictions,content, recommendations,or decisions）等影響實體或虛擬環境之產出，與其他軟體系統有別，爰於本條定明人工智慧之定義。
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