書面答覆 · 2026-05-06 · 屆國會 15
確保面向公眾的自主 AI 代理具備實質性人類問責，及高風險行業轉向強制治理的路徑
工人黨議員林瑞蓮就《代理式 AI 示範治理框架》釋出後續書面詢問數字發展與信息部長：在沒有明確披露要求的情況下，部門如何確保與公眾互動的自主 AI 代理具備"實質性人類問責"；什麼樣的觸發條件會促使該框架從自願性準則轉為高風險行業的強制性標準。部長楊莉明答覆：框架為機構部署代理式 AI 提供指引——高風險或不可逆的操作不得在無人稽核下執行，機構應設定需人工批准的檢查點或行動邊界；框架同時強調對使用者透明，例如預先宣告使用者在與代理互動及其能力和資料訪問許可權。她表示代理式 AI 的應用場景和保障仍在演變，政府將與行業監管機構觀察各行業部署實踐、借鑑國際經驗、按需調整框架——未給出從自願轉向強制的觸發條件。張力在於：反對黨追問治理硬化的明確路徑，政府保持"觀察—調整"的彈性立場。
關鍵要點
- • 林瑞蓮追問自主 AI 代理如何落實"實質性人類問責"
- • 框架要求高風險或不可逆操作必須經人工稽核批准
- • 框架強調預先告知使用者在與 AI 代理互動及其許可權
- • 政府未給出自願框架轉為強制標準的具體觸發條件
代理式 AI 治理現階段以自願性框架引導——高風險操作須人工稽核、對使用者保持透明，政府與行業監管機構持續觀察部署實踐並按需調整，暫不設定轉為強制標準的觸發條件。
工人黨林瑞蓮質疑無披露要求下"實質性人類問責"難以落實，要求政府明確框架從自願準則升級為高風險行業強制標準的觸發條件。
新加坡對代理式 AI 延續"軟法先行"路線：以示範框架設定人工稽核與透明度預期，依靠行業監管機構和國際實踐迭代，強制監管的門檻刻意留白，保留政策彈性。
“不應允許高風險或不可逆的操作在沒有人工稽核的情況下執行。”
參與人員 (2)
完整譯文（中文）
Hansard 原始記錄 · 2026-06-09
31 林瑞璇女士在《智慧體人工智慧治理模型框架》釋出後，向數字發展與信息部部長提出以下問題：(a) 在缺乏明確披露要求的情況下，部門如何打算確保與公眾互動的自主人工智慧代理具有"有意義的人類問責"；以及(b) 什麼因素會促使該框架從自願守則過渡到對高風險行業的強制性標準。
謝美華夫人：《智慧體人工智慧治理模型框架》為組織在部署智慧體人工智慧時確保有意義的人類問責提供指導。組織不應在沒有人工審查的情況下允許高風險或不可逆的行動進行。因此，適當的措施包括識別需要人類批准的檢查點或行動邊界。該框架還強調對使用者的透明度，例如事先宣告使用者正在與代理互動，以及代理的能力和資料訪問。
智慧體人工智慧的用例和相應的保障措施仍在不斷演變。因此，我們將與行業監管機構合作，繼續監測各行業如何部署智慧體人工智慧並將上述原則付諸實踐，繼續諮詢和學習國際最佳實踐，根據需要對框架進行調整。
英文原文
SPRS Hansard · Fetched: 2026-06-09
31 Ms Sylvia Lim asked the Minister for Digital Development and Information following the launch of the Model AI Governance Framework for Agentic AI (a) how does the Ministry intend to ensure "meaningful human accountability" for autonomous AI agents that interact with the public in the absence of explicit disclosure requirements; and (b) what triggers would necessitate transitioning the Framework from a voluntary code to enforceable standards for high-risk sectors.
Mrs Josephine Teo : The Model Artificial Intelligence (AI) Governance Framework for Agentic AI (Framework) sets out guidance for organisations to ensure meaningful human accountability in deploying agentic AI. They should not allow high stakes or irreversible actions to take place without human review. Appropriate actions therefore include identifying checkpoints or action boundaries that require human approval. The Framework also emphasises transparency towards users, such as declaring upfront that users are interacting with agents and the agents' capabilities and data access.
Agentic AI use cases and the appropriate safeguards are still evolving. Hence, together with sector regulators, we will continue to monitor how various sectors deploy agentic AI and put the above principles in practice, continue to consult and learn from best practices internationally, to make the adjustments to the framework as necessary.