臺灣數位時代的獨裁風險與因應：從法律與治理角度探討
因為「獨裁」這兩字最近在台灣蠻熱門的，甚至有人常拿來類比古今中外許多國家是否可能符合獨裁體制的型態，更有人提出現在的獨裁早已不是早期那種經典態樣了，那我心中不禁納悶：那現在與未來的獨裁是什麼模樣呢？怎麼察覺或避免呢？
一、現代化或未來的獨裁體制
開門見山地說，現代化或未來的獨裁體制，不太可能再是過去那種赤裸裸的軍事統治或一黨專政，而是以「科技整合治理」、「數據全面控制」及「心理操作」為核心的新型態極權。這種體制的本質仍是專斷控制與自由壓抑，但其手段更隱蔽、形式更柔性、甚至在表面上具有「民主」的外衣。以下是幾個具體樣貌：
1. 數位極權（Digital Authoritarianism）
國家透過 AI、物聯網、臉部辨識、大數據與社群監控等科技工具，達成對人民全面監控與行為預測。中國的社會信用系統是早期範例，而未來更可能結合：
公私部門資料整併（如健康、金融、交通紀錄）
行為評分系統與懲罰機制自動化
監控與審查機器人（Bots）取代傳統警察與審查員
2. 演算法式治理與「可程式化社會」
政府或平台企業以「效率」、「風險控管」之名，導入演算法治理工具，實質上卻以黑箱機制規訓公民行為。例如：
公共決策與法律執行依據由私有演算法驅動，人民無法挑戰其邏輯或偏誤
公民權利被「信用分數」或「風險評等」所制約
雖形式上保留民主機制（如投票），但真正的決策權轉移到技術官僚與演算法背後的少數人手中
3. 心理控制與「情感極權」
未來的獨裁可能不靠暴力壓迫，而是操控認知與情緒。這種操控包括：
AI生成內容、大規模心理戰（如深偽影片、假訊息）形成資訊繭房
操作社群平台的推薦機制與情緒工程，引導群眾思想與敵我認知
製造「虛假共識」，讓人民自願服從甚至捍衛統治者
4. 平台政權化與主權模糊
大型科技平台（如Google、Meta、Amazon）透過基礎建設、貨幣系統、AI治理框架，逐漸取代傳統國家角色，使民主國家內部出現「平台型獨裁」：
公民行為與身份綁定平台帳號
言論與財產權依賴企業規範而非法律保障
若這些企業與國家權力結合，將導致一種「新型聯合治理獨裁」
5. 選舉式極權（Electoral Authoritarianism）
透過選舉制度合法化統治，但實質上掌控選舉條件與輿論空間。例如：
媒體壟斷與言論審查，使反對派難以發聲
政權控制資源分配與法治系統，使選舉不具公平性
即便有反對聲音，也無法真正挑戰體制
小結
未來的獨裁體制將不是靠坦克、鐵絲網與軍隊，而是靠晶片、演算法與數據牆。它更像是一種「看不見的籠子」，讓人民在無感中交出自由，甚至對專制心甘情願。這種新型獨裁的危險性，在於其形式往往以「科技進步」與「社會安全」為名，難以被察覺、難以被抵抗。
二、數位威權體制法律或治理層面的風險？
我們來就「數位極權」（Digital Authoritarianism）這類型的體制做深入法律與治理風險分析。這類體制的代表特徵是：透過科技與資料控制來實現政治維穩與社會治理，形式上保有法治與制度結構，但實質上破壞法治核心價值。
（一）法律層面的風險分析
1. 法治被演算法與技術架空
法律上的決策與執法依賴黑箱演算法（如風險評估系統、自動裁罰平台），形成實質的「科技法外權力」。
行政處分或限制措施（如旅遊禁令、就業限制）透過數據模型實施，但當事人無從得知評估標準、無法有效申訴或挑戰。
2. 個資保護與資料主權瓦解
國家全面收集個人資料（包含敏感資料如生物特徵、行動軌跡、心理傾向）且無須經當事人同意。
「國家安全」或「社會秩序」成為正當化監控的萬用理由，導致憲法保障的資訊隱私權形同虛設。
法律對資料的跨部門或跨境共享缺乏明確規範與審查機制。
3. 違反比例原則與法律明確性原則
採取預防性監控措施（如「潛在危險人物」標記）對個人權益造成重大侵害，但欠缺明確法律授權與必要性檢驗。
由AI偵測「異常行為」或「不忠誠傾向」等模糊標準作為法律依據，構成對自由權的恣意限制。
4. 制度內控機制失靈
國會、司法、獨立機關等傳統制衡機制在技術決策面前失去監督能力，無法審查或規範資料系統與演算法政策。
法律制度過度仰賴行政部門自行制定「技術指引」與「自律規範」，無民主正當性也缺乏實質審議程序。
（二）治理層面的風險分析
1. 權力不對稱與「治理私有化」
國家與大型科技企業合作，共建監控系統（例如資料雲端平台、AI模型訓練），導致公共權力與私人勢力難以分界。
公共政策執行越來越依賴平台企業能力，使其成為治理中介或代理人，對公民沒有民主問責關係。
2. 公民社會空間壓縮
國家透過網路與社群平台即時偵測並干預集會、言論、媒體行為，削弱公民社會的組織能力與抗爭空間。
對「異見者」進行數位標記與社會隔離（例如社會信用降級），使公民無法正常參與政治生活。
3. 透明度與問責制度虛化
以「技術中立」、「演算法不可干預」為藉口，迴避治理決策的政治問責與法律審查。
權力行使者可能隱身於技術背後，製造出「無人負責」的治理環境，破壞民主制度的透明性與可問責性。
小結
數位極權不會直接撕裂憲法，而是透過技術手段「蠶食」自由，在法律制度下創造出一個看似正常但實質扭曲的治理秩序。其風險不僅在於現有法律無法處理這類新型態權力，也在於法律本身可能被用來正當化數據監控與極權治理。
對於民主社會而言，必須加強 「技術的合憲性審查」，建立資料主權保障法制、演算法透明與問責框架，並確保司法與公民社會有能力介入科技治理。
三、就台灣脈絡下的法律因應架構提出建議
在台灣脈絡下，因應數位極權風險的法律架構，必須從憲政本質出發，強化對「科技治理權」的制衡能力。以下是我與ChatGPT共同提出的幾項具體建議，依照憲法基礎、法律制度與治理實務三層次進行架構設計：
（一）憲法層次：確認數據治理的基本權界限
1. 資訊基本權明文化
將「個人資料控制權」、「演算法知情權」、「數位人格權」納入憲法基本權保障架構，類似歐洲憲法法院對「資訊自決權」的承認。
檢討現行司法院釋字（如第603號、第690號）對隱私與自由的理解是否足以涵蓋科技治理風險。
2. 設立「憲法科技審查原則」
明文化如「數據收集目的正當性原則」、「比例原則的演算法應用」、「監控透明化義務」等原則，納入憲法法庭判決解釋或未來修憲論述中。
（二）法律層次：建立數據與演算法治理法制
1. 制定《公共資料治理法》
要求政府機關蒐集、分析、共享個資，應受特別法規範，納入公開原則、資料稽核、權限控管與第三方監督機制。
明確禁止以資料分析預測人民「潛在危害」而進行限制性措施，除非符合法院核准或高度必要性。
2. 修正《個資法》補強資料治理主權
納入「資料可攜」、「被遺忘權」、「演算法拒絕權」等新型數位權利。
增設「資料處理影響評估」（Data Protection Impact Assessment, DPIA）義務，尤其針對AI、社會信用、行為分析系統。
3. 制定《演算法透明與問責法》
要求公部門使用AI或演算法決策時，須提供決策邏輯、風險說明與申訴途徑。
強制公開特定等級以上的演算法模型（如裁罰、社會福利、治安判斷系統）並接受獨立審查。
（三）治理層次：建立監理機制與民主問責制度
1. 設置「數據治理獨立監理機關」
不隸屬於行政機關，具有監督政府與企業資料處理行為的法定權限。
具備查核、命令暫停演算法系統使用、對資料濫用課予行政罰的權力。
2. 引入「民主科技影響評估程序」
針對重大科技治理決策（如全民數位身分、AI警政系統），應事前進行民主程序（如聽證、公民參與、國會審議）。
3. 強化跨部會資料共用規範與邊界
立法明確禁止「功能漂移」（Function Creep），避免行政機關將原蒐集目的外延至治安、稅捐、社福等多重用途。
所有跨部會資料使用應建立「目的外使用申請機制」並公開審查程序。
四、結語：建立「科技主權下的民主治理」架構
在台灣，我們面對的不僅是他國數位極權滲透（如境外網路攻擊與資訊戰），更要防範本國公共權力在數位化過程中走向技術專斷與監控治理。因此，必須從制度層面建構「科技反專制的法治防火牆」，讓民主國家的數位轉型不是走向效能極權，而是尊重人權、透明與問責的治理新典範。
另刊登於方格子：