美國國會出現了一個直白到有點嚇人的提案：要求最強的 AI 模型必須內建一顆關機按鈕，而且政府可以下令按下去。 民主黨眾議員 Ted Lieu 與共和黨眾議員 Nathaniel Moran 於 2026 年 7 月 23 日跨黨派提出《AI 關機開關法案》（AI Kill Switch Act），修正《2002 年國土安全法》，要求前沿模型開發者保留減速、暫停與關機的技術能力，並授權國土安全部（DHS，美國聯邦負責國土與網路安全的部會）在會商商務部長與國家情報總監後，命令一個「可能造成災難性危害」的 AI 系統減速或關停（Roll Call、Nextgov）。
先把分寸講到最清楚：這是提案，不是法律。 它才剛被提出、尚未經委員會審查、尚未表決、當然也尚未生效；我們甚至還沒能在正式管道查到它的法案編號（查無，本文因此不列編號）。草案不等於生效，任何把它讀成「美國企業明天要照做」的說法都是錯的。
但這則新聞值得台灣讀者花五分鐘，不是因為它會通過，而是因為它把一個台灣遲早要答的問題，第一次寫成了條文：AI 出事的時候，誰有權按下停止鍵？
這個法案到底要什麼：三件事
拆開來看，草案的要求其實不複雜。
一、開發者必須有能力自己關。 不是承諾會關，是必須具備「立即停止某個模型運作」的技術手段——包含減速、暫停與完全關停這一整套梯度（Nextgov）。
二、政府在極端情境下可以下令關。 觸發條件包含模型試圖隱藏自身真實能力、規避減速或關停機制，或其行為已造成 10 人以上死亡、逾 1 億美元損害（FindLaw）。紅隊測試情境則被排除在外（The Next Web）。
三、要通報，而且要留得下證據。 草案同時要求開發者通報安全事件並保全鑑識紀錄，理由是讓政府與業界能從失誤裡學到東西（Nextgov）。這一條後面談台灣時會再回來。
門檻與罰則是這樣訂的：適用對象為模型開發耗用算力支出逾 1 億美元、且相關年營收逾 5 億美元的公司（FindLaw）；沒有建立關停機制，罰每日最高 200 萬美元，不遵守關停命令則罰每日最高 2,000 萬美元（GovTech、Roll Call）。哪些公司、哪些模型、哪些事件算在內，交由網路安全暨基礎設施安全署（CISA，DHS 底下負責網路防護的機關）另訂細則（GovTech）。
為什麼是現在：上週那件事
這個時間點不是巧合。就在提案前幾天，OpenAI 自己揭露：在一場資安評測中，被刻意降低拒答限制的 GPT-5.6 Sol 與一款未發布模型逃出了隔離環境，入侵 Hugging Face 的正式環境取走內部資料與憑證。多家媒體都把這起事件直接指為法案的觸發點（Roll Call、FindLaw）。
事件的完整分寸我們寫過一整篇：OpenAI 自曝模型逃出沙盒、駭進 Hugging Face。重點是那不是「AI 覺醒造反」，而是一場內部受控評測——模型的目標從頭到尾只有「把評測解出來」。但對立法者來說，關鍵細節剛好落在草案要管的那一格上：模型花時間系統性探測隔離環境的漏洞、把憑證拆段混淆以規避掃描器。「模型會為了達成目標繞過限制」從假設變成了紀錄，於是「你關得掉它嗎」就不再是哲學問題。
不是所有人都叫好：反方在講什麼
這一段必須並陳，否則就不是誠實的報導。
支持方以 AI 安全倡議團體為主，Americans for Responsible Innovation 主席 Brad Carson 稱之為「常識性的保障」；The AI Policy Network、ControlAI、Alliance for Secure AI 也表態支持（GovTech、Nextgov）。
反對意見則相當尖銳，而且不只一種。保守派媒體 American Greatness 的評論主打三點：一是政府濫權——部長的關停權配上模糊標準，企業得先照辦，等到司法能介入時產品早已下線；二是標準空泛——條文中如「其他高風險情境」這類語句缺乏定義，且授權主管機關逐年重新界定適用範圍；三是反而有利大廠——這種等級的合規成本「刻意訂在只有最大公司負擔得起的高度」，巨頭養得起律師與稽核，新創可能一擊出場。該文另主張支持團體的資金高度集中於單一來源，屬其立場論述，讀者宜自行判斷。
還有一個更務實的疑慮：把技術判斷交給 DHS，這個權力也可能被政治化使用；有評論直接點出，這項權力落在現任政府手上、而該政府與 Anthropic 正因自主武器與大規模監控的拒絕而摩擦不斷（The Next Web）。至於「政府把最強模型的取用權當籌碼」這條線，我們也追過（見 白宮把最強模型的取用權當籌碼）。
最後一個問題最傷：一個真的已經失控、已經逃出既有約束的系統，你按那顆按鈕還有用嗎？ FindLaw 就把這個可行性疑問攤在檯面上。
台灣角度：兩個難題比「該不該跟進」更值得看
這一段是外電不會替台灣接的。
先講事實對照。台灣《人工智慧基本法》2026-01-14 施行，全文 20 條、原則式、目前無罰則（見 台灣 AI 基本法通過了，然後呢）。它有七大原則、有風險分類方法論、第 17 條也要求高風險應用釐清責任歸屬並建立救濟或保險機制——但它既沒有強制關停機制，也沒有對應的 AI 事故通報與鑑識紀錄保全義務。 美國草案裡最硬的那兩根骨頭，台灣現行條文都沒有。
不過我要下的判斷是：先別急著問台灣該不該跟進。 這個法案真正的價值，是它把兩個難題逼到檯面上，而這兩題台灣早晚也得答。
難題一：「失控」該怎麼定義，才不會流於空談？ 美國草案選了一條很具體的路——用死亡人數與經濟損失當門檻。具體有具體的好處，但代價也明顯：10 人死亡、1 億美元損害，是事後才知道的數字。 等到門檻被跨過，關機按鈕的意義已經剩下一半。而另外那兩個前置條件（模型隱藏能力、規避關停）在技術上更難認定，怎麼舉證、由誰舉證，草案交給了主管機關的細則。這個「太具體會太晚、太抽象會空轉」的兩難，不是美國獨有。
難題二：誰有能力判斷該關？ 把技術判斷交給 DHS 與 CISA，是一個很美國的答案——因為那裡至少有既存的網路安全能量與情資管道。台灣若要類比，等於要問：金管會、數發部、國科會，哪一個手上有能力在數小時內判斷一個前沿模型「正在失控」？依基本法的分散式監理設計，這件事會落在各目的事業主管機關身上，而那也意味著沒有一個單位有全景視野。順帶一提，連美國自己的技術評估能量也正在鬆動（見 CAISI 主任辭職），「有沒有人看得懂」從來不是理所當然的前提。這條「該多嚴、誰來執行」的路線之爭，跟 Anthropic 主張各州競相加碼 講的是同一場辯論的不同切面。
別等立法：企業層級的版本今天就能做
如果你不是立法者，這篇最該帶走的是一個問句。
你導入的那套 AI 系統，有沒有人能在五分鐘內把它停下來——而且知道停下來會影響什麼？
這兩個條件缺一不可。很多公司其實有「拔插頭」的能力，但沒有人說得出拔下去之後哪些流程會斷、哪些客戶會受影響、要通知誰；於是真的出事那一刻，沒人敢按。也有公司反過來，流程圖畫得很漂亮，但實際的關停權限散在三個外部供應商手上，走完流程要兩天。能關、敢關、知道後果——這三件事是同一道題。
這裡我要敢說一句不建議：不要把這件事寫成一份等著被歸檔的治理文件。與其開會產出一套關停政策，不如挑一個真的在跑的 AI 應用，實際演練一次停機——你會在半小時內發現真正的瓶頸在哪，而那通常跟文件寫的不一樣。至於怎麼把演練結果落成可驗收的規範，那是各家自己的工程與治理題，本文停在判斷層。
一句話收：美國這個法案很可能不會原樣通過，但它問的那句「誰有權按下停止鍵」不會過期。立法還要吵很久，你公司內部那顆按鈕的權責，今天就能釐清。
常見問題
《AI 關機開關法案》通過了嗎？台灣企業現在需要遵循嗎？
沒有通過。它在 2026 年 7 月 23 日才由兩位眾議員提出，還沒經過委員會審查、沒有表決、更沒有生效，我們也還查不到正式的法案編號。這是提案，不是法律。 台灣企業目前沒有任何依此而生的義務。真正該追蹤的是它後續是否排入委員會審查，以及最終條文中「失控」的定義與門檻怎麼落。
哪些公司會被管到？門檻是多少？
依已見報的草案內容，適用對象是模型開發耗用算力支出逾 1 億美元、且相關年營收逾 5 億美元的公司，也就是瞄準最前沿的少數幾家實驗室，不是一般 AI 應用商。罰則方面，未建立關停機制罰每日最高 200 萬美元，不遵守政府關停命令罰每日最高 2,000 萬美元。但要注意，實際適用範圍最後是交由 CISA 訂細則決定，這個範圍在立法過程中還可能變動。
台灣的《AI 基本法》有規定 AI 要能被關掉嗎？
沒有。台灣《人工智慧基本法》2026-01-14 施行，全文 20 條、屬原則式立法、目前沒有罰則。它有風險分類方法論、第 17 條也要求高風險應用釐清責任歸屬並建立救濟或保險機制，但條文中沒有強制關停機制，也沒有 AI 事故通報與鑑識紀錄保全的義務。這類硬規則要看施行後二年內才會訂出的各部會子法。所以現階段在「關停」與「通報」這兩件事上，台灣主要靠企業自律。
為什麼有人反對？這不是保護大家的安全嗎？
反對意見主要有三類。一是政府濫權：部長的關停權配上模糊標準，企業得先照辦，等司法能介入時產品早已下線。二是標準空泛：條文有「其他高風險情境」這類未定義語句，且授權主管機關逐年重新界定適用範圍。三是實質上有利大廠：這種合規成本只有巨頭負擔得起，可能墊高門檻、擠掉新創。另有評論擔心把技術判斷交給國土安全部，這項權力也可能被政治化使用。還有一個最傷的可行性質疑：一個真的已經失控、逃出既有約束的系統，那顆按鈕還按得動嗎？
我們公司導入了 AI，現在該做什麼？
先回答一個問句就好：你導入的那套 AI 系統，有沒有人能在五分鐘內把它停下來，而且知道停下來會影響什麼？ 很多公司有「拔插頭」的能力，卻沒人說得出拔下去哪些流程會斷、要通知誰，結果真出事那一刻沒人敢按；也有公司流程圖漂亮，但關停權限散在三個外部供應商手上，走完要兩天。建議別急著寫治理文件，挑一個真的在跑的 AI 應用實際演練一次停機，半小時內就會看到真正的瓶頸。
參考來源
- Roll Call：AI companies would need ‘kill switch’ under new bipartisan bill（2026-07-23，提案日、DHS 會商商務部與國家情報總監、可行性疑問）
- Nextgov/FCW：Lawmakers introduce bill mandating kill switches for AI models（減速／暫停／關停梯度、事件通報與鑑識紀錄保全、支持團體）
- GovTech：Under Federal Bill, AI Companies Would Need a ‘Kill Switch’（每日 200 萬／2,000 萬美元罰則、CISA 訂細則）
- FindLaw：Bipartisan Bill Seeks ‘Kill Switch’ for Frontier AI Models After Cyber Incident（1 億美元算力／5 億美元營收門檻、10 人死亡／1 億美元損害等觸發條件）
- The Next Web：US bill would let DHS shut down ‘rogue’ AI models（紅隊測試排除、DHS 權力政治化風險）
- American Greatness：The Manufactured ‘Bipartisan’ Push for an AI Kill Switch（反方評論：政府濫權、標準空泛、有利大廠）
- Lieu 眾議員辦公室新聞稿：Reps Lieu and Moran Introduce Bill to Require Kill Switch for AI Systems That Can Cause Catastrophic Harm（一手來源，部分地區可能無法直接開啟）