自由開講》澳洲食安法制與法治成功經驗（六）：從資料分析到AI：澳洲食安監管的現在與下一步

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澳洲食品進口檢驗制度正從傳統抽樣與文件審查，逐步邁向數據驅動的風險管理。 隨著 IFIS（進口食品檢驗制度）、ICS（整合貨物系統）與 BICON（生物安全進口條件平台）等系統的整合，政府計畫在 2026 年成立 AI 安全研究所，並於 2027 年推動全國統一的 AI 法規框架 。人工智慧將不取代稽查員，而是成為風險預測工具，協助提升效率與精準度，讓食安監管從事後反應轉型為事前預防。

澳洲的食品進口檢驗制度 IFIS 由農業、漁業與林業部（DAFF）管理，核心在於風險評估。不同食品種類、製造商與原產國會影響檢驗頻率，歷史數據則決定後續抽檢比例。這種制度設計讓高風險食品受到更嚴格監管，而低風險產品則能減少檢驗次數，提高效率。

ICS則要求進口商與代理人提交完整的進口申報，並透過數據比對進行風險管理 。ICS 的功能在於建立跨境資料庫，讓政府能即時掌握貨物流向與申報真實性。這種數據驅動的模式，為 AI 的導入奠定了基礎。

BICON 計畫於 2025 年 6 月完成，整合生物安全與食品安全要求，統一數據來源並簡化進口許可審查。這意味著，未來所有食品進口申請都將在同一平台上完成，數據集中化將使 AI 更容易進行風險比對與模式分析。

在此基礎上， 澳洲政府於 2026 年成立 AI 安全研究所（AI Safety Institute），負責監管前沿 AI 的安全、測試技術風險與防止危害 。雖然該研究所並非專門針對食品安全，但其建立象徵著政府開始將 AI 視為公共治理的核心工具。

澳洲政府今年成立AI安全研究所，負責監管前沿AI的安全、測試技術風險與防止危害。（擷取自澳洲政府官網）

更關鍵的是，國家內閣已同意建立全國統一的 AI 法規框架，預計於 2027 年初正式立法。 立法重點包括資料中心規範、消費者隱私、職場安全與自動化決策規管。這些規範將為 AI 在各領域的應用提供法律基礎，其中也涵蓋食品安全監管的潛在場景。換言之，食安領域的 AI 應用並非獨立推動，而是嵌入在整體 AI 法規框架之中。

AI 在食安監管中的角色，並不是取代稽查員，而是成為「風險預測工具」 。透過演算法，AI 能建立常態基準，偵測異常，並提前預測潛在風險。這種模式能大幅提升檢驗效率，減少人力負擔，並讓監管更具前瞻性。人工智慧的分析結果將與人員判斷結合，形成「技術＋人力」的雙重保障。

這一轉型代表澳洲食安治理的重大進展。 從 IFIS 的風險抽樣，到 ICS 的數據申報，再到 BICON 的平台整合，最後由 AI 提供預測性分析，整個制度逐步走向智能化 。當 AI 與法律框架結合，食安監管將真正從事後反應轉型為事前預防，確保消費者安全不再依賴運氣，而是依靠制度工程。

澳洲導入 AI 演算法於食安監管的時間表分為兩個階段：2026 年成立 AI 安全研究所，2027 年初完成統一法規框架。 AI 食安監管並非獨立政策，而是嵌入在更廣泛的 AI 法規與安全框架之中，屆時 AI 將正式成為澳洲食安監管的制度性哨兵 。

AI食安監管並非獨立政策，而是嵌入在更廣泛的AI法規與安全框架之中，屆時AI將正式成為澳洲食安監管的制度性哨兵；示意圖。（路透檔案照）

1.Department of Agriculture, Fisheries and Forestry （DAFF） 澳洲農業、漁業與林業部

2.Department of Home Affairs 澳洲內政部

3.Department of Industry, Science and Resources （DISR） 澳洲工業、科學與資源部

4.Department of the Prime Minister and Cabinet （PM&C） 澳洲總理與內閣部

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