設計思考 Design Thinking 2026-06-1276

政府如何讓 AI 在法律服務中安全實際執行：英國 AI Growth Lab 的監管沙盒實驗

讀完這篇，你會知道：

英國政府如何設計「AI Growth Lab」監管沙盒，讓法律科技公司在受監管環境中安全測試 AI 服務
全球第一家純 AI 律師事務所 Garfield.Law 的誕生故事，以及它如何透過與監管機構合作解決合規難題
監管創新與服務創新之間的設計思考邏輯：為什麼規則本身也需要以人為本的重新設計

思考的起點

2026 年 6 月 8 日，英國政府宣布啟動「AI Growth Lab」—一套讓企業可以在受監管環境中測試 AI 產品、並直接與監管機構協作解決合規問題的創新架構。法律服務業，是第一個試點領域。

這個消息，在法律科技圈掀起的波瀾，不亞於一項重大的技術突破。

英國副首相暨大法官 David Lammy 在宣布此事時，說了一句值得細想的話：英國法律業每年為經濟貢獻超過 400 億英鎊，卻「被類比系統拖住」。AI Growth Lab 的使命，是移除那些「讓進度減慢的障礙」，同時維護品質與消費者保護。

換句話說：這不只是一個技術政策，而是一個服務設計問題—如何重新設計監管的流程，讓創新可以快速、安全地發生？

AI Growth Lab 是什麼？為什麼它和過去不一樣

AI Growth Lab 的核心設計，是一個「諮詢式監管沙盒」（advisory regulatory sandbox）。它的運作邏輯如下：

法律科技公司、法律服務提供者或土地登記事務所，可以申請進入 AI Growth Lab。進入後，他們可以在一個受保護的測試環境中，直接與多個監管機構（包括律師事務所監管局 SRA、法律服務委員會 LSB 等）協作，釐清 AI 產品在現行法規下的合規路徑，而不必逐一叩門詢問每個機構。

這個設計的重要性在於：它解決了創新者面臨的一個根本困境—「我不知道我不知道的」。許多有潛力的 AI 應用，並非因為技術不可行，而是因為創新者不確定現有規則是否允許，以及如果允許，需要什麼樣的保護措施。沒有清晰的路徑，很多創新在起步前就停下來了。

AI Growth Lab 提供了這條路徑。它不是為了鬆綁法規，而是為了讓法規的邊界變得更清晰—讓創新者知道「規則比他們想像的更有彈性」，同時也知道「哪裡是真正不能跨越的底線」。

Garfield.Law：全球第一家純 AI 律師事務所的誕生

在 AI Growth Lab 的案例文件中，Garfield.Law 是最引人關注的主角。

Garfield.Law 是英國律師事務所監管局（SRA）批准的第一家純 AI 律師事務所。它的服務聚焦在一個非常具體的需求：幫助中小企業透過 AI 驅動的訴訟助理，走完小額法庭的追討欠款程序。

這個服務的誕生，並非一帆風順。Garfield.Law 的創辦團隊需要解決一個關鍵問題：一套主要由 AI 運作的法律服務，如何在 SRA 的現行規則下合規運作？

透過 AI Growth Lab 的架構，Garfield.Law 與 SRA 直接協作，提煉出核心的合規要求，建立了具體的控制措施（包含清晰的使用者揭露機制），並在一位有執照律師的監督下運作。監管機構也同意了一套持續監控安排，讓雙方都能清楚掌握 AI 工具在實際運作中的情況。

這個過程，是一個雙向設計的過程：Garfield.Law 設計了它的服務，SRA 設計了它的監管路徑，兩者在反覆調整中找到了一個雙方都能接受的形式。

監管沙盒的設計思考邏輯

AI Growth Lab 的架構，讓我們從設計思考的角度看到一個有趣的問題：誰是監管創新的「使用者」？

傳統的監管框架，往往把「合規」當成創新者的義務，把「法規解釋」當成監管機構的特權。這個結構，在 AI 時代面臨根本性的挑戰：AI 應用的出現速度，遠快於法規更新的速度；AI 服務的複雜度，也超出了傳統合規文件的描述能力。

AI Growth Lab 重新設計了這個關係。它把創新者視為監管流程的使用者，把「如何讓創新者在不違規的情況下推動創新」當成一個需要被解決的設計問題，而不只是一個需要被執行的規範問題。

這個邏輯，與設計思考的核心精神高度一致：從使用者的真實困境出發，重新定義問題，然後共同設計解方。英國 Policy Lab 在幼兒服務共同設計工具包（見本系列另一篇文章）中的做法，與這裡的邏輯如出一轍—政府不再只是規則的頒布者，而是成為共同設計的夥伴。

超越法律業：AI Growth Lab 模式的擴散潛力

英國政府的計畫，不止於法律服務。AI Growth Lab 的模式，預計將在今年夏天開放更廣泛的申請，並在未來擴展到其他受監管行業。

這個擴散方向值得關注的原因，在於它呼應了一個更大的趨勢：在 AI 快速發展的時代，傳統的「先立法、後創新」模式，已經難以跟上現實的步伐。愈來愈多國家開始嘗試「沙盒式監管」—先讓創新在受控環境中測試，積累足夠的實證後再決定如何立法。

英國在這個領域並非第一次創新。金融監管局（FCA）的 FinTech 監管沙盒，被廣泛視為這個模式的先驅，已為全球多個國家和地區所借鑑。AI Growth Lab，是這個監管哲學在 AI 時代的延伸與深化。

值得注意的是，資訊委員辦公室（ICO）在 AI Growth Lab 宣布的同一天，也發表了正式聲明表示歡迎，顯示英國政府在這個議題上已有跨部門的協調，而非各自為政。

我們的觀點

英國 AI Growth Lab 的案例，對台灣的政策制定者、法律科技從業者，乃至任何在受監管行業中嘗試 AI 創新的人，都有重要的啟示。

首先，它提示了一個關鍵的框架轉換：監管不只是限制，也可以是促成創新的設計要素。當監管機構主動與創新者坐在一起，共同釐清規則的邊界，創新的速度和安全性都可以同時提升。這是一個「正和」而非「零和」的設計思路。

其次，Garfield.Law 的故事告訴我們，「第一個」往往比「最好的」更重要。成為全球第一家純 AI 律師事務所，意味著 Garfield.Law 需要在沒有前例的情況下，與監管機構共同摸索出一條路。這個過程，本質上是一個設計思考的原型測試（prototype and test）：沒有完美的解方，只有在反覆調整中逐漸清晰的可行路徑。

最後，這個故事也提醒我們：AI 治理，不只是技術問題，也是服務設計問題。一個好的監管框架，應該像一個好的服務設計一樣：讓使用者（創新者）能夠輕鬆理解規則、安全地測試想法，並在不損害消費者的前提下，把有價值的服務帶到市場。

本文關鍵概念速查

監管沙盒（Regulatory Sandbox）：一種允許企業在受監管環境中測試創新產品或服務的政策工具，監管機構在此期間提供有限度的豁免或輔助，讓創新者可以積累實證，再決定是否與如何正式立法。英國 FCA 的 FinTech 沙盒是全球最具影響力的先例之一。

AI Growth Lab：英國政府推出的諮詢式 AI 監管沙盒，讓法律科技等受監管行業的企業，可以在直接與多個監管機構協作的環境中測試 AI 產品，釐清合規路徑，降低創新的監管不確定性。

LawTech（法律科技）：將技術—特別是 AI—應用於法律服務的新興領域，包含 AI 合約審查、訴訟輔助、法律研究自動化等應用。Garfield.Law 是目前最極端的案例：一家完全由 AI 提供法律服務的律師事務所。

司法近用（Access to Justice）：指公民和企業能夠負擔得起、方便取得法律服務的程度。AI 法律服務的支持者認為，AI 可以大幅降低法律服務成本，提升司法近用性，特別有利於中小企業和個人。

合規路徑（Compliance Pathway）：在受監管行業中，企業在推出創新產品或服務之前，需要釐清其如何符合現行法規要求的具體做法。AI Growth Lab 的核心貢獻，正是幫助企業找到這條路徑，而不是讓他們在模糊地帶中自行摸索。

【讀者常見問題 FAQ】

Q：什麼是監管沙盒？它對 AI 創新有什麼幫助？

A：監管沙盒是一種允許企業在受控環境中測試創新產品的政策工具，讓監管機構與創新者共同探索法規的適用邊界。對 AI 創新而言，它解決了一個關鍵問題：很多 AI 應用因為法規不確定性而卡關，不是因為它們違法，而是因為沒有人知道它們是否合法。沙盒提供了一個安全的「先試再說」空間。

Q：Garfield.Law 是怎麼運作的？它真的沒有律師嗎？

A：Garfield.Law 主要透過 AI 提供法律服務，協助中小企業走完小額法庭的追討欠款程序。但「純 AI」不代表完全沒有人類監督—它的運作架構包含一位有執照律師的監督，以及清晰的使用者揭露機制。這個架構是 Garfield.Law 與英國律師事務所監管局（SRA）共同設計並獲得批准的。

Q：台灣有類似的 AI 監管沙盒機制嗎？

A：台灣已有金融科技創新實驗條例（FinTech 沙盒），允許金融業在受監管環境中測試創新。AI 專屬的監管沙盒機制目前仍在發展階段。英國 AI Growth Lab 的模式，提供了一個有趣的參考框架，特別是其「跨機構、一站式」的設計—讓企業不需要逐一與各監管機構協商。

Q：為什麼法律業是英國 AI Growth Lab 的第一個試點？

A：根據英國政府的說明，法律服務業之所以被選為首個試點，是因為「業界需求強烈，且有明確的證據顯示更聰明的監管可以帶來突破性的法律科技解方」。英國法律業每年貢獻超過 400 億英鎊，但長期被視為數位化程度偏低的行業，AI 的應用潛力與監管創新空間都相對巨大。

開放討論

如果台灣要設計一個類似英國 AI Growth Lab 的機制，你認為哪個行業最需要、也最適合率先試點？醫療、法律、金融，還是其他？歡迎在留言區分享你的想法。

延伸思考

監管沙盒的核心假設是「先試再立法」。你認為這個邏輯有什麼潛在的風險，需要特別注意？
Garfield.Law 的商業模式—用 AI 幫助中小企業追討欠款—本質上是在讓「司法近用」更普及。你覺得 AI 在哪些法律服務情境中，最能改善一般人的處境？
從設計思考的角度，政府監管是一種「服務設計」。如果你要為台灣的 AI 創新者設計一個「更友善的監管體驗」，你會從哪個摩擦點開始改善？