香港正以風險為本檢視人工智能相關法律，首輪範圍超過600條主體法例。
企業不必等候所有法例完成修訂才行動，現階段已可先建立用途分類、資料邊界、人工覆核和事故回報機制。
七個範疇建立風險治理框架
政府表示，AI法律改革工作按七個範疇推進，以處理不同應用帶來的責任和保障問題。
風險為本方法意味高影響用途需要較嚴格控制，低風險輔助工具則可採相稱措施。
具體七項安排和法律文本仍應以政府後續諮詢及正式文件為準。
逾六百條主體法例完成首輪掃描
首輪檢視超過600條主體法例，目的是找出現行規定在AI環境下可能出現的空白或衝突。
法例檢視不等同全部需要修訂，部分問題也可能透過指引、行業守則或執法協調處理。
企業應持續追蹤與自身行業直接相關的私隱、消費者、僱傭、版權及產品責任規定。
深偽與詐騙諮詢年內展開
政府計劃在2026年就深偽及AI詐騙展開諮詢，回應偽冒身份、影像和聲音被濫用的風險。
金融、媒體、教育及客服等高接觸場景，可先加入雙重核實、來源標示和可疑內容升級流程。
單靠偵測工具不能保證辨識所有深偽，重要交易或指示仍需使用獨立渠道確認。
中小企可由用途清單開始
企業可先列出正在使用的AI工具、供應商、輸入資料、輸出用途及最終決策者。
涉及個人資料、聘用、信貸、醫療或法律影響時，應提高審批、測試和人工覆核層級。
保留版本、提示來源和修正紀錄，有助在錯誤或投訴發生時說明決策過程並快速停用。
採購合約也要加入AI條款
使用外部模型或雲端工具時，企業應問清資料是否用於訓練、存放地區和刪除機制。
供應商合約可列明事故通知、服務中斷、模型變更及資料匯出安排。
即使工具標榜合規，採用機構仍需按自身用途和客戶影響承擔治理責任。