2025年核能領域傳來重磅消息——美國國家實驗室宣布與核管會（Nuclear Regulatory Commission, NRC）展開深度合作，共同開發人工智慧驅動的法規審查技術。這項合作的戰略意義遠超表面上的「技術升級」層面，它預示著自1954年《原子能法》頒布以來，核能監管體系最深刻的一次範式轉移。

核能法規向來以繁雜著稱。一座核電廠從興建申請到最終商轉，需通過數百份技術文件的審查，涵盖設計安全、輻射防護、廢棄物管理、應變計畫等諸多面向。傳統做法依賴資深審查員逐字逐句閱讀、比對、評估，不僅耗時費力，更容易因人為疲勞產生疏漏。根據NRC內部評估，單一電廠執照申請的平均審查週期可達18至36個月，這對亟需低碳基載電源的能源轉型進程構成顯著瓶頸。

此次國家實驗室與NRC的合作，正是針對這一結構性困境提出解方。透過導入機器學習與自然語言處理技術，目標是讓AI系統能夠自動分析法規文件、識別技術爭點、標註潛在風險，最終產出可供人類專家參考的審查建議。這不僅是效率工具的引入，更象徵核能監管從「經驗主導」邁向「數據驅動」的轉型起點。

要理解這項合作的革命性，首先必須認清傳統法規審查的運作邏輯。NRC的審查程序是一個高度專業化、高度人工密集的流程。每份電廠申請執照（Combined License Application）平均包含5,000至10,000頁技術文件，審查團隊需逐一驗證設計是否符合10 CFR Chapter I的各項規範，從結構完整性到儀控邏輯，從人員訓練到緊急疏散，幾乎無所不包。

AI技術的導入將從三個維度重塑這一流程：

文件智能分析

自然語言處理（NLP）技術能夠快速解析數萬頁的法規文本與技術文件，自動識別關鍵術語、交叉引用與潛在矛盾。傳統上，審查員需耗費數週時間進行文獻比對，現在AI系統可在數小時內完成初步篩選，將人類專家的精力聚焦於高價值的判斷任務。

模式識別與風險預警

透過對歷史審查案例的機器學習，AI系統能夠建立「正常模式庫」，當新的申請文件出現異常模式時自動標註警示。這類能力對於發現隱蔽的設計瑕疵或不一致性尤為有效，彌補人類審查員可能因經驗限制而遺漏的盲點。

審查建議生成

最關鍵的突破在於AI輔助建議系統的建構。根據輸入的技術資料與比對結果，AI能夠產出結構成化的審查要點清單，包含建議深入檢視的領域、需要的補充說明、與既有先例的異同等。這不僅加速審查流程，更提升判斷的一致性與可追溯性。

值得強調的是，AI並非要取代人類專家，而是要「增強」人類的判斷能力。如同飛行器自動駕駛系統的發展歷程，最終的決策權仍握在駕駛員手中，AI的價值在於處理大量資訊、提出警示、輔助判斷，而非代替人類承擔最終責任。

AI法規審查技術的落地並非一蹴可幾，國家實驗室與NRC的合作涵蓋多層面的技術攻關。從系統架構到演算法設計，每個環節都需要針對核能監管的特殊需求進行定制化開發。

自然語言處理的核能專業化

通用NLP模型在面對核能法規時往往力不從心。核能領域有其獨特的術語體系——從「反應爐冷卻系統」到「燃料組件結構完整性」，從「設計基準事故」到「長期退役計畫」，每個專有名詞都有嚴格定義。國家實驗室的技術團隊正著手建立「核能法規語言模型」，透過監督式學習與領域適應技術，讓AI系統能夠精確理解並回應法規文本的語義。

知識圖譜建構

核能法規體系是一個高度互聯的網絡。10 CFR Chapter I的每一章節、每一條款，幾乎都與其他章節存在交叉引用關係。AI系統需要建立完整的「監管知識圖譜」，將法規條文、先例裁決、解釋函令、技術標準等資訊節點化、關係化，如此才能進行深度的關聯分析與邏輯推理。

可解釋性與審計追蹤

核能監管不容許「黑箱決策」。每一個AI生成的審查建議，都必須能夠回溯到具體的法規依據與邏輯推導路徑。這要求系統具備完善的可解釋性設計——不僅要給出結論，更要清楚說明「為何得出這個結論」。這也是技術開發中最具挑戰性的環節之一。

資安與數據主權

核能法規資料屬於高度敏感的國安等級資訊。合作案在技術規劃階段即強調「資料不出牆」的原則——所有模型訓練與推論都在NRC的安全環境中進行，不仰賴外部雲端服務。這對系統架構設計提出更高要求，也意味著國家實驗室需要在本地化部署能力上進行更多投入。

國家實驗室與NRC的合作訊息之所以備受關注，不僅因為它代表監管技術的進步，更因為它將對整個核能產業鏈產生深遠連鎖效應。從設備供應商到電廠營運商，從新反應爐開發商到小型模組化反應爐（SMR）新創企業，都將感受到這波數位化浪潮的衝擊。

執照審批加速，新核能投資更有可預測性

多年來，核能產業的最大痛點之一就是執照審批的不確定性。一座電廠從規劃到興建，可能因審查延誤而追加數十億美元成本。AI輔助審查如果能將平均週期從24個月縮短至12-15個月，將大幅改善投資評估的可預測性，對於正在考慮新一代反應爐技術的公用事業公司而言，無疑是重大利多。

監管科技催生新興服務市場

這項合作也預告了「監管科技」（RegTech）在核能領域的崛起。傳統上，核能企業需仰賴內部團隊或外部顧問處理法規遵循事務；未來，專業化的AI法規分析服務將成為獨立的商業領域。市場分析師預估，全球核能RegTech市場規模將在2027年突破5.8億美元，年複合成長率達15.2%。

供應鏈合規審查效率提升

核能設備供應鏈的合規審查同樣受惠於這項技術。核級設備從設計認證到出廠檢驗，需通過層層關卡。AI系統可以自動比對設備規格與法規要求，加速合格性判定流程。對於迫切希望擴大產能的設備供應商而言，這意味著更短的交期與更低的行政成本。

SMR與先進反應爐技術的最大贏家？

小型模組化反應爐（SMR）與先進反應爐技術的監管框架尚在演進中，這類創新反應爐往往需要「量身定制」的審查標準。AI系統的靈活性使其特別適合處理這類非標準化案例——透過快速比對既有法規與新技術特性的差異，系統能夠協助監管機構更有效率地制定針對性的審查要點。

從國家實驗室與NRC的合作案，我們可以勾勒出未來數年核能監管科技的發展輪廓。這不僅是一項技術升級，更是一場涉及組織文化、流程再造、能力建設的全方位轉型。

第一階段（2026-2027）：基礎設施建構期

近期的工作重心將放在基礎設施建設上。這包括法規數據庫的數位化與標準化、核心AI模型的訓練與驗證、以及安全部署環境的建立。根據內部規劃，NRC預計在2027年前完成第一版AI輔助審查工具的試行部署，先行應用於特定類型的簡化案件。

第二階段（2028-2029）：擴大應用與優化期

隨著第一階段成果的驗證，AI審查系統將逐步擴大應用範圍。同時，系統的反饋機制將持續優化演算法效能。這一階段的關鍵里程碑是建立「人機協作工作流程」的標準作業程序，明確人類專家與AI系統各自的角色定位與責任邊界。

第三階段（2030+）：智慧監管願景

長期而言，核能監管的數位化將走向「智慧監管」願景——結合即時監測數據、預測性分析、與主動式風險預警，形成一個動態、持續、預防性的監管體系。這與國際原子能總署（IAEA）近年推動的「安全文化2.0」與「風險導向監管」趨勢高度契合。

全球監管協調的契機

值得一提的是，美國的這項合作也可能成為全球核能監管協調的催化劑。目前各國的核能監管框架差異頗大，這對跨國合作的核能專案造成額外負擔。若美國的AI監管工具能夠輸出或與其他國家共享，將有助於建立更一致的國際監管標準。

Q1：AI審查會完全取代人類核能審查員嗎？

不會。至少在可預見的未來，AI的角色定位是「輔助」而非「替代」。核能安全涉及極高的公共利益，任何重大決定仍需由經過專業訓練的人類專家負責。AI的價值在於處理大量例行性分析工作、減少人為疏失、提升審查效率，而非取代人類的判斷與責任。未來的核能審查團隊將是「增強型」團隊——人類專家借助AI工具做出更好、更快的決策。

Q2：這項技術對台灣或亞洲核能發展有何影響？

台灣、日本、韓國等亞洲國家同樣面臨核能監管效率提升的需求。美國國家實驗室與NRC的合作成果，可能透過技術移轉、國際合作或監管沙盒等形式，對亞洲核能監管機構產生示範效應。若AI審查工具證明其有效性與安全性，不排除亞洲監管機構將考慮導入類似技術。對於正在發展核能或規劃能源轉型的亞洲國家而言，這是值得密切關注的趨勢。

Q3：一般民眾如何得知AI審查的結果是否可靠？

這正是監管機構必須正面回應的關鍵問題。根據NRC的規劃，未來的AI輔助審查系統將內建完整的「解釋性報告」功能——每一個AI生成的建議，都必須附帶詳細的推理過程說明，讓人類審查員與公眾能夠理解AI的判斷依據。此外，獨立的第三方審計機制也將被納入監督體系，確保AI系統的運作符合預期品質標準。透明度是AI監管應用的核心原則。

參考資料

• U.S. Nuclear Regulatory Commission (NRC) 官方網站
• International Atomic Energy Agency (IAEA) 國際原子能總署
• World Nuclear Association (WNA) 世界核能協會
• National Institute of Standards and Technology (NIST) 國家標準與技術研究院