美國政府近年來為預備恐怖活動積極部署國家安全相關措施,包括運用出口管理規則(Export Administration Regulations)監控軍商二用技術及產品(dual-use items)之輸出;然而在維護國家安全的同時,美國仍然希望能持續鞏固其經濟及技術領先地位,以及避免全球高科技及市場遭到稀釋。美國總統因此於今(2008)年初,提出一系列有關軍商二用出口管制之行政新措施,欲藉此強化軍商二用出口管制制度(dual-use export control system)。其主要目標如下:
(1)適當管制外國終端用戶(Foreign End-Users):美國政策作法是,未來軍商二用出口管制制度將要著重在美國高科技產品外國終端用戶之管理,除了保持其拒絕將敏感性科技輸給武器擴散份子、國際恐怖分子和習慣進行違背美國國家安全及外交政策與利益之國家對象之宗旨外,美國一方面將擴大受管制實體清單(Entity List)對象範圍,嚴格審查曾從事違背美國國家安全和外交政策及利益活動之外國夥伴;另方面,美國則將妥善使用所謂正當使用者計畫(Validated End User(VEU) program),免除這些受信賴之使用對象在輸出產品時受制於嚴格的出口申請程序。例如港商Manufacturing International Corporation(SMIC)最近即被納入VEU初始清單。
(2)增進國家競爭能力:美國將以維持經濟競爭力和創新研發為目標,建立一道檢討受管制軍商二用標的之常規程序,藉此重新評估並適時修正商業控制清單(Commerce Control List)所列產品及對象。
(3)透明化:為求達到資訊公開、共同促進國家安全及競爭之目的,美國商業部還會在網站上公開受到高度審查之外國夥伴清單。
最後,美國行政主管機關亦表示,為了有利於行政機關有效執行國家軍商二用出口管制政策,高度支持透過出口管理法(Export Administration Act)修正之再授權,更新違法之刑罰規定,並提升行政機關之執行權限。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
3D列印(3D printing),屬於快速成形技術的一種,以數位模型檔案為基礎,運用粉末狀金屬或塑膠材料等可粘合材料,透過逐層堆疊累積的方式來構造物體的技術(即「積層造形法」)。過去其常在模具製造、工業設計等領域被用於製造模型。現在則可用於產品的直接製造,特別是一些高價值應用(比如髖關節或牙齒,或一些飛機零組件)已經有使用這種技術列印而成的零組件,技術漸漸成熟普及。 3D列印通常是採用數位技術材料印表機來製作。3D印表機的產量以及銷量2013年以來已經得到了極大的增長,其價格也正逐年下降,未來家家戶戶擁有3D列印機器可能就如同擁有洗衣機般平凡,帶出新的商機。該技術在珠寶、鞋類、工業設計、建築、工程和施工(AEC)、汽車、航空太空、牙科、醫療產業、教育、地理訊息系統、土木工程、槍枝以及其他領域都有所應用。 然而3D列印機器的普及只要透過網路平台下載相同的數據檔案,就能夠不花費一毛錢即可得到相同的內容,因此引發了智慧財產權的爭論。 3D列印所涉及的法律議題相當廣泛,有:著作權、專利權、商標權。再者,而在工商業等公司法領域,亦有可能可透過公平法加以保護。另外,專利法、新型專利法 (Gebrauchsmuster)、外觀設計法(Designrcht)對於實際上不能保密的技術解決方案和設計,例如,在產品具體化過程、在跨企業生產時、或物流遞送和服務提供過程中,在法律保護上,則重大意義。 又,在工業4.0因使用跨越國界之互聯網程序和系統,亟需國際法之保護,唯智慧財產權部分仍應該遵守屬地原則,以在該國有法律規定者為限。 在歐洲法律的層級,歐陸未來歐盟專利(EU-Patent)或稱歐洲專利一體化效果(Europäisches Patent mit einheitlicher Wirkung, EPeW) 將得到簡化,將具備共通的專利保護法律框架。
以因應AI發展為主軸的個資保護新策--韓國發布第3次個人資訊保護基本計畫以因應AI發展為主軸的個資保護新策--韓國發布第3次個人資訊保護基本計畫 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年10月05日 為因應人工智慧的發展需求,各國開始重新檢視個人資訊保護體系與資料運用需求間之平衡,韓國個人資訊保護委員會(以下簡稱PIPC)發布的新一期基本計畫,具體回應此致力平衡的趨勢[1]。該計畫首度將AI風險治理提升為韓國個資保護政策的最高主軸,事故因應策略與規範原則均明顯轉向,以「值得信賴的個人資訊環境,安心享有的人工智慧(AI)社會」為願景,建立韓國未來3年將推動之個人資訊政策藍圖。 壹、事件摘要 韓國PIPC於2026年7月3日發布《促進以信賴為基礎之人工智慧(AI)創新的第3次個人資訊保護基本計畫(2027-2029)》。韓國個資基本計畫係PIPC依法每3年會同中央行政機關首長共同訂定之計畫,提出:AI大轉型時代個人資訊保護體系革新、確立以事前預防為重心之保護體系、提升策略性個人資訊治理層級、增進國民權益及落實信賴文化等4大策略及12項推動課題[2]。希望藉此可以因應處理,因AX(人工智慧轉型)資料需求急遽增加及資料運用方式改變,法律不確定性隨之提升、以事後制裁為核心的既有管理查核體系韌性不足、權利救濟制度之近用性受限、數位環境日趨複雜等情況,對個資所可能擴大產生的難以預測議題。 貳、重點說明 韓國個資基本計畫之四大策略具有清楚之推進邏輯,自資料治理架構之根本轉型出發,先解決「AI能否合法使用個人資訊」之前提問題,使資料運用取得規範上的合法性基礎;繼以常態性查核、責任與誘因機制、韌性基礎設施等三個層次,控管開放隨之而來之風險,避免規範鬆綁演變為保護真空;再透過強化部會共同管理與跨境傳輸網絡擴大,確保國內監理轉型與國際資料流通接軌,使企業於跨境營運時有一致可循之規則;最終回到個別國民,透過單一窗口與新型救濟工具,確保相關政策效益得以具體反映於國民實際感受之權利保障上。此四層推進由制度鬆綁走向風險控管、再走向治理整合、終及國民權益,構成一條完整的政策論證鏈,而非各自獨立之政策拼圖。 一、革新AI時代個人資訊保護體系 (一)轉型為能靈活反映AI環境之個人資訊監理體系 1. 迅速消弭人工智慧轉型(AX)過程中伴隨之個人資訊處理不確定性,設置「人工智慧轉型(AX)安心支援中心」,作為量身訂做之創新支援綜合窗口,作為全國各地皆可連結、運用假名化、匿名化資料的據點。 2. 藉推動MyData第2階段(自2027年起),建立、推廣將所生價值回饋予資訊主體之機制,並以資料融合技術為基礎,推動解決福祉、照護、醫療等社會難題。 (二)強化因應AI基本社會之隱私風險對策 1. 檢討代理式AI(Agentic AI)決策責任架構,並就實體AI(Physical AI)常態性資訊蒐集環境因應之權利保障、事前風險評估等,設計新興技術監理體系,研擬得以超前因應急遽變動AI網路威脅之風險管理模型。 2. 為確立正確性、透明性,將深偽技術(deepfake)等資料竄改之防範對策、冒名防範及AI透明性予以制度化。 二、確立以事前預防為重心之保護體系 (一)透過常態性查核體系強化事故預防 1. 建置高風險群集中查核、部會聯合查核等常態性查核體系,並藉導入結合AI技術之評鑑(含資訊保護暨個人資訊保護管理體系ISMS-P認證)。 2. 對公部門,將優先推動強化額外安全措施基準、建立包含脆弱點查核、查核結果公開在內的常態性防禦體系,提升查核及評鑑制度之實效性。 (二)強化事故發生的預防措施與採行誘因 1. 強化積極性獎勵措施,給予超前部署保護投資者減免外洩課徵金(性質為代替不利行政處分之金錢制裁,與我國「罰鍰」概念未必完全對應)。 2. 支援代表人(CEO)及個人資訊保護長(CPO)之法定角色責任於實務現場落地。 3. 強化提升鑑識技術、建置技術分析環境等調查能量,並以履行強制金強化調查實效性,大幅強化個人資訊監督功能及法規違反嚇阻力。 4. 強化因應個人資訊非法流通措施,包括新設非法流通處罰依據、提升偵測、刪除技術等。 (三)建置以強化韌性為目標之保護基礎設施 1. 轉型以中小企業外洩時之復原因應技術支援為核心,確立以韌性為核心之因應體系。 2. 推動建立因應實體AI擴散之資安實體整合安全體系,並考量代理式AI型攻擊增加之情形,推動安全措施基準改善。 3. 推動加密技術開發及個人資訊保護強化技術(PET)研究開發(R&D)之擴大,並培育保護專業人才、建置AI資安人力平台。 三、提升個資治理橫向整合、保障國際傳輸安全 (一)就通訊、教育、僱用等高風險領域,強化由主管部會共同管理之機制,並於個人資訊威脅發生時建置早期預警體系,強化危機因應能量。 (二)消弭重複監理、確保數位監理整合性,強化與金融、公平交易等相關監理機關間之協力,並與人工智慧及資料政策主管機關密切協力,釐清數位領域各法令間之適用關係。 (三)依法律體系相似性、貿易規模等因素,採取量身訂做之因應方式擴大與不同國家的資料相互傳輸網絡,並強化對保護水準相對不足國家之資料管理因應能力,將安全威脅降至最低。 (四)運用標準契約條款、拘束性企業規則(Binding Corporate Rules, BCR)工具,擴大安全跨境傳輸。同時並行實施跨境傳輸現況調查、新設跨境傳輸影響評估等,一併建立風險管理體系。 四、完備單一窗口國民權利保障支援體系 (一)建置自外洩侵害發生時之申報起,至損害賠償止解決全部程序之單一窗口支援體系。 (二)開發以AI為基礎之資訊主體權利行使工具(AX平台),以支援國民簡便確認自身個人資訊處理現況並行使權利。 (三)設立資訊主體權益增進專責機構、推動導入損害回復同意議決制、積極辦理爭議調解等,落實迅速之損害賠償及爭議解決制度。 參、事件評析 韓國於前一期計畫(2024-2026)係以「引領資料經濟時代」為首要策略,AI僅列為其中一項課題,聚焦自動化決策、生體辨識、雲端服務等個別監理精進,事故因應以「法制嚴正、迅速執行」為主軸,偏重裁罰而非預防。此次計畫將AI提升為因應核心,依風險程度為比例對應的監理措施,並以韌性支援協助取代單純之事後裁罰思維,同時新增課徵金減免、履行強制金等積極與消極誘因並行措施,顯示韓國個資治理已由個資風險監理層次,朝向積極運用與保護的治理機制強化方向推進。其以「以風險程度區分監理密度」的設計思路,讓大規模生物特徵資料處理、AI訓練用個資等高風險情境課予更嚴格之事前把關義務,但相對地,亦在一般個資利用情境簡化合規負擔。 我國將來個資面對AI發展,所需處理的議題應非僅有消極之違規處罰、行政檢查,而是如何透過積極配套措施,在強化保護的同時促進個資的運用。本文建議未來個資會裁罰體系外,應參考韓國的因應策略,透過減免機制正向誘導企業自主投資保護措施,避免企業因唯恐受裁罰而於事故發生後選擇隱匿、而非通報;以扶助企業營運韌性角度,提供支援方案。在個人資料權益保護面,修法賦予資料可攜權並擴大運用我國MyData平台,強化個人資料運用的自主與權益主張支援,有策略地因應AI浪潮下的個資發展趨勢。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]韓國個人資訊保護委員會新聞稿,《促進基於信任的人工智慧創新第三個個人資訊保護基本計畫(2027-29)》發布,2026年7月3日,網址:https://pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000&nttId=12228(最後瀏覽日:2026/09/23)。 [2]同前註1,詳見該頁面新聞稿及其計畫全文附檔,[260703 10시보도] 신뢰로 여는 AI 혁신, 달라지는 개인정보 체계로 이끈다(정책과).hwpx。
自駕車之發展與挑戰-以德國法制為借鑑 美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。