美國廠商使用之DMCA侵權調查正確性遭質疑
一項由華盛頓大學所發表的研究聲明指出，媒體工業團體正使用有瑕疵的方式調查peer-to-peer網路文件共享中侵害著作權的問題。包括M.P.A.A.、E.S.A.、R.I.A.A等團體，不斷寄出逐年增加的DMCA侵權移除通知（takedown notices）給各大學和其他的網路業者。許多大學會在未經查證的情況下直接將侵權移除通知轉寄給學生，R.I.A.A.甚至跟進其中的一些侵權報告並將之寫入財務報告中。
但在2008年6月5日由華盛頓大學的助理教授等三人所發表的研究中認為這一些侵權移除通知應該更審慎檢視之。研究指出，這些團體在指控檔案分享者的調查過程中有嚴重的瑕疵，可能使對方遭受不當的侵權指控，甚至可能來自其他網路使用者的陷害。在2007年5月及8月的兩次實驗中，研究員利用網路監控軟體監控他們的網路流量，實驗結果顯示即使網路監控軟體並未下載任何檔案，卻仍然接收到了超過400次的侵權警告信。
該研究結果顯示執法單位的調查過程中只查詢了網路分享軟體使用者的I.P.位址，卻未真正查明使用者正在下載或是上傳的實際檔案為何，在這種薄弱的搜查技巧跟技術方式之下任何使用網路文件分享軟體的使用者都可能被告，不論其所分享的檔案是否侵權皆如此。
- http://www.cs.washington.edu/homes/piatek/
- http://publications.mediapost.com/index.cfm?fuseaction=Articles.showArticle&art_aid=84125&art_type=13
- http://techreport.com/discussions.x/14879
- http://bits.blogs.nytimes.com/2008/06/05/the-inexact-science-behind-dmca-takedown-notices/?scp=4&sq=digital%20industry&st=cse
日本為提高農產品品質及附加價值，近年積極推動智慧農業，鼓勵利用AI等新技術研發農業產品和相關服務，惟技術研發需要使用大量資料訓練AI模型，部分農業工作者擔心自身經驗及知識等資料在研發過程中外洩，為避免上述狀況發生，農林水產省於2019年7月9日召開「農業AI利用契約指引檢討會」（農業分野におけるAIの利用に関する契約ガイドライン検討会），研議「農業AI利用契約指引」，防止在進行AI相關應用研發時，農業工作者提供之資料不慎外洩或遭到不當利用，導致其權益受損。 「農業AI利用契約指引檢討會」於2019年12月19日舉辦第3次會議，公布農業AI利用契約指引草案，草案內容包括(1)總論︰說明本指引之制定目的、農業與AI的關係，以及本指引與其他類似指引之差異和適用範圍；(2)農業AI產品、服務契約基本事項︰說明利用AI研發之農業產品和服務相關之智慧財產權，契約要件（契約目的及契約當事人等）及農業AI模型研發流程等基本概念；(3)農業AI產品、服務契約注意事項︰說明AI產品和服務契約之特徵和注意事項，以及利用AI等新技術進行研發之當事人訂定契約時應注意的問題，如農業工作者所提供之資料的重要性、以及個人資料的處理方式等；(4)契約範本︰針對農業AI研發契約、農業AI產品和服務利用契約，以及向第三方提供農業資料之契約，說明契約內容重點及提供範本供作參考。
論美國公務機關就一般公務機密核密狀態爭議之處理論美國公務機關就一般公務機密核密狀態爭議之處理 科技法律研究所 2013年07月16日 壹、前言 對於公務機密是否具機密核定適當性的問題，從近來公務機關內部所爆發的許多爭議案件中，已經逐漸引起社會大眾的關注。所謂公務機密，一般來說係包含國家機密與一般公務機密。有關於國家機密的核定權責機關、核解密方式，抑或是國家機密維護等事宜，主要係規範在國家機密保護法內；至於攸關一般公務機密的所有事宜，則主要是由行政院祕書處所頒布的文書處理手冊來作規範。 觀察國家機密保護法與文書處理手冊就機密核定狀態爭議的處理，依據國家機密保護法第十條第一項規定，原核定機關或其上級機關有核定權責人員得依職權或依申請，就實際狀況適時註銷、解除機密或變更機密等級，並通知有關機關。其乃賦予原核定機關或其上級機關，對於國家機密的機密核定或機密等級是否適當之問題，有主動行使機密狀態註銷、解除或變更的權限。然而，針對一般公務機密機密核定是否適當與其爭議處理，文書處理手冊並未為相關的機制設計，因此也引發一般公務機密的核定機關，當其認為機密核定有不適當之情形時，無相關管道可針對此項爭議提出異議。 是以，本文欲從美國公務機關解決公務機密狀態爭議（包含國家機密與一般公務機密）的機制出發，來觀察我國未來針對一般公務機密狀態爭議的機制建立，所必須著重與思考的面向，以作為未來主管機關增修相關法規範的參考。 貳、美國公務機關如何解決公務機密核密狀態之爭議 一、行政命令第13526號（Executive Order 13526） 為了在政府資訊公開與國家資訊保護兩者間界定完善的平衡點，美國歐巴馬政府於 2009 年頒布第 13526 號行政命令（ Classified National Security Information ）[1]，該行政命令主要係規範涉及公務機密（包含國家機密與一般公務機密）之密等核定、機密維護與機密解密或降密等事宜。本號行政命令可視為是美國聯邦政府機關在其職責內涉及公務機密之公務資訊，如何就前述資訊建立其內部公務機密管理機制的範本。 在本號行政命令第一部分，主要針對機密分類規範（ Classification Standards ）[2]、機密分類層級（ Classification Levels ）[3]、機密分類權限（ Classification Authority ）[4]、機密分類種類（ Classification Categories ）[5]、機密存續期間（ Duration of Classification ）[6]、機密識別與標示（ Identification and Markings ）[7]、機密分類禁止與限制（ Classification Prohibitions and Limitations ）[8]、機密分類爭議（ Classification Challenges ）[9]，以及基本分類指導複查等事項（ Fundamental Classification Guidance Review ）[10]，來提供聯邦政府機關制定內部規範的基準。其中，在機密分類爭議部分，若經授權持有公務機密之人善意且相信該機密的分類狀態（ status ）屬不適當時，其可依循所屬聯邦政府機關內部程序來就該機密的分類狀態提出異議 [11]。有關於該程序的建立，各聯邦政府機關首長或資深機關職員必須就該程序確保（ 1 ）該提出機密分類異議之人（包含經授權持有機密之機關內外部人員）不會因該異議的提出而遭受報復；（ 2 ）提供公正之官方人員或專門審查小組就機密分類異議有複查機會；（ 3 ）該提出機密分類異議之人若不滿聯邦政府機關內部所為之決定時，可向跨機關安全分類事務上訴委員會（ Interagency Security Classification Appeals Panel, ISCAP ）提出上訴。然，若公文因不揭露協議（ Non-Disclosure Agreement, NDA ）而需作發佈前審查（ prepublication review ）或依其他行政程序而需先行提出時，則不適用本項之規定。 在第二部分，係規範使用派生機密分類（ Use of Derivative Classification ）[12]的情形與要求各聯邦政府機關需就該派生機密的使用制定指導手冊（ Classification Guides ） [13]；在第三部分，主要規範解密的權責機關（ Authority of Declassification ）[14]、被移轉機密紀錄（ Transferred Records ）[15]、機密自動解密（ Automatic Declassification ）[16]、機密系統性解密複查（ Systematic Declassification Review ）[17]、機密強制性解密複查（ Mandatory Declassification Review ）[18]、處理機密請求與複查（ Processing Requests and Reviews ）[19]與建立國家資訊解密中心（ National Declassification Center ）[20]等事項。 在第四部分中，則規範一般使用限制（ General Restrictions on Access ）[21]、機密散佈控管（ Distribution Controls ）[22]、特殊使用程序（ Special Access Programs ）[23]，以及針對過去有使用機密紀錄之研究者與某些前政府人員使用資訊（ Access by Historic Researchers and Certain Former Government Personnel ）[24]的情形。在第五部分，其謂資訊安全監督辦公室主任（ The Director of the Information Security Oversight Office ），在檔案保管員（ Archivist ）的指示且諮詢國家安全顧問（ National Security Advisor ）後，應發佈可落實本行政命令且拘束各聯邦政府機關的指令[25]。同時，也針對資訊安全監督辦公室與 ISCAP 的設立、權責、功能、規則與程序作逐一說明[26]。此外，亦對各聯邦政府機關首長就其機關內部所建立之機密分類機制所應負的責任與若違法時所應遭受的裁罰另作完整規範[27]。 最後，在第六部分，係針對名詞定義[28]、一般事項[29]、有效日期[30]與發佈[31]等行政事宜作完整說明。 二、美國國防部（ Department of Defense ）公務機密管理機制 （一）美國國防部公務機密管理機制介紹 為遵循美國行政命令第 13526 號，美國國防部對於其業內公務機密（包含國家機密與一般公務機密），亦建立自身公務機密管理機制來防止該資訊受到外國或恐怖分子的刺探或取得。美國國防部公務機密管理機制主要分成六個部分[32]，第一部分為參照（ References ）；第二部分為責任（ Responsibilities ）；第三部分為資訊安全工作概觀（ DoD Information Security Program Overview ）；第四部分為分類資訊（ Classifying Information ），其就機密分類政策、機密分類等級、機密最初分類與派生分類的規定與流程、機密分類期限與機密分類爭議等事項作敘明；第五部分為解密與分類變更（ Declassification and Changes in Classification ），其涉及機密解密程序、機密自動解密、機密強制解密複查、機密解密系統性複查等其他攸關解密或變更機密等事宜；最後，第六部分為安全分類指導（ Security Classification Guides ），其內容乃就前述涉及安全分類內容、資料編輯考量、安全分類複查、安全分類取消或安全分類變更報告等程序或細部事項提供內部權責人員在處理相關事務時的參考。 （二）美國國防部就涉及機密分類爭議的處理方式 如前所述，美國國防部公務機密管理機制第四部分針對機密分類爭議設有明確的處理原則與程序，在分類爭議處理原則中[33]，假若機密持有人有足夠理由相信其持有機密的分類是不適宜或不必要時，該持有人應該就此確信向資訊安全管理者或最初分類權責機關（ Original Classified Authority, OCA ）提出任何必要矯正建議。前述矯正建議可藉由非正式（ informal ）或正式（ formal ）方式提出。以正式提出而言，機密持有人應聯絡原始文件或資料分類者（ the classifier of the source document or material ）來解決機密分類的爭議；同時，其必須就該爭議機密提出足夠描述來容許原分類者盡合理努力來發現是否有不合宜或不適當的機密分類情況，且應提出理由來說明為何他（她）相信該機密是被不合宜或不適當分類的依據。此外，本規範亦要求美國國防部內部主事者（ Heads ）應確保對提出機密分類狀態質疑或就機密分類爭議以正式方式提出之任何人，不得對其行使報復行為或採取類似行動；同時，就受質疑的機密應確保其保密狀態且亦受到保護，除非且直到原核定人員已經作出解密之決定。然而，有關於可受機密分類爭議的客體，將不會擴及因同意不揭露協議而需受發佈前審查或依其他行政程序而需先行提出的資訊。 至於處理機密分類爭議的程序[34]，美國國防部內部主事者應就分類爭議建立完善的處理程序，該程序需就以正式方式提出機密分類質疑的處理情形、追縱情況與記錄均建構完整的流程（其中包含就持有機密者因不滿決定所提出的上訴程序）；同時，就機密分類爭議的審查，也必須賦予公正的官方人員或委員會就該爭議機密有再次複查的機會。有關於處理流程，審查機密分類爭議的權責人員必須於收受案件後 60 日內以書面方式回覆處理情形，假若未於 60 日內作出完整回覆，則美國國防部應轉而接受處理該機密分類爭議並提供預期的回應日期。前述美國國防部收受確認回覆之聲明，應包含假若對機密分類提出質疑之人於提出後 120 日內未收到任何回應，則該質疑者有權將該案件轉交 ISCAP 。此外，當美國國防部於收受上訴申請後 90 日內未對上訴進行回應時，則該質疑者也可將該爭議案件轉交 ISCAP 來作裁處。 三、美國國土安全部（ Department of Homeland Security ）公務機密管理機制 （一）美國國防部公務機密管理機制介紹 為了落實第 13526 號行政命令，美國國土安全部就其業內公務機密（包含國家機密與一般公務機密），對於機密分類機制的履行、管理與監督亦建制自身的公務機密管理規範。美國國土安全部公務機密管理機制主要區分為六章[35]，第一章為制定目的（ Purpose ）；第二章為適用範圍（ Scope ）；第三章為制定權限授與（ Authority ）；第四章為名詞定義（ Definitions ）；第五章為掌管公務機密安全之權責機關責任（ Responsibilities ）；第六章為公務機密安全的政策與流程（ Policy & Procedures ）。在第六章中，其規範內容包含最初分類、派生分類、機密分類考量（其中亦涉及機密分類爭議處理程序）、機密解密、機密解密之強制複查、資訊自由法（ Freedom of Information Act ）與隱私法（ Privacy Act ）之法規要求、機密解密之系統性複查、機密分類降級與升級事項等事項。 （二）美國國土安全部就涉及機密分類爭議的處理方式 對於美國國土安全部機密分類爭議處理[36]，假若經授權之機密持有者善意相信其所持有的機密分類狀態係屬不適當時，其可對該機密分類狀態提出質疑。該機密分類爭議應該向機密核定者（ the classifier of the information ）提出，當有必要性時，對於機密分類狀態有質疑者可以透過美國國土安全部安全工作室（ the DHS Office of Security ）來就相關程序尋求協助與 / 或以匿名的方式來進行機密分類爭議流程。 至於機密分類爭議的提出方式，美國國土安全部公務機密管理機制將其區分為正式提出與非正式提出而異其流程。先以正式提出而論，對於機密分類狀態有疑問者，應先以書面方式向該機密的最初分類權責機關提出機密分類爭議，且此程序相互往來之書面文件應保持在不核密（ unclassified ）的狀態。然而，假若該機密分類爭議案件包含其他經核密的資訊時，則該爭議案件應該為保密標示且作任何必要的保護措施[37]。 有關於書面撰寫內容，對機密分類狀態有質疑者應對爭議機密有足夠的描述，且僅可包含為何該機密被核密或為何該機密被核定為某等級機密的問題[38]。同時，對機密分類質疑者不得就其提出行為進行任何類型的報復，且美國國土安全部安全工作室亦可要求該爭議程序需以匿名的方式來進行處理。若以匿名方式進行時，美國國土安全部安全工作室必須對機密分類質疑者承諾其匿名性，並作為該質疑者在相關爭議案件程序的代理人（ agent ）[39]。 當爭議機密的最初分類權責機關在收受該爭議案件後，其應於 60 日內以書面方式對該機密分類質疑者作出是否仍維持該機密核密狀態或進行解密程序的決定[40]。若機密分類質疑者不滿最初分類權責機關之決定時，其可就該決定上訴至 ISCAP[41]。有必要時，美國國土安全部安全工作室就上訴程序需提供機密分類質疑者各式相關的協助[42]。至於爭議機密的狀態，在最初分類權責機關作出最後決定前，應該確保該機密在爭議案件程序中仍然維持其核密狀態並提供其最高程度的保護[43]。 相反的，以非正式提出而言，經授權之機密持有者可直接聯繫該機密的最初分類權責機關來獲得質疑內容的所有澄清[44]。假若該爭議機密已經由非正式提出方式獲得分類狀態的解決時，該機密分類質疑者應確保作出分類狀態改變之機關係有權責來作出此項決定，且應確保變更過程中的各式相關紀錄（包含機關人員姓名、職位、服務機關、日期）有影印之副本存[45]。茲以下表來比較美國國防部與美國國土安全部所建立之公務機密狀態爭議處理機制。 參、代結論 考量美國公務機關針對公務機密（包含國家機密與一般公務機密）狀態爭議設有完整的處理程序，來供公務機密持有者當就手邊的公務機密狀態有所質疑時可提出異議。由於該處理機制對涉及國家機密或一般公務機密狀態爭議有一體適用的特性，也因此讓人思考是否在機制設計上有偏重國家機密，而在以相同機制處理一般公務機密的面向上，存有處理方式失衡的可能性。為了避免發生如同美國公務機關，以相同機制處理國家機密與一般公務機密所致生的權重失衡問題，未來我國公務機關在設計一般公務機密爭議處理程序時，除應考慮一般公務機密與國家機密有本質與特性的差異外，也須考量現行我國行政機關處理一般公務機密的實際運作環境，來制定出切合行政機關需求的一般公務機密爭議處理機制。 然而，相較於美國公務機關對於公務機密狀態爭議訂有完整的處理方式，作為我國一般公務機密處理準則的文書處理手冊，僅要求對於納入檔案管理之機密文書，若有變更機密或解密者，應即按規定辦理變更或解密手續[46]，但對於何人可提出解除機密或機密變更的聲請、提出解除機密或機密變更的方式、一般公務機密原核定機關對於解除機密或機密變更的處理期限、提出一般公務機密狀態是否適當之質疑者的人身或職位安全保障，抑或是對原核定機關解除機密或機密變更之決定有不服者如何提出複查之聲請，均未有完整的規範。 由於文書處理手冊的規範，現行我國公務機關就一般公務資訊或有可能發生不當核密（或解密）的情況，其緣由可能因核定人員為防止不確定是否為機密之公務資訊有外洩之虞，抑或是因機關內部缺乏合適的諮詢單位，而導致核定人員誤將非機密之公務資訊以機密文書方式處理。因而，如何在一般公務機密核密狀態遭受質疑時，能提供原核定機關或持有一般公務機密者有適當管道或機制來作相應處理，乃是我國公務機關遲早必須面對的議題。 [1] The White House （ 2013 ） ‧ Exec. Order No. 13526 ‧Retrieved from http://www.whitehouse.gov/the-press-office/executive-order-classified-national-security-information (last accessed July. 16, 2013) [2]id . Sec. 1.1. [3]id . Sec. 1.2. [4]id . Sec. 1.3. [5]id . Sec. 1.4. [6]id . Sec. 1.5. [7]id . Sec. 1.6. [8]id . Sec. 1.7. [9]id . Sec. 1.8. [10]id . Sec. 1.9. [11] id. Sec. 1.8(a). [12]id. Sec. 2.1. [13]id. Sec. 2.2. [14]id. Sec. 3.1. [15]id. Sec. 3.2. [16]id. Sec. 3.3. [17]id. Sec. 3.4. [18]id. Sec. 3.5. [19]id. Sec. 3.6. [20]id. Sec. 3.7. [22]id. Sec. 4.1. [22]id. Sec. 4.2. [23]id. Sec. 4.3. [24]id. Sec. 4.4. [25]id. Sec. 5.1(a). [26]id. Sec. 5.2 & 5.3. [27]id. Sec. 5.4 & 5.5. [28]id. Sec. 6.1. [29]id. Sec. 6.2. [30]id. Sec. 6.3. [31]id. Sec. 6.4. [32]Department of Defense ‧ DoD Information Security Program: Overview, Classification, and Declassification ‧ Retrieved from http://www.dtic.mil/whs/directives/corres/pdf/520001_vol1.pdf (last accessed July. 16, 2013) [33]id. Sec. 22(a). [34]id. Sec. 22(b). [35]Department of Homeland Security Management Directive System ‧ Protection of Classification National Security Information Classification Management ‧ Retrieved from http://www.fas.org/sgp/othergov/dhs/md11044.pdf (last accessed July. 16, 2013) [36]id. Chapter IV, E, 3. [37]id . at 3(a)(1). [38]id. [39]id . at 3(a)(2). [40]id . at 3(a)(3). [41]id . at 3(a)(4). [42]id . [43]id . at 3(a)(5). [44]id . at 3(b). [45]id . [46]文書處理手冊第 71 點。
全球最大無人機製造商DJI在美對科技新興公司Yuneec 提起專利侵權訴訟SZ DJI Technology Co.和DJI Europe B.V.（下簡稱DJI）來自中國，是世界上最大的無人機製造商，DJI向加州中區聯邦地區法院起訴科技新興公司Yuneec Intemational Co.Ltd.和Yuneec Usa Inc.（下簡稱Yuneec）涉嫌侵害其跟踪移動目標系統，和可拆卸支架360度攝影機鏡頭的兩項專利，且請求法院發布禁制令，以阻止進一步銷售，並請求損害賠償。 這兩項專利，一為美國專利編號9164506“跟踪移動目標系統”，一旦遠端操作員指定了目標，無人機會自動跟蹤並保持相機拍攝目標；另一個專利為美國專利編號9280038，可讓無人機的照相機旋轉360度進行拍攝，並連接到分離的手持式攝像機，DJI強調公司多年來為開發該產品投注相當的時間和資源。 總部位於香港的Yuneec在一月的消費電子展（Consumer Electronics Show）上引起轟動，Yuneec使用GPS感知技術避免危險區域如機場，媒體於消費展後的報導稱Yuneec的無人駕駛飛機已經威脅到DJI市場上的地位。 Yuneec在5月25日向加州中區聯邦地區法院提起反訴認為其無侵權，並表示目標跟踪是一個抽象的概念不能以此申請專利，“跟踪是一個古老的概念” Yuneec的代表律師威爾遜表示，“該506專利並不是要揭露新的跟踪技術，相反的它只是描述並使用眾所周知的無人機的跟踪技術“。而另項專利可拆卸的支架360度攝影機鏡頭，如GoPros已有類似的產品，甚至遠比DJI的產品還早之前。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office，以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》（AI Act, 以下簡稱AIA法案）關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models，以下簡稱「GPAI實踐準則」)，並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2]，針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務，提出模型文件(Model Documentation)標準與格式，協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務，並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況，提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者（以下稱「下游提供者」）及應向AIO提供相關資訊，其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件，並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任，其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎，這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供，以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件，是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序，確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更，包括同一模型的更新版本，同時保留模型文件的先前版本，期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求，確保在保護商業機密的同時，滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同，各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊，GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露)，其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外，應提供的資訊分為八大項，內容應包括： (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name)：模型的唯一識別碼（例如 Llama 3.1-405B），包括模型集合的識別碼（如適用），以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity)：提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點，來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies)：若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果，須列出該等模型的名稱（及相關版本，如有多個版本投放市場）。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構：模型架構的一般描述，例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格：模型主要設計規格的一般描述，包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size)：說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range)：提供模模型參數總數，記錄至少兩個有效數字，例如 7.3*10^10 參數，並勾選參數(大小)所在範圍的選項，例如：☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels：列舉在歐盟市場上使用模型的採用法，包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License：附上授權條款鏈結或在要求時提供副本；說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權；列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy：附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses：例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems：例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration：例如使用說明、基礎設施、工具）的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software：使用模型所需任何軟硬體（包括版本）的描述，若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process)：訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述，包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標，以及不同參數的相關性（如適用）。例如：「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練，以使模型與人類價值觀一致，並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale)：如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality：勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance：勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained)：取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述，包括用於註釋資料的方法及資源，以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料，如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露，應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points：說明訓練、測試及驗證資料的大小（資料點數量），連同資料點單位的定義（例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀）。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics)：指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述，如領域（例如醫療保健、科學、法律等）、地理（例如全球、限於特定區域等）、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies)：指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述，如清理（例如過濾不相關內容如廣告）、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability)：在資料獲取或處理中實施的任何方法描述（如有），以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源，包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII)，以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases)：描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time)：所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training)：說明訓練使用的測量或估計計算量，以運算表示並記錄至其數量級（例如 10^24 浮點運算）。 3.測量方法論(Measurement methodology)：描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法：說明訓練使用的測量或估計能源量，以百萬瓦時表示（例如 1.0x10^2 百萬瓦時）。若模型能源消耗未知，可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量，提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法：以浮點運算表示方式（例如 5.1x10^17 浮點運算）說明推論運算的基準計算量，並提供計算任務描述（例如生成100000個代幣Token）及用於測量或估計的硬體（例如 64個Nvidia A100）。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時，應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式，公開揭露聯絡資訊，供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊，以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時，GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊，在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，對使其充分了解GPAI模型的能力及限制，並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供，除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式，作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制，並保留控制證據以供證明遵循AIA法案，且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時，宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料，到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計，甚至運算與能源消秏等，構面完整且均有欄位說明，而且部分欄位直接提供選項供勾選，對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊，以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。因此，表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者，例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料，無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件，並要求於網站等適當地，公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時，為確保資訊的品質及完整性獲得控制，該準則亦明示不僅應落實且應保留證據，以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案，草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節，已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制，即可推動GPAI模型資訊的揭露，對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求，即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險，同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求，透過通過評測的正面效益，運用AI風險評測機制的資訊提供要求，前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則，將可以立即可獲得一定程度的實質落實，緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 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]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日：2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日：2025/07/30)