日韓電子商務法制環境與發展之比較
英國資料倫理與創新中心（Centre for Data Ethics and Innovation, CDEI）於2019年10月發布「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告（Snapshot Paper - Deepfakes and Audiovisual Disinformation），指出深度偽造可被定義為透過先進軟體捏造特定人、主題或環境樣貌之影片或聲音等內容。除取代特定主體之臉部外，其亦具備臉部特徵重塑、臉部生成與聲音生成之功能。而隨相關技術逐漸成熟將難辨網路視聽影像之真偽，故CDEI指出有必要採取相關因應措施，包含： 一. 立法 許多國家開始討論是否透過訂立專法因應深度偽造，例如紐約州眾議院議員提出法案禁止特定能取代個人臉部數位技術之應用，美國國會亦有相關審議中草案。然而，縱有法律規範，政府仍無法輕易的辨識影片製造者，且相關立法可能抑制該技術於正當目的上之應用，並導致言論自由之侵害，故未來英國制定相關制度之制定將審慎為之。 二. 偵測 媒體鑑識方法於刑事鑑識領域已實行多年，其也可以運用於辨識深度偽造。媒體鑑識方法之一為檢查個體是否有物理上不一致之現象，以認定特定證物是否經竄改，包括拍攝過程中被拍攝對象是否眨眼，或皮膚上顏色或陰影是否閃爍。雖目前英國相關鑑識專家對於媒體鑑識方法是否可辨識深度偽造仍有疑義，惟相關單位已經著手發展相關技術。 三. 教育 教育亦為有效因應深度偽造之方法。目前許多主流媒體均開始喚起大眾對於深度偽造之意識，例如Buzzfeed於去年即點出5個方法以辨認有問題之影片。科技公司也開始投入公眾教育，提高成人網路使用者對於假訊息與深度偽造之辨識，然而報告指出其成效仍有待觀察。
日本智慧財產推進計畫2015分析（下）日本智慧財產推進計畫2015分析（下） 資策會科技法律研究所 法律研究員 蘇彥彰 104年10月28日 日本智慧財產戰略本部於今年6月19日所公布的「智慧財產推進計畫2015」[1]，係以智慧財產的創造、保護、活用及三者間的有效連接作為宗旨，並以少子高齡化與地方經濟衰退、智財糾紛處理機制的使用狀況和便利性、以及內容產業海外拓展的潛力及對智財戰略之重要性為背景，提出三項核心議題並分別剖析其現狀課題及主管部會應努力之方向，本文以下針對第三項議題「推動內容產業及週邊產業整體性的海外拓展」介紹如下： 三、推動內容產業及週邊產業整體性的海外拓展 （一）現狀與課題 動畫、漫畫、電影、音樂、遊戲、電視節目等內容產業的海外發展，不僅可以增加內容產業本身的海外銷售數字，同時可以藉由吸引更多日本內容產業迷群（ファン），活用內容產業所形塑之整體風格及日本國家形象，透過拓展其他各類業種的海外市場並提升訪日觀光客的數量等，期待內容產業帶動經濟及文化間的相乘效果。然而今年度推進計畫中亦指出，目前日本的內容產品海外銷售市場規模並未十分穩固，即使是與日本文化、經濟關係較深厚的亞洲諸國，除了動漫畫等部分領域外，市場調查的結果都落於歐美、韓國之後。 遊戲產業方面，雖然和其他日本內容產業相比有較大的海外市場規模，但以全球高達數兆日幣的遊戲市場而言，仍然持續面臨中國、美國等之激烈競爭，市場地位尚未見穩固；從另一個角度觀察，日本國內內容產業規模雖然近年來未見成長，仍具備每年12兆日幣的水準[2]，相比之下目前日本內容產業的海外收入及輸出額均屬微小，應可認為尚有充分的成長空間。 （二）今後施政方向 日本智財戰略本部為求能使內容產業（特別是影視產業）更進一步打入海外市場，提高影響力並帶動周邊產業及觀光人數之提升，提出以下施策方向供主管部會遵循； 1、「配合海外當地市場喜好進行內容產品的製作」：與當地的文化、需求結合，製作使海外市場容易接受的數位內容，例如與熟知當地需求的在地電視台等進行合作，從製作階段就先行瞭解海外市場的視聽型態與動向，而對於目前已既存的電視、電影、音樂、動畫、遊戲等內容產品，則持續透過翻譯、配音、字幕製作等方式進行在地化，針對電視節目於海外其他國家播送所牽涉到的相關法律上權利處理，也需要提出更加迅速而有效率的對應作法； 2、「內容產業海外市場的持續拓展」：由於各地海外市場與日本間的物價差別，內容產品若透過單純的銷售方式不易取得滿意的銷售成績，有必要持續與熟知當地宣傳模式的業者建立合作關係，透過廣電頻道和現場活動的辦理，持續進行市場的拓展並增加曝光度； 3、「內容產業與相關產業間的合作」：目前透過J-LOP（「ジャパン・コンテンツ ローカライズ＆プロモーション支援助成金」）[3]支援辦理的海外市場宣傳活動多為單次性而缺乏整體規劃，必須透過各同類、異類產業間的合作，提出能吸引更高注目度的宣傳手法並促成彼此間的相乘效果。 （三）小結 近年來文化創意產業的成長力受到各界廣泛的矚目，而為開拓文創市場商機，政府除陸續舉辦國際級文創產業博覽會外，並且協助業者參與各種國際型會展活動以進行國際拓展，包括「文化創意產業國際拓展計畫」及「國際及兩岸文化創意產業組織搭橋計畫」等，均有效深化與國際通路間合作關係，後續採購金額均達數億元[4]。 然而若從內外銷角度來看，我國文化創意產業營業額主要仍來自於內銷收入，以2013年為例，內銷收入占總營業額的90.8%，較2012年增加1.16%，近六年之內銷收入更持續呈現擴大趨勢，2013年之成長率達4.14%[5]，顯見我國文創產業仍高度偏重內銷，外銷市場不僅嚴重偏低且呈下滑走勢。 我國文創產業政府及民間業者多年努力下雖已逐漸成熟茁壯，但眼前仍需主管機關在產業發展上提出相關獎勵措施和補助辦法，掃除不利文創出口外銷的障礙，並協助業者大力開拓海外市場以改變目前高度仰賴內銷市場之情況。就此，前揭日本智財推進計畫中所提出現況檢討和施政方針作法，應可作為我國之借鏡和參考。 四、結語 日本自2003年7月由「智慧財產戰略本部」[6]發布第一份「關於智慧財產創造、保護、活用推進計畫」[7]後，每年均依智慧財產基本法第23條[8]之規定就計畫內容進行檢討與更新，而今年度的「智慧財產推進計畫2015」除仍以智慧財產的創造、保護、活用及三者間的有效連接作為宗旨外，日本內閣總理大臣安倍晉三並於今年4月14日主持智慧財產戰略本部會議時明確指出[9]，包括各先進國及新興國家在內，就智財領域的競爭正日漸增強，日本為強化國際競爭力，有必要持續進行智財戰略構策，將日本高度的技術實力和豐富的文化資產進行結合以開創新的商業契機。 我國行政院於2012年核定通過「智財戰略綱領」[10]，期望透過經濟部、文化部、農委會及科技部規劃與推動六項行動計畫，積極引領產學研各界提升智財創造的品質，其中「戰略重點2：強化文化內容利用」項下「強化流通運用及防止非法利用」、「戰略重點4：活化流通學界智財」項下「提高學界成果產業化環境」及「戰略重點5：落實智財流通及保護體制」項下「強化智財訴訟支援與因應能力」、「佈建具多元彈性及戰略性的智財營運組織」等宗旨及內容，均與前述日本之「推動地方智財的活用」、「活化智財紛爭處理機制」、「推動內容產業及週邊產業整體性的海外拓展」三項核心議題相仿，其規劃方向和政策內容可供主管機關分析研究之。 [1] 〈知的財産推進計画2015〉，知的財産戦略本部，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku20150619.pdf（最後瀏覽日：2015/08/14） [2] 経済産業省，〈コンテンツ産業の現状と今後の発展の方向性〉，頁2（2015）http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/contents/downloadfiles/1507shokanjiko.pdf（最後瀏覽日：2015/10/16） [3] 全名為「日本內容產業在地化和行銷協力輔導金」，總額約155億日幣，申請期間自2013年3月19日起自2015年2月28日止，是日本為求內容產業的海外拓展，針對「在地化」和「行銷」進行協助，透過對海外傳播日本內容產品提供輔導，以創造「哈日風潮」、促進觀光並擴大相關產業的海外市場為目的的輔導金，詳情可參http://j-lop.jp/about/（最後瀏覽日：2015/08/13） [4] 文化部，〈2014臺灣文化創意產業發展年報〉，頁30（2014）。 [5] 同前註，頁17。 [6] 日本「知的財産戦略本部」網站，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/（最後瀏覽日：2015/08/14）。 [7] 《知的財産の創造、保護及び活用に関する推進計画》，知的財産戦略本部，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/030708f.html（最後瀏覽日：2015/08/14）。 [8] 知的財産基本法（平成十四年十二月四日法律第百二十二号）第二十三条：「知的財産戦略本部は、この章の定めるところにより、知的財産の創造、保護及び活用に関する推進計画（以下「推進計画」という。）を作成しなければならない。……」 [9] 〈安倍総理の御発言（知的財産戦略本部）【平成27年4月1 4日】〉，知的財産戦略本部，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/2015/dai11/sankou1.pdf（最後瀏覽日：2015/10/28） [10] 〈智財戰略綱領〉，經濟部技術處，https://www.moea.gov.tw/MNS/doit/content/Content.aspx?menu_id=13453（最後瀏覽日：2015/10/29）
近來歐盟健康食品上市審查標準之實務觀察歐盟自2007年起開始實施「歐盟(EC)1924/2006號食品營養及健康訴求規則」(簡稱營養與健康訴求規則)以來，對於以營養與健康為訴求的產品，要求廠商上市販賣之產品，必須經過科學實證，產品標示必須簡易明瞭，強調科學實證必須證明食用該產品對人體有益，並證明食用產品與其功能效果間能建立因果關係，更強調文字敘述應貼近事實、清楚明瞭、確實可靠，避免使用模糊不清或造成不同解讀的文字，以便於消費者識別選購產品，滿足個人攝取這類食品的需求。 自規則實施以來，業者紛紛向歐盟食品安全管理局(European Food Safety Authority，簡稱EFSA)遞交申請案件，期待通過審查，獲准上市。然而，以營養與健康訴求規則中的第十四項減少疾病風險與促進兒童健康訴求，引起較多爭議。到2008年9月底，九件申請案當中已有八件遭到EFSA駁回，無不引起產業界的恐慌。僅Unilever(聯合利華公司，以下簡稱Unilever)的植物固醇產品(plant sterol)一案通過。反觀其餘個案，廠商遭EFSA駁回申請案的理由不一。例如，法國廠商Bio-Serae以仙人掌纖維衍生物申請具有降低血脂質的健康訴求，EFSA表示提交的證據資料不足以建立食用產品與效果功能間的因果關係。再者，另一件訴求ALA(α亞麻油酸)和LA(亞麻油酸)之攝取可以促進兒童生長的申請案中，EFSA接受廠商檢附的證據資料，但表示孩童經由正常飲食即可攝取足夠的ALA與LA，攝取量高於均衡飲食標準沒有益處。 雖然EFSA之意見不具有法律效力，且負面意見不表示否定產品之成分或功能，僅表示其依據資料不完整，不足以證明兩者具有因果關係，但卻具有相當之影響力。目前某些業者面對法令細節尚未明朗，同時負面意見多於正面意見的情形下，憂心負面意見恐將影響公司與產品形象，先行退出審查過程並暫緩產品上市。到2008年底，EFSA又駁回五件關於益生菌(probiotics)增進兒童健康的申請案，表示提供的證據資料不足以證明其功能為由。累計至去年底二十七申請案中(含上述五件益生菌申請案)，僅有五件申請案獲得EFSA之正面意見，負面意見依舊多於正面意見。 然而在2009年1月，EFSA核准西班牙廠商Danone促進兒童骨骼生長的健康訴求，表示證據資料足以建立因果關係，證明維他命D有助於鈣質攝取。顯示出業者提供充足科學證據資料與完整的產品說明，以證明其食用產品與功能效果間的因果關係，將利於審查作業進行，也將助於獲得EFSA之核准上市。
歐盟執委會制定《高風險AI系統分類指引》草案，提供適用說明與案例清單協助風險判定歐盟執委會制定《高風險AI系統分類指引》草案，提供適用說明與案例清單協助風險判定 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年09月10日 今（2026）年5月19日，歐盟執行委員會（European Commission，下稱歐盟執委會）發佈《高風險AI系統分類指引》草案（Draft Guidelines on the classification on high-risk AI，下稱指引草案），分別針對「產品嵌入型高風險AI」（Annex I）、「獨立型高風險AI」（Annex III）提供更詳細的條款說明與應用案例，以協助供應商、部署者和利害關係人可以清楚地判斷其使用之AI系統是否為高風險範疇。 壹、事件摘要 《歐盟人工智慧法》（EU AI Act，下稱AIA）於2024年6月13日制定通過，並於2024年8月1日正式生效。其中，AIA第6條主要規範高風險AI系統之分類規則，例如「產品嵌入型高風險AI」、「獨立型高風險AI」與高風險應用豁免條款，並於第6條第5款要求歐盟執委會諮詢歐盟人工智慧委員會（European Artificial Intelligence Board）意見後，依AIA第96條規定制定指引，並提供一份包含屬於高風險與不屬於高風險之AI系統使用情境的完整應用案例清單。 因此，歐洲執委會基於上述的法律義務而制定指引草案，原定於2026年6月23日前邀請各方利害關係人完成公眾諮詢意見，包括AI系統的供應商與開發者、企業、公共機構，以及學術界、研究機構與一般公民等[1]。然而，歐洲執委會收到來自多個產業協會及其他利害關係人的請求，希望將期限進一步延長4週。歐洲執委會為了讓利害關係人有更充分的時間提交意見，決定將截止日期延長至2026年7月23日[2]。同時，歐洲議會（European Parliament）於6月16日通過「第七號數位綜合法案」（Omnibus VII）下對AIA的修正案，調整AIA設定的合規時程，包括延後高風險AI系統的義務期限，將「獨立型高風險AI」延至2027年12月2日適用，而「產品嵌入型高風險AI」則延至2028年8月2日[3]。於是，歐洲執委會為配合法遵義務的時程規劃，並針對蒐集的公眾諮詢意見，就指引草案做最後的檢討修正，預計於2026年底前公布正式版的《高風險AI系統分類指引》[4]。 貳、重點說明 指引草案主要有三份文件，包括一般原則主文件、「產品嵌入型高風險AI」文件（下稱Annex I文件）與「獨立型高風險AI」文件（下稱Annex III文件），以下就高風險AI分類之一般性原則、Annex I文件和Annex III對高風險AI的系統判定、實例說明和豁免條款進行介紹。 一、高風險AI分類之一般原則 （一）「AI系統」之法律定義 指引草案指出評估AI系統是否屬於高風險的前提，是該系統必須先該當AIA第3條第1款對「人工智慧系統」的法律定義，即該系統必須是：「基於機器的系統，其設計旨在以不同程度的自主性運行，且在部署後可能表現出適應性；為了明確或隱含的目標，該系統從其接收到的輸入指令中進行推論動作，以產生預測、內容、建議或決策等輸出內容，進而影響物理或虛擬環境」。因此，若僅為一般無適應性或推論特質之傳統軟體或自動化決策系統，則不屬於AIA的管制範疇[5]。 （二）「預期用途」（intended purpose）的定義 依據AIA第3條第12項，「預期用途」係指提供商在使用說明、行銷文宣及技術文件中所提出之使用情境與條件，確保「言行一致」的一貫性審查原則。針對通用型AI（General Purpose Artificial Intelligence, GPAI），指引草案確立了「擴張推定原則」，若AI供應商未在所有公開資料中「一致、具體且連貫地」限制或排除高風險用途，在該用途具備技術可行性與合理可預見的前提下，系統將被直接推定涵蓋高風險用途而定性為高風險AI[6]。不僅如此，指引草案強調「實質重於形式」原則，供應商僅於商品或服務條款中進行形式宣告排除高風險，在法律上不足以規避合規義務，只要產品定位或功能演示實質上仍明示或暗示高風險用途，監管機構將直接判定其為高風險系統並進行監督[7]。 二、Annex I文件：產品嵌入型高風險AI之判斷基準 （一）「安全組件」（safety component）之判定邏輯 依據AIA第3條第14款，「安全組件」採獨立自主之法律定義，作為「產品嵌入型高風險AI」的判斷要件之一，即「產品或AI系統之組件，其履行安全功能，或其失效或故障會危及人身健康安全或財產」。指引草案闡釋了兩大判定路徑，一為「意圖導向」，依主觀判定其功能是否為「預防或減輕」健康、安全或財產之風險；二為「後果導向」，採客觀風險判定，只要該AI系統在客觀上會實質增加危害、危及自然人生命、健康或財產，仍會定性為安全組件[8]。 （二）「第三方符合性評估」（third-party conformity assessment）的轄管產品 另一個要件為「第三方符合性評估」的轄管產品，若產業或產品法規有針對特定產品的安全性要求履行「第三方符合性評估」的送檢程序時，原則上該產品在AIA的架構下會被視為高風險AI系統。指引草案指出，有些產品法規（如玩具、機械）基於程序的便利性，允許廠商可以「自主宣告」符合歐盟的規格標準，而免除「第三方符合性評估」的義務，但不代表該產品沒有安全性的監管要求。換言之，指引草案闡釋有需要「第三方符合性評估」（包括以自主宣告代替）的AI產品並同時為安全組件時，即被納入「產品嵌入型高風險AI」的範疇[9]。 三、Annex III文件：獨立型高風險AI之判定基準 （一）八大敏感領域之AI應用 依據AIA第6條第2款規定，獨立運作之AI系統，其高風險判定完全取決於供應商所宣告之「預期用途」是否落入Annex III所列之八大敏感領域，包含生物識別、關鍵基礎設施、教育、就業、服務提供、執法、移民與邊境管理、司法與民主程序等[10]。 （二）評估對象僅限於「自然人」 指引草案澄清，AI系統是否為高風險除取決於其預期用途之敏感領域外，亦必須僅限評估「自然人」，如僅為法人或公司，因不涉及個人權利，原則上不會被判定為高風險，但其系統判定涉及之實質利害關係人為自然人時，仍屬於評估「自然人」之範疇。比如，產品保險的AI應用相較於人壽或健康保險的AI應用不涉及自然人評估，原則上不會判定高風險。此外，指引草案補充供應商不能僅透過「在系統部署時加入人類審查／監督要求」，就主張該系統可以被降低為非高風險[11]。 （三）複雜系統與代理式AI（Agentic AI）之整體性評估 為防範供應商透過系統設計或分拆架構規避監管，指引草案強調，若數個AI 模組共同構成一複雜架構（或代理式AI setup），且其合併輸出實質影響了最終決策，涉及敏感領域與自然人權益，則整體系統必須被視為單一高風險AI應用進行評估[12]。 （四）「豁免機制」之除外條款 指引草案說明，依AIA第6條第3項規定，就程序性任務（不對資料進行價值判斷）、改善既有成果（不影響已做成之決策）、偵測決策偏差（檢視已做成之決策）或準備性任務（提供背景輔助資料）等，因不具實質影響力，供應商或部署者得豁免適用高風險AI規定，但針對「剖繪／貌相」（profiling）技術，採取絕對高風險AI認定，由於涉及自然人之個人特徵（如工作表現、經濟狀況、健康、個人偏好、行為模式等）與自動化評估、分析或預測，而例外不適用豁免條款[13]。另外，指引草案以體育賽事或演唱會的「群體地理分析」或「人流密度監測」AI應用為例，如僅就非個人資料或特定區域的人群密度進行分析，則不屬於針對個人特徵之剖繪技術，也就非高風險應用，以此說明「非特定的群體統計」和「針對性的個人特徵分析」之技術差異[14]。 參、事件評析 歐盟執委會公布的指引草案，其三份文件加起來長達165頁左右，僅就AIA第6條的高風險AI相關規定提出詳細的法規解釋與案例清單，協助AI系統的供應者和部署者了解高風險AI應用的定義和適用範圍。整體而言，因歐盟採取以風險分類的治理規範架構，於AIA明定高風險AI的規範要件，並一體適用歐盟會員國，其工程浩大需要長期的準備與作業時間才能完成，但其內容就高風險的定義、案例與適用說明對於臺灣的風險治理均具有一定的參考性。 無獨有偶，行政院於今年7月函頒《人工智慧風險分類框架》，就高風險AI應用的判定雖未採取Annex III之敏感領域進行判斷，而係參考《人工智慧基本法》第17條之立法理由與第5條第1項規定，檢視AI應用是否會對國家安全、基本權利、生命安全、財產保障、社會秩序或生態環境造成嚴重危害為判準。但究其實質，兩者的規範結構並不存在衝突，依《人工智慧基本法》第16條第2項規定，各目的事業主管機關基於人工智慧應用風險管理之需要，得對轄管產業制定管理規範。因而，目的事業主管機關在盤點轄管產業的高風險AI應用情境時，本就可依產業領域的專業特性和需求參考國際經驗或相關規範協助其風險判定，故參酌歐盟執委會發佈之指引草案如對目的事業主管機關有所幫助，亦無不可。 總的來說，歐盟執委會的指引草案可視為一份實務操作清單，我國對於產業的AI應用在判定高風險有困難或疑義時，不妨可以參考以獲取更充分的資訊進行相關判斷。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] European Commission, Draft Commission guidelines on the classification of high-risk AI systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/draft-commission-guidelines-classification-high-risk-ai-systems(last visited August 27, 2026). [2] European Commission, Targeted consultation on the draft guidelines for the classification of high-risk artificial intelligence systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/consultations/targeted-consultation-draft-guidelines-classification-high-risk-artificial-intelligence-systems(last visited August 27, 2026). [3] European Commission, Guidelines for providers and deployers of AI high-risk systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/guidelines-ai-high-risk-systems(last visited August 27, 2026). [4] 同前註2。 [5] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high-risk AI: General principles, 2026, p2-3. [6] id. [7] id. [8] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high risk AI systems: Annex I of AI Act, 2026, p5. [9] id. at 9-11. [10] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high risk AI systems: Annex III of AI Act, 2026, p4. [11] id. at 5-6. [12] id. [13] id. at 8-13. [14] id. at 104.