談傳統民俗文化藝術之保護－兼論原住民族傳統智慧創作保護法草案
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)
新加坡與東協八國智財局簽署合作協議，加速特定領域專利申請流程以推動東協轉型工業4.0新加坡智慧財產局（IPOS）於2019年8月28日2019年新加坡智財週活動（IP Week @ SG 2019）中，宣布與東協（ASEAN）八國智財局簽署合作協議，新加坡與八個東協成員國智財局將推動在金融科技、網路安全、機器人等關鍵新興科技領域的專利加速審查與許可時程，在為期兩年的試辦計畫當中，企業與研發者最快將可以在提出申請後6個月獲得專利許可，以加速東協國家在推動轉型工業4.0相關基礎建設與製造的進程（Acceleration for Industry 4.0 Infrastructure and Manufacturing，簡稱AIM），並有助於東協國家掌握工業4.0為全球所帶來預計高達1.2兆至3.7兆美元的龐大商機。 根據國際知名管理顧問公司麥肯錫公司（McKinsey & Company）的統計，工業4.0將能為東協國家帶來至少2160億至6270 億的巨大製造業商機，除了前述加速關鍵新興科技領域專利審查的AIM試辦計畫外，包含新加坡在內的九個合作國智財局將擴大合作範圍至專利合作條約（Patent Cooperation Treaty，簡稱PCT），在為期三年的試辦期間內，專利申請人將可選擇透過取得東協國際檢索局（ISA）與國際初步審查局（IPEA）的PCT報告，以加速專利申請人在其他東協國家的專利申請。新加坡透過與東協國家、世界各國的智財合作，積極推動新加坡與全球創新社群（global innovation community）的連結，不僅為全球創新趨勢提供更多價值，亦同時鞏固新加坡作為創新中心的國際地位與經濟成長動能。
歐盟執委會（EC）因根據社群網站使用者的政治觀點投放精準廣告，遭歐盟資料保護監督機關（EDPS）訓誡歐盟資料保護監督機關（European Data Protection Supervisor, EDPS）於2024年12月13日，就歐洲數位權利中心（Noyb - The European Center for Digital Rights，下稱noyb）之申訴做成決定，認定歐盟執委會（European Commission, EC）於社群媒體上依據使用者的政治傾向投放精準廣告，違反歐盟機構資料保護規則（Data Protection Regulation for EU institutions, bodies, offices and agencies, EUDPR），對EC作成訓誡處分。 本案背景事實：EC在2023年9月15日至28日間，於社群網站X上投放了精準廣告，旨在向公眾傳達EC當時正在推動的兒少性剝削防治法（Child Sexual Abuse Regulation, CSAR）草案。該草案本身亦因涉及對數位通訊服務的管制而引發了隱私爭議。EC委託X依照其制定的受眾方針進行廣告投放，該投放方針定義了某些包含和排除關鍵字，和排除了與政治利益相關的帳戶。該政策顯示，包含的關鍵字多與「親歐盟」的立場與情緒相關，包含特定政黨如荷蘭自由民主人民黨（Dutch VVD）；而排除的關鍵字則多與「疑歐論」的立場與情緒相關，如Viktor Orban。X並透過關鍵字定位和相似（look-alike）策略，根據關鍵字和與代表資料（proxy data）相比較下顯示出的相似性，篩選成年荷蘭公民進行精準廣告投放。 Noyb認為此類廣告投放操作已經涉及EUDPR第10條第1項的特種個資（政治立場），在同條第2項之許可性條件未獲滿足之情況下，已構成EUDPR第4條第1項(a)的合法性原則的違反。EC則主張其並未利用X使用者的個人資料，也未打算處理特種個資，只是使用X的服務。EC還主張，為了傳達立法草案，並基於EC依歐盟條約（Treaty of EU, TEU）的提案權，其行為也應該被認為是出於EUDPR第5條第1項(a)的公共利益，具備合法基礎。 EDPS經過調查後，認定： 1.EC透過委託投放廣告和制定受眾方針，決定了資料處理的目的（purpose determination），在此範圍內，也應被認為是資料控制者。 2.社群媒體供應商透過比較和關鍵字分析將使用者歸類為具有某些宗教、哲學或政治信仰，亦屬處理了使用者的特種個資。 3.雖然當事人若屬主動公開特種個資，會滿足EUDPR第10條第2項(e)的許可性條件，但依照歐盟法院判決先例，僅點讚某些貼文不當然等於當事人主動公開其這類動態個人活動資料，且即便當事人使用公開帳戶可能滿足許可性條件，該資料之處理仍須具備合法性基礎。 4.TEU中有關提案權之規定本質上非常籠統，難認包含EC的宣傳活動。因此EC進行的資料處理其實並不符合EUDPR第5條所謂的有明確法律依據要求，從而，難認具備執行符合公共利益的任務之合法基礎。 5.最後，雖然EDPS認為EC違反EUDPR，但也同時認為，廣告已經結束，並無罰款的必要，因此僅對EC做成訓誡處分。
歐盟理事會將嚴格執行資料保護基本權歐洲理事會修訂「保護個人有關個人資料處理及自由流通規則（一般資料保護規則）」（Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (General Data Protection Regulation), GDPR），該草案內容包括行政罰鍰三審制（three-tiered system）。凡故意或過失違反歐洲資料保護基本權之企業，情節重大者，可能招致鉅額行政罰鍰，草案之裁罰性措施將讓從業者更加重視資料保護法益。 是否對違反GDPR之侵權行為裁處罰鍰，會員國政府有裁量權限；已受刑事制裁者，政府亦得免除罰鍰以避免重複處罰。資料保護主管機關（data protection authorities, DPAs）依三審制判斷，確保所裁處罰鍰具有效性、比例性及嚇阻性。三審制包括：第一審，是否對資料當事人之資料要求延遲、變更回應；第二審，是否對資料當事人、DPAs盡資訊透明義務；第三審，各種具體侵權行為，包括對於資料取得缺乏法律依據、未能即時告知資料違反情事，或未採取適當安全防衛措施於歐盟以外區域傳遞資料等。 依草案，DPAs審酌罰鍰額度時，應依下列計算罰鍰： (1) 企業故意或過失未能於一定期間內，回應資料當事人之資料查閱請求者，裁處上一會計年度全球總年營業額0.5%罰鍰。 (2) 企業故意或過失未能提供任何或所有符合資料當事人要求之必要資訊；或未能對消費者充分揭露個人資料蒐集、處理的目的者，裁處上一會計年度全球總年營業額1%罰鍰。 (3) 企業故意或過失未能維護消費者權益，更正或刪除消費者資料，違反GDPR所保障之消費者「被遺忘權」者，裁處上一會計年度全球總年營業額1%罰鍰。 (4) 企業故意或過失處理個人資料，行為不具適法性、違反法規、沒有對當事人通知資料違反或將個人資料傳遞自歐盟以外區域，該區域沒有適當安全資料保護者，就企業上一會計年度全球總年營業額裁處2%罰鍰。 六月中旬，歐盟各部長將就歐洲議會、歐盟理事會的提案，就罰鍰額度進行最後協商，未來將持續關注草案協商後續發展。