美國政府設立Apps.gov網站推動雲端科技運用

  美國政府在9月15日宣布,為了減少基礎建設的相關費用以及降低政府運算系統的環境衝擊,因此設立Apps.gov網站,展示並提供經政府認可的雲端科技運用。

 

  據美國聯邦政府CIO Vivek Kundra表示,Apps.gov網站是美國政府首度對外發表,針對減少IT花費政策的成果。目前美國政府IT預算幾乎都花費在設立資料中心,單在國家安全部下就設有23個資料中心,而這也造成了聯邦政府的資源消耗在2000年到2006年間增加了兩倍,為了落實減少基礎建設花費的政策,並基於安全性的考量,希望能夠盡量利用現有的系統。

 

  美國政府目前推動的雲端運算倡議計劃有三個主要內容,第一個主要內容即為全新的Apps.gov網站,提供企業一個情報交換平台、社交媒介與雲端IT服務。雖然目前網站尚未完全運作,甚至還曾造成一連串的錯誤訊息,但美國政府當局仍希望該網站最終能成為一次即可滿足的服務商店(one-stop shop),可在一個平台上提供多種類的雲端運算服務。Kundra表示,美國能源部已經開始使用該網站執行部分相關業務。

 

  該計畫的第二個重點則是預算,美國政府在2010年將會致力推動雲端運算領航計畫,並為此編列年度預算,希望能投入更多輕量的工作流程(lightweight workflows)至雲端科技的發展。而在2011年,美國政府則預計會發布相關指導準則至各機關部門。

 

  最後,該計劃亦會配合安全性、隱私及採購等相關政策。Kundra表示,將會確保所有資料都受到完善保護。

 

  Google創辦人之一Sergey Brin也宣佈Google將會投入部份雲端運算系統專供聯邦政府使用,此系統與Google提供給一般企業的系統相似,但會針對政府需求稍做修改。除了Google之外,Microsoft、Facebook、Salesforce.com及Vimeo等公司亦提供雲端運算服務予政府機關使用。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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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.

從美國政府責任署建議國防部應改善其處理智慧財產的方式初探美國國防部之智財管理

從美國政府責任署建議國防部應改善其處理智慧財產的方式初探美國國防部之智財管理 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年2月15日   根據美國政府責任署(U.S. Government Accountability Office,下稱GOA)於去(2021)年12月發布的報告指出,美國國防部(U.S. Department of Defense,下稱DOD)對智慧財產的管理能力不足,可能降低任務準備程度並導致維運軍武的成本飆升[1]。本文將簡介GOA報告的發現,聚焦於DOD的智財管理情況,藉此一窺美國國防部的智財管理模式。 壹、事件摘要   美國國會於2018年通過《國防授權法案》(National Defense Authorization Act,簡稱NDAA),裁示DOD建立智財取得及授權政策,DOD據此訂定其智財指令、規劃智財權責單位、人員及相關培訓機制,嗣後國會於2021年委請GAO檢視DOD之智財指令及其執行情況。 貳、重點說明 一、DOD的智財指令   DOD依據以下智財相關法規,設定其智財指令,如:使小型企業、大學和其他非營利組織可保留其發明之專利權的《拜杜法》(Bayh-Dole Act)[2]、授予無論規模大小所有聯邦締約方全部或部分由聯邦資金所獲得的專利權之12,591號行政命令[3],以及要求DOD應訂定相關規範以解決和締約方間技術資料的相關權利之《國防採購改革法案》(Defense Procurement Reform Act)[4]等,並強調六項核心原則[5]: 1.將智慧財產權規劃整合到採購策略中,以考量對競爭力和可負擔性的長期影響。 2.確保採購專業人員具備履行公務所需的相關智財知識,以支援智財採購規劃期間內進行關鍵的跨職能協調。 3.對智財可交付成果和相關授權進行特別協商,相較標準授權能更有效地平衡DOD和產業界間的利益。 4.就預期智財和維運目標與產業界進行明確有效的溝通。 5.尊重和保護私部門和政府資助的智慧財產權。 6.政府必須確保締約方所交付之智財成果和有相應的授權。 二、GAO檢視DOD之智財指令執行結果   應國會要求,GAO對DOD的智財指令進行通盤檢視,並對智財權責單位、人員及負責培訓之機構展開調查,訪談相關人員指令的實際執行情況,其檢視結果如下: (一)DOD的智財指令不足以促進其取得智財的製程細節或處理資料權利之能力   DOD智財指令雖整合取得、授權智財的相關法規和指引等要求,並強調其核心原則,然該指令和DOD其它相關的內部指令仍未有更明確的內容可解決取得細部製程或處理資料權利的問題。DOD通常會為其新銳軍武器系統-包含電腦軟體、技術資料、用戶手冊等取得或註冊智財權,而DOD智財指令所指的技術資料,是包括任何科學或技術性質的記錄資訊,如:產品設計或維護資料和電腦軟體檔案(含:執行程式碼、開源碼、程式碼清單、設計細節、流程、流程圖等);但常未同步取得用於運行和維護武器系統的智財,如:細部製程或技術資料等[6],倘若未及早取得或獲得相關授權,可能影響軍武系統的操作和維護,從而影響武器的競爭力,並增加管理成本[7]。   實際上,GAO已接獲因技術資料取得問題而對任務有不良影響的報告:2021年7月F-35計劃因維修供應商取得的技術資料不足以滿足維護需求,使關鍵的引擎維修時間比預期的更久;2020年3月部分海軍艦艇計劃的維護作業也因缺乏技術資料出問題,而上述情況若在計畫前期就確認包含技術資料和細部製程等所需智財,並在採購過程中及早規劃取得,可因此節省後續衍生的數十億美元維護成本[8]。 (二)DOD尚未為智財人員訂定完善的策略、人員配置規劃和投注足夠的資源,以充分履行智財指令所規定的廣泛職責   根據GOA的調查與訪談相關人員,智財人員在以下情況都面臨不確定性: 1.資金和人員配置   DOD目前計劃在2023財會年度前,為智財主任及其在國防部長辦公室(Office of the Secretary of Defense,下稱OSD)的團隊提供五個職位的資金,但其中四個為臨時職位,這可能在招聘人才的過程中造成反效果,不利於未來的人員配置。 2.連結其他計劃專家支援不足之處   OSD的智財人員希望DOD中其他計畫的智財專家庫能提供支援,協助訂定智財策略並與承包商進行談判等事宜,但DOD尚未針對 OSD智財團隊將如何和其他專家合作提出具體作法。 3.專業知識   DOD的智財指令指出智財人員應該具備:採購、擬定契約、工程學、法律、後勤、財務分析以及估值等領域的專業知識,但受訪談的人員表示,該部門目前在智財權估值和財務分析這兩個關鍵領域仍有不足,仍須進行補強[9]。 (三)智財培訓涵蓋多項活動但未安排優先順序,且未具體確定哪些人員應該接受培訓   DOD的智財培訓由其設立的美國國防武獲大學(Defense Acquisition University,又譯為國防軍需大學,下稱 DAU)執行,該大學專為國防相關之政府人員、承包商提供採購、技術和後勤等專業培訓[10]。為改善智財培訓,DAU展開為5年期的智財策略計畫,計有60多項活動待執行,但該策略計劃缺乏重點,沒有排出活動的優先順序,也未具體提出DOD的哪些智財人員應該接受培訓[11]。 (四)DOD須致力發展追蹤已取得/授權智財之後續使用情況的能力   DOD目前的智財指令指示相關政府單位須管理智財相關的契約及智財文件,以避免在採購智財及其相關授權時重複採購,或隨時間流逝而喪失智財權,然而根據訪談結果,相關人員表示DOD採購極大量的智財或相關授權,但不具備追蹤各個智財獲授權使用情形的能力[12]。 三、GAO對DOD的建議   GAO彙整其檢視DOD智財指令執行情況的結果後,對DOD提出下列四個建議[13],建議內容不外乎是指定與智財管理相關的重要項目須指定負責人,且該負責人須為對應智財相關單位的較高管理階層,確保待改善項目有監督與執行者。 (一)完善智財指南   採購及維護次長(The Under Secretary of Defense for Acquisition and Sustainment)應確保DOD智財指南已闡明DOD人員將如何取得細部製程或技術資料。 (二)確保跨部門合作與資源連結   國防部長(The Secretary of Defense)應確保部長辦公室和各部門所需的合作、人員配置和資源,以連結各計畫智財相關專家、人員。 (三)確認智財活動優先順序   採購助理部長(Assistant Secretary of Defense for Acquisition)應確保智財主任(Director of the IP Cadre)與DAU主席合作,為DAU在2023年至2025年間主責與智財相關活動確定優先順序。 (四)確保智財培訓效益   採購助理部長(Assistant Secretary of Defense for Acquisition)應確保智財主任訂定補充指引,以協助部門負責人和採購職業管理主任(Director of Acquisition Career Management,DACM)確定國防部人員在關鍵專業領域接受之智財培訓和取得的證書能使其有最大的獲益。 參、事件評析   綜觀GAO的檢視結果,雖然DOD的智財管理仍有改善空間,但以足見美國聯邦政府對其智財管理之重視程度,不僅指示部會自行管理智財,更透過部會外的公正單位,從規範到組織實際執行情況進行通盤檢視;而部會內部對於智財管理的程度,已經從訂定和整合智財相關規範,進一步到落實在日常任務中,不只重視部會所需技術本身的智財取得或保護,更欲推進到策略計劃前期,將維護軍武相關的細部製程和技術資料等相關內容及權利也納入採購範圍,甚至為此盤點智財所需的專業能力、規劃培訓專門人員,以促進智財管理的量能,其對智財管理深化及重視的程度值得我國借鏡。 [1] GAO, Defense Acquisitions: DOD Should Take Additional Actions to Improve How It Approaches Intellectual Property, (Nov. 30, 2021), available at https://www.gao.gov/products/gao-22-104752 (last visited Feb. 7, 2022) [2] The Patent and Trademark Law Amendments Act of 1980 (Bayh-Dole Act), 35 U.S.C.§§ 200–211, 301–307. [3] President’s Memorandum to the Heads of the Executive Departments and Agencies,Government Patent Policy (Feb. 18, 1983); Exec. Order No. 12,591, § 1(b)(4), 52 Fed. Reg. 13,414 (Apr. 10, 1987) [4] Defense Procurement Reform Act, 1984, Pub. L. No. 98-525, § 1201. [5] Supra note 1, 17-18. [6] Id., 7, footnote 21. [7] Id., 1. [8] Id., 1. [9] Id., 24-28. [10] DAU, About DAU, at https://www.dau.edu/about (last visited Feb., 7, 2022) [11] Id., 29-30. [12] Id., 32-33. [13] Id., 33-34.

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