本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
中國大陸商務部擬整併外資三法重新建構外資企業管理規範 資策會科技法律研究所 法律研究員 丘瀚文 104年12月 壹、前言 中國大陸自1979年開始為引進並規範外國投資,陸續頒布《中外合資經營企業法》、《中外合作經營企業法》《外資企業法》(下稱外資三法),雖外資三法奠定了中國大陸開放外資的基礎,惟頒布日期年代久遠,最近一次的修訂是在2000年和2001年,已難以跟上世界潮流。包括外資三法之逐案審批制以及對外國投資者企業組織型態之規定等,皆不利於外資進入中國大陸。因此中國大陸在第十八屆三中全會提出「構建開放型經濟新體制」、「統一內外資法律法規」與「改革涉外投資審批體制」等方針。 有鑑於此,中國大陸商務部隨後於2015年1月提出《外國投資法》草案,並廣徵外界意見。依據商務部草案徵求意見稿說明,《外國投資法》立法目的有三;一為外資三法確立的逐案審批制管理模式已不能適應構建開放型經濟新體制的需要,應建立新管理模式。二為外資三法中關於企業組織形式、經營活動等規定和《公司法》等相關法律重複且適用衝突;三是外資併購、國家安全審查等重要制度需要納入外國投資的基礎性法律建構。草案內容對我方業者影響甚钜,本文將說明《外國投資法》草案重點,供各界瞭解並預為因應[1]。 貳、《外國投資法》草案主要內容 一、外資投資項目:負面表單模式 現行外資三法對於外商投資項目規範方式係採逐案審批制,舉凡一切外國投資事項,例如合資企業與合作企業之契約、章程內容與修正等,皆須經由各主管機關審批方得執行。而由於各地政府於審批時所使用標準不同,容易造成外資審批程序不透明、審查時間長短不同等困擾。國務院為解決此一問題,於2015年頒布〈國務院辦公廳關於印發自由貿易試驗區外商投資准入特別管理措施的通知〉,針對自由貿易試驗區之外商投資案件改採負面表列方式管理,非負面表列之行業均按照內外資一致原則實施管理。 商務部於2015年1月所提出之《外國投資法》草案中,亦承繼此宗旨採取相同管理方式。依《外國投資法》草案第25條與26條之規定,中國大陸官方應設置「禁止實施目錄」與「限制實施目錄」,其中禁止實施目錄指外國投資者不得投資之項目,限制實施目錄則係指外國投資者經須由主管部門許可方得投資之項目,主管部門並得限制如持股比例、投資區域等條件。簡言之,於《外國投資法》草案中,取消了審批制度,除了「禁止實施目錄」與「限制實施目錄」所負面表列之項目外,原則上外資毋庸經主管機關許可即可投資。 二、外商投資組織變更 關於中國大陸外商投資組織,由於外資三法以及各種實施細則對外資企業設有特殊組織機構規範,造成《公司法》頒佈後同時有兩種外資投資組織體系併存,在法制運作實務上迭生困擾。例如關於董事會之職權,依《中外合資經營企業法》董事會為合營企業最高權利機關[2],且合營企業性質為有限責任公司[3];惟依《公司法》規範體系觀之,有限責任公司最高權利機關卻為股東會,兩者規範顯有衝突。 本次草案中雖廢除了外資三法適用,惟並未對外資企業形式做出具體規範,僅提及應按《公司法》、《合夥企業法》、《個人獨資企業法》等法律法規變更企業組織形式和組織機構,因此現有外商投資企業若組織形式與《公司法》、《合夥企業法》、《個人獨資企業法》法律規定不一致,則須依該等規範進行調整。 三、外國投資安全審查 為避免外國投資者進入,影響國家安全或造成中國大陸產業打壓可危,國務院已於2011年2月發佈了〈國務院辦公廳關於建立外國投資者並購境內企業安全審查制度的通知〉,並建立了一套國家安全審查體系。而為了鞏固國家經濟體質,本次草案中仍承繼原有的國家安全審查體系,內容包含國外投資者在投資特定項目時,應經由國家審查通過後方得進行,包含外國投資者應透露投資金額、出資比例、經營計畫並與主管機關進行預約商談等程序。而所謂影響國家安全或造成中國大陸產業打壓,則需考量外國投資者投資對國家關鍵研發能力、技術領先地位、國家經濟運行影響等要件。審查結果則分為三類:1.外國投資無危害國家安全疑慮者可通過審查;2.外國投資可能危害國家安全但可藉由限制性條件消除者,可附條件通過審查;3.外國投資危害國家安全重大者不予通過。 四、外國投資企業事前報告與事後監督制度 為顧及國內產業推動,本次草案中並新增訊息報告制度,要求外國投資者在投資實施前或投資實施日起30日內,須向主管機關提交訊息報告,報告內容包含外國投資金額、領域、方式、出資比例等;且外國投資者亦須於每年4月30日前,提交上一年度資訊報告予主管機關。主管機關則具有監督管理之責,應檢察企業「是否投資禁止實施目錄」、「是否履行訊息報告義務」、「是否違反主管機關設立投資限制目錄許可要件」。若審查結果發現確實違反規定,該外資將面臨罰款、沒收非法投資所得並吊銷許可等行政罰,違反訊息報告義務情節重大者,尚可處以最高1年以下之有期徒刑或拘役。 五、判別外資標準:實質控制 本次《外國投資法》草案第15條,重新定義對所謂「外國投資」進行定義,其中最重要是明文限制過去遊走於法律灰色地帶的「協定控管」(Variable Interest Entity)。 由於中國大陸對於外資投資領域的限制相當嚴格,尤其是電信業、金融業、媒體業、出版業等,因此實務上外資則常透過「協定控管」之方式規避官方禁止投資項目[4]。所謂「協定控管」係指外國公司為規避投資項目限制,不以直接購買股份的方式投資,而透過合約方式列協議達到實質上控制境內公司,如此外觀上非屬外國投資企業,即可規避外資三法所設立之外商投資項目限制。 商務部發現外國投資企業可能利用「協定控管」規避負面表單所表列項目,故於本次草案中明文規定外國投資者定義包含受外資「實質控制」的境內公司,而將「協定控管」的投資納入外國投資定義中[5]。值得一提的是,外國投資者如受中國大陸投資者控制,其在境內之投資可視為中國大陸投資者投資,不適用《外國投資法》。簡言之,《外國投資法》建立雙向判定的實質控制標準,判別方式則視「外國投資者是否實質控制企業」以辨別外國投資者與中國大陸投資者。 參、結論 大陸近來對於外資整體管理方向皆為改革開放路線與降低投資標準,本次由商務部所提出之《外國投資法》草案,亦承繼此改革開放精神,進一步擴張了外資投資項目,並加入了事前報告與事後監督制度,一方面放寬外資進入的門檻,同時加強外資進入後的監督。此一作法對於我方業者造成之影響整理如下: 一、契約、章程內容更加靈活 依現行投資三法規定,合資企業與合作企業之契約、章程內容與修正均需得主管機關同意。而《外國投資法》草案中,關於投資契約、章程規定並非審查之重點,縱使投資契約變更亦無須主管機關再次審查,此點變更可使我方業者投資時,契約與章程內容設立、變更皆能更因應情勢而有變化,為雙方交易帶來更大的利益。 二、台商組織變更 本次草案將外資三法之企業組織體系廢除,我方業者商業組織結構應隨之變更。又考量到此一變更將提升外國企業管理成本,商務部亦於草案中規定三年之緩衝期間,亦即應於草案生效後三年內變更完成之。惟企業若經營期限在該法生效後三年內屆滿且擬延長經營期限的,應在企業既有經營期限內進行變更[6]。若相關企業未在規定期限內完成該等變更,根據《外國投資法》草案第151條之規定,主管部門可吊銷許可證件或營業執照,並依法追究刑事責任。 三、投資項目增多 草案將投資項目審閱更改為負面表單方式,即除特定項目外,其他項目均予以開放,並將外國投資項目未在禁止實施目錄與限制實施目錄者,放寬至等同國民待遇,即毋須主管機關核可即可依法辦理工商登記,與舊制之逐案審查制不同。 依草案23條規定禁止實施目錄與限制實施目錄均由相關部門提出,並交由國務院審議後公佈[7]。商務部亦於2015年3月公佈「外商投資產業指導目錄」,關於數位內容產業部份,新版內容將「網路出版服務」列入禁止外商投資產業目錄,惟草案所稱之禁止實施目錄是否會等同於外商投資產業指導目錄,仍需追蹤後續發展。整體而言本次管制鬆綁對於外商投資發展具正面意義,業者可預先構思法案施行後,進入未列入負面表單項目之市場時點與相關策略作法;惟草案同時放寬了外資入門門檻與提升主管機關監督義務之規定,是否會影響我方業者於大陸市場之競爭力,則仍有待持續觀察。 [1] 本文下稱法條、機構,均指中國大陸,合先敘明。 [2] 中外合資經營企業法第6條「 合營企業設董事會,其人數組成由合營各方協商,在合同、章程中確定,並由合營各方委派和撤換。董事長和副董事長由合營各方協商確定或由董事會選舉產生。中外合營者的一方擔任董事長的,由他方擔任副董事長。董事會根據平等互利的原則,決定合營企業的重大問題。」 [3] 中外合資經營企業法第4條「合營企業的形式為有限責任公司。在合營企業的註冊資本中,外國合營者的投資比例一般不低於百分之二十五。合營各方按註冊資本比例分享利潤和分擔風險及虧損。合營者的註冊資本如果轉讓必須經合營各方同意。」 [4] 李貴敏,〈貴在立法:大陸投資法變革,台商應及早因應〉,卡優新聞網,2015/07/28,http://www.cardu.com.tw/news/detail.php?nt_pk=22&ns_pk=26931(最後瀏覽日期:2015/10/22) [5] 外國投資法第11條2項「受前款(外國投資者)規定的主體控制的境內企業,視同外國投資者。」與《外國投資法》草案第15條2項「境外交易導致境內企業的實際控制權向外國投資者轉移的,視同外國投資者在中國境內投資。」 [6] 《外國投資法》草案第157條規定:「本法生效前依法存續的外國投資企業,在本法生效後三年內應按照《公司法》、《合夥企業法》、《個人獨資企業法》等法律法規變更企業組織形式和組織機構,但企業既有經營期限在本法生效後三年內屆滿且擬延長經營期限的,應在企業既有經營期限內進行變更。」 [7] 《外國投資法》草案第23條「特別管理措施目錄由國務院統一制定並發佈。國務院外國投資主管部門會同有關部門,根據國家締結的多雙邊、區域投資條約、公約、協定和有關外國投資的法律、行政法規、國務院決定,提出制定或調整特別管理措施目錄的建議,提交國務院審議。」
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部(Ministry of Culture, Sports and Tourism,下稱MCST)與韓國著作權委員會(Korea Copyright Commission,下稱KCC)於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models,下稱本指引),以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎,就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形,提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎,力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施,盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展,惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新,係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題,在於找出一種平衡途徑:既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時,得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化,均可能構成著作權法上之重製,在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下,AI訓練之利用是否合法,主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外,就四項判斷要素逐一整理其定義與要件,同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形,並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例,藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例,摘要說明如下: 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 (一)利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似:若利用之目的與性質與原著作相同;未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益,且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益:開發者向使用者直接收取服務對價,或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益;非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術:若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示,從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練:將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性,較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係:生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練,並不當然排除合理使用之認定,縱存在商業目的,若該技術創造新價值並服務公共利益,其利用仍可能獲有利評價。而且,非商業與商業目的可能交織,例如,由大學與企業共同進行之產學合作研究,於初始研究階段可能屬非商業,惟若生成式AI模型用於提供商業服務,則可能有不利認定。反之,縱為營利企業,若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出,亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願:著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取,未經許可蒐集受接取限制之著作(如須登入或付費牆後之著作)或規避技術保護措施; 縱著作於技術上可接取,未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練,違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作,或以不被允許之方式接取著作,可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用,若該利用涉及非法重製或不當接取,此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的,該指引認下列情形不利於合理使用之認定: 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作:使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作,或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值,訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作(如訂閱服務或付費資料庫):因對權利人經濟利益之影響風險較高,其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定,可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向,受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素,指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]: 1、非必要下使用整份著作之量:使用整份著作訓練模型,本身不利於本要素;惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由,得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質:於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代,且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素,指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]: 1、造成銷售損失或其他經濟損害:生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用,只要該利用不直接影響原著作市場之需求,亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達:替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出,很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場:使用著作於生成式AI訓練之授權市場,於部分領域已存在,或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展;AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型,可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練:可能導致未經授權利用,若任其普遍化,可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值,並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分,直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6],分述如下: (一)可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI,且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達,而係為實現通用型對話與生成能力。此外,開發者曾努力實施技術措施,以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達(如社群媒體貼文或評論)訓練,且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇,須輸入數億筆資料,考量實現通用型語言理解與生成能力之目標,所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務,未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外,創作性相對較低之著作,如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片,或為非商業目的創作之平凡著作(尤其難以辨識或尋得著作權人者),亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構,依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料,訓練其自然語言處理(natural language processing, NLP)模型,作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用(open access)發表之論文,開發AI科技摘要模型,隨後並以開源(或開放權重)方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文,建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型,以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 (二)可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務,生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出,或模型吸收原著作語言表達之精髓,即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性,且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構,著作之利用範圍非結構上不可避免,亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供,導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會,足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外,就AI訓練以合理條件授權之框架(如專為AI訓練目的之獨立授權制度)及集體管理制度已然存在,取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務:未經新聞出版商許可,爬取並就新聞文章全文訓練模型,經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文,且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊,侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材:以合法購買之數位教科書訓練AI,生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買,利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文,且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售:未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型,並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作,且輸出可能替代圖庫或授權市場;又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集,故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱:自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型,經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示,其立場認為須找出平衡途徑,既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展,以求二者作為互補原則相互調和,使整體社會文化與經濟進步,故雖其承認AI訓練確實涉及重製權,但亦認為如手段與來源合法,且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益,則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度,公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果,實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言,我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準,與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例,且我國現行法同樣未設TDM專門例外,相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際,以其現行合理使用一般條款(第35條之5)為基礎、輔以行政指引因應AI訓練,以要素分析、不利類型化、具名事例的模式,引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法,對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值,不在其結論具拘束力,因其明示固為主管機關之立場呈現,但其也特別揭示指引非權威解釋,所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷,整理為可操作之不利類型與事例,為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式,亦呼應我國人工智慧基本法立法後,政府在相關作用法的整備上,以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇,足供我國參酌。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會,《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models),頁8(2026)。 [2] 同前註,頁32-37。 [3]同前註,頁37~39。 [4] 同前註,頁39~41。 [5] 同前註,頁41~45。 [6] 同前註,頁50~頁62。
英國資訊委員辦公室(ICO)針對COVID-19接觸史追蹤應用程式框架,發布意見報告英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2020年4月17日,依據英國資料保護法(Data Protection Act 2018)第115條第3項第b款之授權,針對2020年4月10日Apple和Google因應COVID-19疫情發表之「接觸史追蹤應用程式框架」(Contacting Tracing Framework, CTF),發布意見報告。報告認為,由於CTF具備以下三大特性:(1)不會在裝置間交換個人資料,如帳戶資訊或使用者名稱;(2)配對過程僅在裝置本身進行,並不會有如應用程式伺服器之第三方介入;(3)不需要地理位置資訊就能順利運作,因此符合英國資料保護法第57條有關「透過設計並作為預設以保護個人資料」(Data protection by design and default)之規定。 縱然CTF符合英國資料保護法之規定,英國資訊委員辦公室仍於報告中指出:「未來軟體開發商若於接觸史追蹤應用程式中使用CTF技術,該應用程式於處理使用者之個人資料時,仍應隨時符合英國資料保護法關於透過設計並作為預設以保護個人資料之規定。」COVID-19疫情席捲全球,如何於「掌握感染者接觸史以預防疫情擴散」與「保障個人資料及隱私」間取得平衡,實為各國政府需考量之重要議題。我國人工智慧實驗室於2020年4月開發之「社交距離App」,便是使用類似Apple和Google之CTF技術。此份英國資訊委員辦公室意見報告,等於針對社交距離App是否侵害隱私權益,提供相當解答與指引。