美國司法部(United States Department of Justice)與11個州檢察總長2020年10月20日於哥倫比亞特區地方法院聯合向Google提起反托拉斯民事訴訟,依據《休曼法》(Sherman Act)第2條,以「非法利用優勢地位進行排他行為,強化自身市場力量」為由起訴 Google。美國司法部認為,Google利用自身在電子數位設備提供搜尋服務和搜尋廣告市場(search advertising markets)的壟斷地位,損害競爭對手和消費者利益,並利用特殊協議和商業慣例,佔據美國九成以上的搜尋市場,在網頁瀏覽器和手機搜索領域建立難以被超越的商業優勢。Google的反競爭策略(anticompetitive tactics)讓它能維持甚或擴大壟斷地位,削弱競爭並扼殺創新。 美國司法部與阿肯色州、佛羅里達州、喬治亞州等11個州聯合提出訴訟,指稱Google達成一系列的排他性協議(exclusionary agreements),要求將Google設置為數十億用戶之手持行動裝置或電腦的預設搜尋引擎,並且在許多情況下禁止預先安裝(preinstallation)競爭對手軟體。起訴書指稱Google透過以下方式違法維護搜尋和搜尋廣告的壟斷地位:(1)簽訂排他性協議,禁止預先安裝任何競爭對手的搜尋服務;(2)無視消費者意願,包裹式(tying)安排強迫Google搜尋軟體APP需預先安裝在行動設備的主要位置,且不可刪除;(3)與Apple達成長期協議,將Google作為Safari瀏覽器或其他搜尋工具的預設搜尋引擎(但實際上是獨家搜尋引擎);(4)利用自身獨占優勢和利潤,給予設備商、網頁瀏覽器業者和其他搜尋工具業者更多的優惠待遇,創造無間斷的強化獨占循環。 司法部認為,Google的反競爭措施阻止其它競爭對手達到經營規模,進而消除美國大多數搜尋查詢的競爭。也因為限制競爭,Google得以降低搜尋品質(例如引起隱私、資料保護、和消費者利用爭議等),從而損害消費者並阻礙創新;此外Google可以向廣告客戶收取高於市場價格之費用,並降低客戶服務品質。 而面對美國司法部控訴,Google表示這些指控具有「嚴重瑕疵」(deeply flawed),消費者選擇Google並非被強迫,而是因為Google是最優秀的搜尋工具。蘋果的Safari瀏覽器預設使用Google搜尋,是因為蘋果公司認可Google搜尋的品質,且競爭對手(Bing和Yahoo!)亦以付費方式出現在Safari介面可供消費者選擇。而微軟在Windows設備上預載之Edge瀏覽器,是以Bing為預設搜尋工具。此外,Google和Android營運商和設備商簽訂促銷協議以推廣Google,該協議可以直接降低手機價格;但即使簽署協議,Android仍會預載其他競爭者的APP和APP Store。是故,Google認為司法部若勝訴,將讓消費者只能用品質較差的搜尋工具以及支付更高的手機價格。
新加坡「創新者智財保險計畫」新加坡智慧財產局(IPOS)為了降低新創業者面臨智慧財產權爭議的風險與訴訟成本,於2019年6月13日與民間保險業者Lloyd’s Asia、Antares Underwriting Asia公司共同宣布「創新者智慧財產權保險計畫」(Intellectual Property Insurance Initiative for Innovators,以下簡稱IPIII),IPIII針對擁有新加坡專利、商標或是設計等智慧財產權的企業或創作者,以優惠(額外20%折扣)的保險費率提供其在一年或約定期間內,就被保險人之智財權及相關授權權利,負擔其所發生主張或被訴侵權糾紛之高額費用(不限於訴訟,亦包含仲裁與調解),將大幅降低新創業者進入國際市場所經常面臨的法律成本。 隨著無形資產在全球經濟價值中的比重與日俱增,新興的商業模式所可能面臨的智財相關風險也益發不容忽視,企業透過智財保險以維護其商業利益可說是當務之急。為有形資產如廠房、土地或設備投保可說是當代基本的商業常識,相比之下企業對存在更高風險的無形資產保險卻顯然不足,因此IPOS與民間保險業者合作推出IPIII,IPOS表示智慧財產權要被行使才有意義,希望藉由IPIII大幅降低業者行使智慧財產權的法律成本,及時提供新創業者進軍國際市場面臨智慧財產糾紛時能獲得更全面的保障,並藉由對智慧財產權更全面的保障制度以鞏固新加坡作為國際金融與法律中心的地位。
德國柏林高等法院(LG Berlin)判決「Facebook」違反聯邦資料保護法德國柏林高等法院(LG Berlin)於2018年1月16日在德國聯邦消費者中心協會(Verbraucherzentrale Bundesverband)對 Facebook提起之訴訟中,判決 (Az. 16 O 341/15)Facebook網站之預設功能(Voreinstellungen)和部分使用及資料保護條款(Nutzungs- und Datenschutzbedingungen),違反德國聯邦資料保護法(Bundesdatenschutzgesetz)之相關規定,因此,部分針對企業徵求用戶同意使用其資料之條款被判定無效。 Facebook在其隱私設定中心隱藏對用戶資料保護有利之默認設置,且在新用戶注冊帳戶時未充分告知,故未符合用戶同意條款之要求。依據聯邦資料保護法之規定,個人資料僅允許在相關人同意下徵集及使用。為讓用戶能在知情下自行判斷是否同意個資使用,網路供應商須清楚、詳盡告知資料使用之方式、範圍及目的。但Facebook並未遵守該項要求,Facebook在手機App上已自行啟用定位服務,一旦用戶使用聊天功能,將透露其所在位置。尤其在隱私設定中,已預設各種搜尋引擎可取得用戶個人版面之連結,任何人均可快速和簡易的透過此種方式,發現任一用戶在Facebook上的個人資訊。因用戶能否被事先告知無法確實保障,對此,法官判定5項Facebook備受聯邦消費者中心協會批評的預設功能無效。 此外,柏林高等法院亦宣告8項包括預擬同意之服務條款無效,依照這些條款之規定,Facebook可將用戶之姓名和個人資訊運用於商業、贊助商或相關事業之內容,且其條款並未明確說明,哪些資料會被傳送至美國,以及其後續處理過程與所採用之資料安全標準為何。法官認為,上述預擬條款之意思表示並非有效之資料使用同意授權。此外,用戶在Facebook僅可使用實名之義務亦屬違法,德國聯邦消費者中心協會對此表示,電信媒體法(Telemediengesetz; TMG)規定,網路供應商須儘可能讓網路用戶匿名或他名參與網路運作,然而柏林高等法院對此觀點仍持保留態度。 柏林高等法院於判決中強調,本案單就聯邦消費者中心協會對Facebook之用戶使用條款是否有效提起之訴進行判決,並非判斷支援此些條款運作的資料處理過程之合法性。儘管如此,法院之見解仍可能對資料處理過程合法性之判斷造成影響。該項判決目前仍未最終定讞,故本案兩造皆可上訴柏林最高法院(Kammergericht),尤其聯邦消費者中心協會認為,Facebook以免費使用為廣告宣傳用語,不無誤導消費者之可能,故將對此提起上訴。至於未來本案上訴至柏林最高法院後之發展,關係個人資料保護程度之擴張及網絡供應商可用範圍之限制,故仍須持續關注。
新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority,下稱IMDA)於2026年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI,下稱示範框架)第1.5版,以事前評估並框限風險、使人類負起有意義的當責、落實技術控制與流程、促成終端使用者盡責四大面向,同時提供真實部署案例,將代理式人工智慧(以下簡稱代理AI)治理的實務具體化[1]。 壹、事件摘要 相較於僅生成內容之生成式人工智慧,代理AI能自主規劃、跨多步驟採取行動,並與其他代理及外部系統互動,代替使用者完成任務。由於其可存取敏感資料並以行動變更所處環境,例如更新客戶資料庫或執行付款,風險型態明顯不同於僅可能產生錯誤輸出者。我國《人工智慧基本法》已於民國114年經立法院三讀通過,以風險為基礎、原則導向、由各主管機關落實之路徑[2]。惟我國現行治理之重心,仍落在AI應用與輸出風險,對於代理採取行動所生之系統性風險存在空缺。新加坡已關注此新興的AI工具發展,更新其代理AI治理框架,新增風險評估因素、代理AI價值鏈、防範自動化偏誤之作法與各類控制之概覽及其選用方式,為組織提供代理AI風險及其管理新興最佳實務的結構化概覽。 貳、重點說明 一、以行動空間與自主性為風險座標 示範框架提出各代理AI雖可能具備相同元件,但每一元件之設計皆可能顯著影響代理能力,故思考代理能做什麼時,應區分兩個概念:一為行動空間(action-space),指代理可採取之行動範圍,取決於其獲准使用之工具及該等工具上之權限;二為自主性(autonomy),指代理朝目標行動時可自行決定如何行動之程度,取決於其指令與人為介入之程度。此兩個要素是後續一切風險評估與控制設計之重要因素,不同的權限與自主程度,將會使性質同為代理AI,歸屬於截然不同之風險程度[3]。 二、風險會因代理功能出現系統性擴大效應 由於代理之風險本質上並非全新,真正變化在於這些風險因代理AI會在真實世界採取行動,速度與複雜度會進一步加劇。示範框架提醒決策的快速會使監督難以在造成危害前即時阻止,而要求人類持續監督又可能導致自動化偏誤與警示疲勞,致某一步驟之錯誤可能於後續步驟間傳播並放大。因此,當系統由多個代理構成,敏感資料被無意記錄、傳遞給安全性較低代理或遭提示注入揭露之可能,會產生無法透過個別測試去預測並防止之行為[4]。 三、代理AI的四大關鍵面向 示範框架就代理AI於下列四大面向,提供組織做為梳理治理重點的關鍵考量。這些面向同時構成一個循環,透過監測發現異常時,即應循環重新評估先前各面向[5]。 (一)事前評估並框限風險:組織可於規劃階段設計適當邊界,以限縮代理之影響範圍,例如限制其對工具與外部系統之存取。組織亦可透過代理身分管理與存取控制等措施,確保代理之行動可追溯、可控制。 (二)使人類負起有意義的當責:「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,以因應自動化偏誤,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取措施確保人為當責,並應迅速掌握新發展,隨技術演進更新其作法。 (三)落實技術控制與流程:組織應於代理生命週期全程實施技術措施,且由於代理與其環境動態互動、且非所有風險均能事前預見,爰建議逐步推出代理,並於部署後持續監測。 (四)促成終端使用者盡責:應告知使用者代理之行動範圍、資料存取情形,以及使用者自身之責任。組織並應考量另行提供教育訓練,使員工具備管理人機互動、行使有效監督所需之知識,同時維持其專業技藝與基礎技能。 四、風險控制的因應策略 示範框架以行動空間與自主性各對應嚴重程度與發生機率,嚴重程度考量部署領域、對敏感資料與外部系統之存取、行動範圍(讀取相對於寫入)及可回復性;發生機率則考量自主程度、任務複雜度、是否由外部方提供及系統複雜度,並主張以「威脅建模」(threat modeling)即系統化的預設可能的如記憶投毒、工具濫用、權限破壞、間接提示注入等威脅情境,推導出更有針對性的控制與分層防禦方式來強化評估[6]。 在風險控制策略上,示範框架主張系統層確定性控制優於提示層防護,亦即與其提示代理AI不得存取特定工具,不如施加存取控制使該工具根本無法被呼叫。除靜態防護外,框架另強調在設計之初就要納入控制措施,在執行過程中監測並介入,例如如限制防止工具使用過度,或以輸入驗證的方式,在有害動作執行前予以攔截[7]。 五、風險控制的實作技巧 對於風險控制實際方法,示範框架建議可於協定層就善用模型上下文協定(Model Context Protocol,MCP)過濾敏感資料、記錄所有互動或將受信任伺服器列入白名單。同時,該框架以事例建議組織可採取這些控制的技術手段,如:於提示代理AI反思計畫是否遵循指令、記錄計畫與推理供驗證;於執行時要求嚴格輸入格式、以最小權限限制可用工具、對敏感資料庫預設不給寫入權、於鍵入密碼時交還使用者控制;於連結時,將受信任伺服器列入白名單、將程式碼執行沙箱隔離[8]。 六、人為監督之具體化、代理身分治理 針對人為監督方式,該示範框架建議應先界定須經人為核准之查核點或行動界線,尤其在高風險、不可回復或離群行為之前。其次,設計核准之形式,使請求切合脈絡且易於理解、清楚呈現風險,並依情形選擇所需之人為輸入。但最關鍵的是,須將監督的有效性本身納入稽核,包括追蹤人為否定率偏低,或審查回應時間有過短情況時,即意味監督可能已流於形式。須注意自動化偏誤或審查疲勞,並辨識決策明顯偏離常態之「離群」人員,同時訓練監督者辨識代理AI可能出狀況的情況[9]。 而就多代理與跨組織互動帶來之系統性風險,示範框架建議的因應是將身分管理延伸至代理,但其亦指出現行授權系統多為預先定義之靜態範圍,難以因應代理依情境動態變化之細粒度權限;於過渡期間,建議代理AI身分應具備唯一、有所歸屬、依其行事身分加以區別、並建檔集中管理[10]。 七、部署前全流程測試、逐步部署並設計風險示警 框架認為可能透過工具採取不安全或非預期之動作,故應測試整體任務執行、政策遵循度與工具使用正確性,非僅測最終輸出;且應個別測試與合併測試,以掌握多代理協作時之湧現風險。就部署後,框架主張逐步推行,可依使用者、工具與協定、所暴露系統三個面向控制推行範圍並持續監測。在監測面,應決定記錄之內容、優先監測更新資料庫或金融交易等高風險活動、建立警示定義與設計與風險相稱之介入、確保日誌不可竄改以維持稽核軌跡,並建立將監測洞察回饋至訓練與評估之迴路[11]。 參、事件評析 新加坡的代理AI治理框架初版於二〇二六年一月發布,此次更新納入多個組織導入代理AI的實例回饋,擴充多代理系統之系統性風險,補強代理蔓生、協作失敗、串謀與湧現行為之情境。其核心價值在於指出傳統風險止於「內容」,而代理式治理之對象,則係能呼叫工具、寫入系統、執行交易之能行動系統,風險延伸至「行動」及其真實後果。因此,其建議應由單一之模型輸出品質,轉為行動空間與自主性之風險控制。由內容防護轉為系統確定性控制、執行期介入與協定治理;由事後審查轉為將推翻率、回應時間等監督的有效性予以指標與持續改善化。 我國AI基本法於第4條提及問責、人類自主及資料治理原則,適對應示範框架的人為當責、系統層控制與監督指標化建議。同時,依基本法第16條規定數位發展部應參考國際標準或規範,推動與國際介接之人工智慧風險分類框架,並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。各目的事業主管機關應視人工智慧應用風險管理之需要,循前項風險分類框架,訂定以風險為基礎之管理規範,並應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。在代理AI已在生成式AI基礎上,跨入多任務自主執行的功能層次,風險的質與量已因代理功能出現系統性擴大效應的情況下,單純以生成式AI為標的治理規範或指引,顯然其可產生的規範管理或指引提醒的效果,已不足以因應AI的快速發展。 新加坡適時更新的代理AI治理框架,雖然亦表明代理AI的風險並非其所獨有,亦是來自於生成式AI的既有影響,但該框架進一步提醒代理AI將使風險控制更加困難,「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取明確課責、認知建立、訓練技能等措施確保人為當責的「有效性」,並應迅速掌握新發展,運用技術手段強化風險監測。其中喻意深遠的是,該框架就終端使用者所提基礎技藝維持之警示,即代理AI接手任務恐致技能退化與業務永續風險,或許將成為AI基本法下一個階段必須面臨的課題。 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]新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA),《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第一‧五版,二〇二六年五月二十日發布、同年六月五日更新,https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf(最後瀏覽日:二〇二六年七月六日)。 [2]《人工智慧基本法》,民國一百十四年十二月二十三日經立法院三讀通過,全文二十條,二〇二六年一月公布施行,中央主管機關為國家科學及技術委員會。 [3] 前揭註1,頁8、15(分見「代理設計如何影響各代理之限制與能力」與「判定適合部署代理之使用案例」)。 [4] 同前註,頁11。 [5] 詳前註1,頁3~4。 [6] 同前註,頁15至18。 [7] 同前註,頁33至34。 [8] 同前註,頁30。 [9] 同前註,頁29至32。 [10] 同前註,頁23至24。 [11] 同前註,頁42至45。