綠不綠有關係？！－論綠色資料中心及其相關能源效率法制政策
孫文玲
副所長 編譯整理
美國聯邦總務署（General Service Administration）於2024年6月27日發布《新興科技優先審查架構》（Emerging Technologies Prioritization Framework），該架構係為回應拜登總統針對AI安全所提出之第14110號行政命令，而在「聯邦政府風險與授權管理計畫」（Federal Risk and Authorization Management Program，以下簡稱FedRAMP）底下所設置之措施。 一般而言，雲端服務供應商（cloud service providers）若欲將其產品提供予政府單位使用，需依FedRAMP相關規範等候審查。《新興科技優先審查架構》則例外開放，使提供「新興科技」產品之雲端服務供應商得視情況優先審查。 現階段《新興科技優先審查架構》所定義之「新興科技」係為提供下列四種功能的生成式AI技術： 1.聊天介面（chat interface）：提供對話式聊天介面的產品。允許用戶輸入提示詞（prompts），然後利用大型語言模型產出內容。 2.程式碼生成與除錯工具（code generation and debugging tools）：軟體開發人員用來協助他們開發和除錯軟體的工具。 3.圖片生成（prompt-based image generators）：能根據使用者輸入之文字或圖像而產生新圖像或影像的產品。 4.通用應用程式介面（general purpose API）：基於API技術將前述三項功能加以整合的產品。 美國政府為挑選最具影響力的產品，要求雲端服務供應商繳交相關資料以利審查，例如公開的模型卡（model card）。模型卡應詳細說明模型的細節、用途、偏見和風險，以及資料、流程和參數等訓練細節。此外，模型卡應包含評估因素、指標和結果，包括所使用的評估基準。 《新興科技優先審查架構》第一波的申請開放至2024年8月31日，且FedRAMP將於9月30日宣布優先名單。這項措施將使生成式AI技術能夠以更快的速度被導入政府服務之中。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
法國CNIL對企業於職場監視行為劃出警告紅線法國國家資訊自由委員會（Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL）於2025年9月18日作成裁罰決定，認定巴黎百貨公司SAMARITAINE SAS（La Samaritaine）（莎瑪麗丹百貨公司，下稱該公司）於職場內設置「偽裝成煙霧偵測器」的隱藏攝影機，該設備具備錄音功能且未適當評估風險與內部控制紀錄，並涉及個資事件通報義務未即時履行等多項違反《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）規定，最終遭裁處10萬歐元（約新台幣355萬元）的行政罰鍰。 本次事件係因該公司聲稱庫房商品失竊率增加，遂於2023年8月在兩處庫房安裝5台外觀形似煙霧偵測器但可錄音的攝影機，但員工並未事前知悉。然而，攝影機於裝設後數週即被員工發現，並在2023年9月被拆除而停止運作。CNIL之所以介入，係因2023年11月經媒體報導及後續申訴事件引發關注，進而啟動稽查程序。以下為CNIL認定本案的主要違規事項： 1.違反公平、透明與可歸責性（GDPR Art. 5(1)(a)、5(2)）：隱藏式攝影機設計使員工難以察覺且未予以告知；該公司未完成事前分析或影響評估、未妥善文件化紀錄，因此難認有以公平且透明方式處理個資。 2.違反資料最小化（GDPR Art.5(1)(c)）：攝影機具備「收音」功能，導致員工私領域對話等資料被蒐集，與所稱之防竊等特定目的未有相符，屬過度蒐集行為。 3.未建立個資侵害通報與紀錄（GDPR Art. 33(1)、33(5)）：員工拆除設備時留存載有錄影錄音內容的SD卡，公司在知悉後未於法定時限內通報並建檔紀錄；CNIL指出此類「失去對載體控制」情形並無任何模糊空間，且因其中內含員工影音資料，對自由權具有風險，依法應通報。 4.個人資料保護長（Data Protection Officer, DPO）未及時參與（GDPR Art. 38(1)）：DPO直至該攝影機拆除後才被告知，未能於事前提供風險控管與審酌是否符合法規範建議，而違反應「適時、適當參與」之要求。 本案可視為CNIL對職場監視劃出的紅線警告，雇主即使基於特定目的而採用不易察覺的監視措施，仍須在保護財產和人身安全的目標，與保護員工隱私間取得合理平衡，例如：蒐集期間具有「暫時性」；蒐集範圍最小化，無不必要收音等較小侵害手段；並應讓組織的DPO事前參與把關，完成比例性分析與風險評估，否則可能構成對員工基本權利與自由的重大干預。同時，內部也應建立事故應變流程，避免因誤判或延誤而使單一事件擴大成多重違規與裁罰風險。
新興經濟體之創新創業機制特色初探