英國政府推動Midata計畫，促進智慧商業創新及跨產業應用
近來國際間許多國家投入智慧商業及智慧消費之發展，為兼顧保障個人資料權利前提下，鼓勵產業界從事商業創新，英國商務創新技術部（Department for Business, Innovation & Skills）於2013年7月宣布促成「Midata創新實驗計畫平台」（midata innovation lab），由英國政府、企業界、消費者團體、監管機構和貿易機構共同組成，此為示範性自律性組織，參與之業者/機構於應消費者要求（consumer’s request）情形下，將所擁有消費者資料，特別是交易資料（transaction data），以電子形式及機器易讀取形式（electronic, machine readable format）對「我的資料」（Midata）體系公開（release）；並且，將可更便利消費者利用這些資料瞭解自己的消費行為，在購買產品和服務時可以做出更為明智的選擇。
英國商務創新技術部係於2011年4月，開始提出所謂「Midata計畫」：於「更好選擇；更好交易環境；提昇消費者權力」政策（Providing better information and protection for consumers），宣示推動「Midata計畫」，作為提昇資訊力量（power of information）重要策略。為積極推動，「Midata計畫」，並協助產業界能有更詳細遵循指引，於2012年7月公告「Midata政府產業諮詢報告」（midata: government response to the 2012 consultation），同年12月出版「Midata隱私影響評估報告」 （midata: privacy impact assessment report）。
為配合上述政策施行，由產業界、組織、政府機構所共同組成的「Midata創新實驗計畫平台」（midata innovation lab），已開始展開運作。此平台認為，近來越來越多實務情形證明，個人資料對於企業而言已被視為日漸重要的資產，並且未來將成為提供更個人化、多元化之產品服務之重要基礎。倘若能在確保消費者個人資料相關權利之前提下，促成產業界積極投入發展，以「我的資料（Midata）創新實驗計畫」為運作平台，對於企業所持有個人資料，兼顧企業與消費者原則共同獲益，將可因應趨勢取得商業先機。
以英國商務創新技術部規劃政策，前期試行推動先以「核心產業」（core sectors）（金融產業、電信產業、能源產業）為導入適用，待實施具一定成效後，將延伸推廣至其他產業領域（non-core sectors），而後也將由現行初期以產業自律性參與計畫模式，進展至以法令規範強制實施的階段。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
機關實體安全維護現行法制與實務運作之研析（上） 科技法律研究所 2013年08月25日 機關實體安全維護，其主要內涵在於維護實體設施、設備、及辦公環境之安全性，確保機關業務不會因天災、刻意人為事故或意外而中斷運作，以及保障出入人員的人身安全。另就機關實體安全維護之任務，我國實務與通說均認其屬不涉及機密及公權力行使之一般業務，故極大的比例均是委由民間保全業者為之。 針對機關實體安全之規範，我國在法制設計上稍嫌不足，且對於保全業的管制寬鬆，參國外立法政策如英國、美國、澳洲，雖亦為求提升政府效能並合理運用預算，亦多將安全維護執行任務委外，但並不因此將責任全權轉嫁與保全業者，在法制設計上有相當嚴謹的政策、程序、細節性的機制與文件範本供各機關遵循，再藉由機關委外之法律規範、招標文件與契約設計，來規範民間保全業者；且對於保全業之工作，訂有證照制度、評鑑制度及豐富紮實的教育訓練等法制設計，因此保全人員之素質相較於我國，可謂已經嚴格之篩選。本文將從我國機關安全維護法制結構切入，並以澳洲之立法例為借鏡，最後提出我國現行待解決之問題，期能改善我國機關對於機關實體安全維護之概念。 壹、機關實體安全維護現行法制與運作 一、現行法制設計 機關可能遭遇的安全威脅來自於人為刻意或疏失及天災之危害。例如，辦公場所未列訂管制區或未有效率的把關，使具不同權限的內部人員或來訪的訪客，可輕易的接近、取走具敏感性的文件紙本，或以拍照、錄音的方式取得機密資訊；又或者，委外的資訊廠商、保全人員或清潔人員也能藉由職務上之便利進行側錄、側拍或安裝資料竊取裝置，爾後利用得來之消息販售獲利。另外，開放式機關和辦公場所位於商辦大樓內而與民間企業共構之機關，對於安全維護措施僅有參與權而無主控權，除出入人口複雜，對於火災、斷電等意外事故之預防控制，更是難以掌握。除了人為惡意破壞，單一意外事故亦能導致機關業務嚴重中斷或癱瘓。 目前機關安全維護責任是由各機關之政風機構所執掌[1]，主要係依「政風機構預防危害或破壞本機關事業作業要點」[2]及行政院所發佈之「安全管理手冊」[3]為依循，均屬行政規則之法位階。另外相關規定包括：各級警察機關安全防護工作實施要點[4]、屏東縣政府消防局機關安全維護作業要點[5]、行政院國家科學委員會維護機關安全工作作業要點[6]和臺中市稅捐稽徵處加強機關安全維護值日員工應確實遵守事項[7]。 二、實務運作現況 （一）駐警人力不再，委外保全成為趨勢 相較於採用駐衛警察擔任機關安全維護的角色，機關傾向委外給保全業者[8]，主因不外乎為預算考量，蓋依「各機關學校團體駐衛警察設置管理辦法」第10及11條[9]，駐衛警察之待遇可比照駐在單位職員之支給，且其訓練、保險、退職、資遣、撫慰、服裝等各項費用均由駐在單位負擔。政府為精簡人事預算，對於駐衛警一職採取「只退不補」的政策[10]，可預見未來機關對於委外安全維護的需求係不減反增。根據警政署的統計[11]，至99年止臺灣已共有594家保全公司，可見保全業市場之蓬勃。 （二） 保全業相關法制與運作 肩負安全維護任務的工作者，除專業能力外，身家清白、忠誠度與品格更屬必要條件，故依保全業法第10之1條及第10之2條對保全人員定有消極資格，包括年齡限制、不得有特定犯罪前科紀錄及職前培訓與在職訓練[12]。惟主管機關對保全人員之資格與專業能力僅負消極查核義務，相關事項之執行與落實係由保全業者自主管理。目前保全業的中央主管機關為內政部、業務主管機關為警政署；地方主管機關為縣（市）政府、業務主管機關為縣（市）警察局[13]，負責協助培訓的為警政署[14]。 基於政府與民間對於保全人力的益加倚賴，對其專業素質及品德操守的要求亦越發重視講究，警政署於95年起陸續邀集專家學者、相關行政機關及直轄市、縣（市）警察局代表研議保全業法的修正，但相關建議如證照制度、專業經營、分級管理、評鑑制度、排除旋轉門條款、落實嚴格監督管理、修正保全服務契約、輔導優秀軍警人員轉任保全與規範保全業越區經營範圍及報備制等規定均未列入現行法內[15]。 三、小結 承前，未來可預見現有駐衛警人力全部退休的情形下[16]，除非機關編列預算將駐衛人力編制進組織內，否則委外保全業者全權負責機關安全乃不可逆之趨勢。 我國有明確的機關實體安全維護規範方針，不過在實際執行面向及科技技術應用面向上，較欠缺細節性規定與技術性標準。又除少數機關配有駐衛警、而得由駐衛警負擔內部具機密性、私隱性高之部分外，整體的安全維護任務，包括外圍之交通、門禁管制、夜間巡邏、監視系統監看及警民通報聯防等，不可避免的均係由保全業者擔任[17]。 然而，我國現行保全業法制規範上稍嫌不足，實務運作上之弊病亦非一日之寒，包括保全人員因待遇及前景上難以吸引素質佳的人才但又缺工嚴重[18]，導致從業者素質良莠不齊且流動率極高；政府無統一職前培訓計畫與專業訓練輔導；另主管機關的定期查核流於形式等[19]。 針對保全業現況與法制研究，考量到文章主軸及囿限於篇幅關係，本文對此不再贅述。當務之急應係由機關本身有所警醒，對於實體安全維護的具體作法應建置更明確、細節的規範；其次是與保全業者的契約約定上，範本似有再修正及細緻化之空間。以下將介紹澳洲實體安全維護及委外服務安全管理之機制與作法。 [1]政風機構人員設置管理條例第4條；政風機構設置管理條例施行細則第10條；政風機構預防危害或破壞本機關事件作業要點。 [2]最後修訂日期：100年7月6日。 [3]發布日期：94年6月29日。 [4]發布日期：86年5月13日。 [5]發布日期：98年7月14日。 [6]發布日期：85年10月12日。 [7]發布日期：79年4月19日。 [8]如財政部各相關單位、交通部公路總局、郵局、台電、核電廠、中油、各級學校等均採委外保全。法務部調查局（2007，12月27日）‧政府部門委託民間保全辦理機關安全維護問題探討調查專報‧取自http://lkk73700.myweb.hinet.net/good/new_page_43.htm （最後瀏覽日：2013年6月4日）。 [9]最後修正日期：100年9月1日。 [10]筆者親自訪談台北榮民總醫院政風室（2013年，5月30日），台北榮民總醫院，石牌路二段201號。 [11]經濟日報（2010，1月28日）‧中華民國保全商業同業公會全國總會，開啟臺灣保全業嶄新里程碑‧取自http://edn.udn.com/article/view.jsp?aid=230903&cid=16''' （最後瀏覽日：2013年6月4日）。 [12]保全業法第10條之1： 「有下列情形之一者，不得擔任保全人員。但其情形發生於本法中華民國九十二年一月二十二日修正施行前且已擔任保全人員者，不在此限： 一、未滿二十歲或逾六十五歲。 二、曾犯組織犯罪防制條例、肅清煙毒條例、麻醉藥品管理條例、毒品危害防制條例、槍砲彈藥刀械管制條例、貪污治罪條例、兒童及少年性交易防制條例、人口販運防制法、洗錢防制法之罪，或刑法之妨害性自主罪章、妨害風化罪章、第二百七十一條至第二百七十五條、第二百七十七條第二項及第二百七十八條之罪、妨害自由罪章、竊盜罪章、搶奪強盜及海盜罪章、侵占罪章、詐欺背信及重利罪章、恐嚇及擄人勒贖罪章、贓物罪章之罪，經判決有罪，受刑之宣告。但受緩刑宣告，或其刑經易科罰金、易服社會勞動、易服勞役、受罰金宣告執行完畢，或判決無罪確定者，不在此限。 三、因故意犯前款以外之罪，受有期徒刑逾六個月以上刑之宣告確定，尚未執行或執行未畢或執行完畢未滿五年。 四、曾受保安處分之裁判確定，尚未執行或執行未畢。 五、曾依檢肅流氓條例認定為流氓或裁定交付感訓。但經撤銷流氓認定、裁定不付感訓處分確定者，不在此限。 保全業知悉所屬保全人員，有前項各款情形之一者，應即予解職。」 [13]臺北市政府警察局辦理保全業務作業要點第3點。 [14]以台北市保全商業同業公會為例，公會自主辦理「保全人員訓練護照」由中華保全協會策劃並請市警局督勤，另委請刑事警察局辦理「種子教官」訓練，解決各保全公司教育人員之不足。取自台北市保全商業同業公會網站（無日期）‧取自http://www.sca.org.tw/home/link1.asp?h=link1-45 （最後瀏覽日：2013年6月6日）。 [15]傅美惠、呂秉翰（2009，12月）‧保全業立法、修法與政策評析‧吳鳳學報，18，667-686。 [16]以台北榮民總醫院為例，現行駐衛警從原58名降為29名，平均年齡為60歲，可謂相當高齡化。筆者親自訪談台北榮民總醫院政風室（2013年，5月30日），台北榮民總醫院，石牌路二段201號。 [17]以台北榮民總醫院為例，醫院內部的1400顆監視鏡頭是由駐衛警負責監看，另保全公司所有的監控系統只負責醫院大門及停車場的部分，且會牽線至駐警室進行統一監看管理，不過夜間的巡邏及監看，因人手不足，需保全業者協力配合。筆者親自訪談台北榮民總醫院政風室（2013年，5月30日），台北榮民總醫院，石牌路二段201號。 [18]奇摩新聞（2013，2月2日）‧年前缺四成保全業全年徵人‧取自：http://tw.news.yahoo.com/%E5%B9%B4%E5%89%8D%E7%BC%BA%E5%9B%9B%E6%88%90-%E4%BF%9D%E5%85%A8%E6%A5%AD%E5%85%A8%E5%B9%B4%E5%BE%B5%E4%BA%BA-213000681.html （最後瀏覽日：2013年6月4日）。 [19]傅美惠、呂秉翰（2009，12月）‧保全業立法、修法與政策評析‧吳鳳學報，18，667-686。
紐西蘭IT專家組織2012年5月發布雲端運算實務準則紐西蘭最為歷史悠久的IT專家組織（Institute of IT Professionals NZ）於2012年5月發布雲端運算實務準則（Cloud Computing Code of Practice），藉此彌補實務上缺乏雲端運算標準與實務指針的問題；本準則為自願性遵循規範，以紐西蘭為市場的外國雲端業者、及紐西蘭的業者皆可適用之，並可向公眾宣示其已遵行此準則，然倘若未遵行而為遵行之宣示，則屬誤導或詐欺行為而觸犯公平交易法（Fair Trading Act 1986）。本準則有四個主要目標：1. 促進紐西蘭雲端產業的服務標準；2. 確立應揭露（disclosure）的標準；3. 促進雲端服務提供者與用戶間就資料保護、隱私與主權等事項的揭示；4.強化紐西蘭雲端運算產業的整合性。 依據此準則，雲端業者的資訊揭露範圍至少應包含業者基本資料、資訊所有權、管理及保護、與服務提供之適當管理措施等。在資訊所有權層面，業者應表明是否對所上載的資料或資訊主張所有權；而當用戶透過雲端服務利用或傳輸的資料而儲存於其他上游業者的網路或系統時，業者應確認其資料所有權之歸屬。 在資料管理與保障層面，業者應表明遵從何種資訊安全標準或實務，其已向美國雲端產業聯盟（Cloud Security Alliance）進行STAR登記，或者已通過其他標準的驗證；此外應表明儲存資料伺服器之一處或多處所在地。再者，業者亦須表明服務關係繼續中或終止後，業者或客戶對於客戶所擁有資料之存取權限。 在服務提供的適當管理措施上，包含業者的備份（Backup）程序及維護措施，皆應為揭露，使用戶得據以評估是否採取進一步的資料保護措施；此外包括服務的繼續性要求，如備援措施…等，亦應為揭露；又鑒於雲端服務有地理多樣性（Geographic Diversity）的特質，業者應使用戶知悉其提供服務、或營業活動的地點，以判斷此等服務可能適用的法權（Legal Jurisdiction）。 依據此準則，雲端業者亦可例如透過服務水準協議（Service Level Agreement）對個別用戶承諾特別的服務支援方案，以提供更好的服務品質。
美國通過《非自願私密影像移除法》 以遏止利用AI深偽技術之性犯罪2025年5月19日美國總統川普簽署《非自願私密影像移除法》（Tools to Address Known Exploitation by Immobilizing Technological Deepfakes on Websites and Networks Act, TAKE IT DOWN Act），該法散播未經同意之親密影像，如深偽色情（deepfake porn）和報復性色情（revenge porn）視為犯罪行為。 長久以來非自願私密影像（Non-Consensual Intimate Image, NCII）所造成的傷害一直無法被有效處理，AI深偽技術出現之後讓問題變得更加複雜。美國目前僅有20個州對深偽影像設有專法，但各州對 NCII 的定義、刑責與處理方式差異甚大，受害者亦難以在第一時間快速將影像移除，導致二次創傷。 為解決前述問題，共和黨與民主黨展現高度共識，眾議院於2025年4月28日以409票同意、2票反對，壓倒性通過《非自願私密影像移除法》，並於同年5月19日獲川普總統簽署生效，此為眾議院首部管理人工智慧引發危害的重大立法。 《非自願私密影像移除法》重點與相關討論整理如下。 一、散布未經同意的私密影像屬刑事犯罪 依據《非自願私密影像移除法》，任何人若透過互動式電腦服務（interactive computer service）故意揭露或威脅散布可辨識個人之親密影像即構成刑事犯罪。親密影像包含真實私密影像（Authentic intimate visual depictions）或數位偽造影像（Digital forgeries）兩種情形，後者係指透過軟體、機器學習、人工智慧，或任何其他電腦產生或技術方式所創建之親密影像，包括改編、修改、操弄或變造真實影像，且從整體上來看，一般人難以與真實影像區分者。 二、受規範平台（covered platforms）應即時協助受害者移除相關影像 受規範平台係指係向公眾提供服務之網站、線上服務或行動應用程式，且該服務主要是提供一個平台，讓用戶得以分享其自行產製之內容（user-generated content），如訊息、影像、音訊、遊戲等；若該服務涉及發布、策劃、託管或提供未經同意的私密影像，亦屬本法所規範之平台。 受規範平台應自《非自願私密影像移除法》頒布日起一年內，建立一套機制供受害者或其代理人申請移除未經同意散布的私密影像。平台在收到移除請求後，應於48小時內移除該影像，並在合理範圍內努力搜尋並刪除所有明顯為該影像之複製品。若平台未能遵守此一規範，會被視為違反《聯邦貿易委員會法》（Federal Trade Commission Act）所定義之「不公平或欺騙性商業行為」，並適用該法的相關處罰機制，例如民事懲罰（civil penalty）等。 三、執法單位是否能有效執行是關鍵 《非自願私密影像移除法》授權聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）作為執法單位，然而由於川普政府近期大幅刪減聯邦機構的開銷與人力，FTC能否在48小時內移除相關私密影像備受質疑；亦有論者擔憂這項機制被濫用，恐成為政府打壓言論自由的政治工具，川普總統即公開表示他會利用這部法律來審查批評者的言論。此外，《非自願私密影像移除法》未設立反濫用條款，任何人都可要求平台刪除影像內容，加上平台有時間壓力可能會預防性刪除內容而非實質審查，形同變相限縮言論自由的空間。 《非自願私密影像移除法》是一部試圖回應數位性暴力與AI深偽技術新興威脅的里程碑式立法，反映出立法者對於保障隱私與防止科技濫用的高度共識。然而，該法利益良善但仍需面臨現實端的檢驗，能否公正且有效率的執法將成為成敗的關鍵。
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.