共享經濟創新商業模式於歐盟各國發展所遭遇之公平競爭議題
共享經濟（Sharing-economy）為近來很夯的議題，其概念係藉由網路平台分享自有資產、資源、時間及技能及其他有用的事物，透過資源分享能更有效利用或者獲得收入。共享經濟不僅能夠促進經濟成長、鼓勵創業，同時也促進資產有效再利用，許多創新服務成功案例，例如Uber、Lyft、Airbnb等因此產生，然而，這類型之創新商業模式推展至世界其他各國發展時，卻遭遇到法規範的差異，與各國政府監督與管理出發點的不同，對各國政府與創新商業模式皆成為未來的挑戰。
舉例來說，目前Uber公司在法國、西班牙和德國等國禁止其提供服務，由於德國政府認為Uber未事先依法律規定辦理司機與營業車輛登記，故禁止Uber於德國境內服務；而西班牙政府認為Uber公司未取得經營執照，亦禁止其於西班牙提供服務。然而Uber公司認為，上述國家對於公司的發展已產生限制競爭與不公平的對待，進而向歐盟執委會（European Commission）提出申訴。
依歐盟條約（The Treaty on the Functioning of the EU, TFEU）規定，歐盟會員國各該內國法之制定原則上不可抵觸歐盟競爭法（EU competition laws），是以，各該歐盟會員國必須遵守歐盟競爭法訂立至少符合歐盟競爭法的相關規範。因此，若認為歐盟會員國的規範與實務操作有悖於歐盟條約所制定之公平競爭規則時，可向歐盟執委會提出申訴，該委員會如發現確實有違背公平競爭規則時，可要求該歐盟會員國修訂其國家的監管制度。
對此，歐盟、各該會員國之監管部門、市場競爭當局試圖尋找解決問題的平衡點，並在適當的監管與促進創新與競爭的環境下，俾利共享經濟於各國的推動與發展。
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日本個人資料保護法啟動修法--放寬AI開發的本人同意要件 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月18日 日本政府於2026年4月7日經閣議決定，提出由個人資料保護委員會（個人情報保護委員会，下稱PPC）研擬之《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》（個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案，下稱修正草案），並送請第221回特別國會審議；眾議院本會議已於同年5月26日表決通過，目前由參議院續審，預計於本會期內完成立法[1]。 壹、背景摘要 日本個資法於2020年修正時，於附則第10條明定政府應於施行後每三年檢視國際動向、資通訊技術進展及個人資料新型應用之發展，必要時採取必要措施[2]。PPC據此自令和5年（2023年）起展開檢討，歷經團體意見聽取、中間整理意見徵集，並於今年1月9日公布「三年一度檢討之制度改正方針」，4月7日內閣會議決定提出「個人資料保護法等之一部修正法律案」[3]。 此修正案之提出，主要源自於日本人工智慧基本計畫~以「可信賴AI」實現「日本再起」（令和7年12/23閣議決定）所提出的政策--就可整理為統計編製等之AI開發等所涉之本人同意方式、規範遵循之實效性確保等加以檢討，力求及早將「個人資料保護法」修正案提交國會[4]。 貳、重點說明 本次修正案之主要修正分為「適正(即正當)資料利用之推進」、「因應風險之妥適規範」、「不適正利用等之防止」及「法遵實效性確保之規範」四大面向。依據PPC前述「關於《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》(個人情報保護法等の一部を改正する法律案について)」之說明，有關放寬AI個資取得部分之重點如下： 一、就統計編製鬆綁第三人提供與要配慮個人資料取得之同意 依日本現行個資法規定，要配慮個人資料（信仰、病歷、犯罪歷等可能導致歧視之資訊）之取得（§20Ⅱ）、個人資料之第三人提供（§27Ⅰ）等，除符合例外規定外，原則需本人同意。為因應「多事業者共享資料、橫向解析以編製統計」之需求升高，且產出是統計、無法回頭對應到某個特定個人，對當事人權益的侵害風險較低，因此修正草案（§30之2、§31之3）於統計資訊等編製（含可整理為統計編製之AI開發等）的條件下，允許將個人資料提供第三人、取得已公開要配慮個人資料，得免本人同意；行政機關等保有之個資亦同。但為擔保資料僅用於統計編製，必須公告取得者、提供者與接收者之姓名名稱、擬進行之統計編製內容等一定事項；提供者與接收者須以書面約定僅以統計編製為目的；取得者及接收者禁止此目的外利用及再提供予第三人[5]。 二、不違反本人意思、明顯不害本人權利利益者免除同意 現行日本個資法就個人資料提供第三人（§27Ⅰ），原則需取得同意。此次修正草案規定：個人資料提供第三人（含§18Ⅲ目的外利用、§20Ⅱ要配慮個資取得；上開免同意例外分別定於修正草案第18條第3項第7款、第20條第2項第7款、第27條第1項第8款），於依取得狀況觀之，可認不違反本人意思因而明顯不害本人權利利益之情形，免本人同意。例如：訂房網站A依訂房利用契約，將訂房者姓名等提供予飯店B，或匯款來源金融機構C受託對D付款，將匯款人資訊提供予匯款目的金融機構D[6]。此外，就為保護生命、身體、財產，或為增進公眾衛生、推進兒童健全成長而處理個人資料之情形，於現行「難以取得本人同意時」之外，增列「有相當理由而未取得本人同意時」亦得免同意（第18條第2項第2款、第3款，第20條第2項第2款、第3款，第27條第1項第2款、第3款）。另草案並將「學術研究機關等」之學術研究例外，擴及以提供醫療為目的之機關或團體（如醫院，第16條第9項），俾醫學與生命科學研究得據以進行[7]。 參、事件評析 日本此次修正草案最具產業意義者，係將「可整理為統計編製等」之AI開發所需情況，明文納入免同意之第三人提供與要配慮個人資料取得範圍，直接回應AI開發對大量訓練資料之需求。有關已公開或既有個人資料得否用於AI訓練的合法依據，觀察近年國際動向明顯有朝向提供同意以外之合法路徑，並搭配保障措施例如當事人退出權的趨勢。 韓國個人資料保護委員會（PIPC）於2024年7月發布之指引，明確確認公開之個人資料得據以用於AI訓練，惟須符合正當利益存在、處理必要性、且該利益「明顯優越於」當事人權利之要件，並落實查證資料來源、產出過濾等技術措施，以及保障當事人權利行使之機制[8]。歐盟資料保護委員會（EDPB）於2024年12月17日通過第28/2024號意見，確認一般資料保護規則（GDPR）第6條第1項第f款之「正當利益」得作為AI模型開發與部署階段之合法依據，惟須逐案通過「正當利益之認定—處理必要性—與當事人基本權利之權衡」之保障措施[9]。 我國個資法並未如GDPR、韓國PIPA設有概括之「正當利益」合法事由，係規定一般個人資料之蒐集或處理個人資料可取自一般可得來源之依據，除非當事人對該資料之禁止處理或利用顯有更值得保護之重大利益[10]。但已取得的個人資料已無從識別特定當事人，可基於公共利益為統計或學術研究目的利用的，亦限於公務機關或學術研究機構[11]。而且取自一般可得來源的事由亦不適用於特種個資為學術研究目的所為蒐集處理，限於醫療、衛生或犯罪預防，範圍亦較一般個資為窄[12]。 相較韓、歐、日相繼就AI訓練的個人資料取得，提供明文之合法路徑並配套退出等保障機制，我國現行路徑要件若能進一步參考納入概括的正當利益或明文目的做有限豁免，並配套日本規範透明化、當事人退出與權利行使之配套，應有助於填補現行規範不足之缺口。 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]〈悪質業者に「課徴金」 個人情報保護法改正案、衆院通過〉，時事通信，2026年5月26日，https://www.jiji.com/jc/article?k=2026052600074&g=pol（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [2]個人情報保護委員会事務局，《個人情報保護法等の一部を改正する法律案について》（令和8年4月），頁1，https://www.ppc.go.jp/files/pdf/260407_kisyahaifusiryou.pdf（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [3]個人情報保護委員会事務局，前揭註2，頁1（「これまでの検討経緯」）。 [4]個人情報保護委員会事務局，前揭註2，頁2-4。（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [5]同前註，頁6。 [6]同前註，頁7。 [7]修正後第16條第9項明定「學術研究機關等」含以提供醫療為目的之機關或團體（如醫院）；其學術研究目的之目的外利用（修正後第18條第3項）、受保護個人資料取得（修正後第20條第2項）及第三人提供（修正後第27條第1項）之學術研究例外亦隨之適用；個人情報保護委員会事務局，前揭註2，頁9。 [8]대한민국 개인정보보호위원회（韓國個人資料保護委員會，PIPC），《인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서》（人工智慧〔AI〕開發・服務之公開個人資訊處理指引），2024年7月17日公開，明示個人資料保護法第15條第1項第6號「正當利益（정당한 이익）」為AI學習、服務蒐集利用公開個資之實質適法依據，https://www.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000&nttId=10362（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [9]European Data Protection Board, Opinion 28/2024 on certain data protection aspects related to the processing of personal data in the context of AI models，https://www.edpb.europa.eu/system/files/2024-12/edpb_opinion_202428_ai-models_en.pdf（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [10]個人資料保護法第19條第1項第7款；個人資料保護法施行細則第19條規定，：「本法第19條第1項第7款所稱一般可得之來源，指透過大眾傳播、網際網路、新聞、雜誌、政府公報及其他一般人可得知悉或接觸而取得個人資料之管道」。 [11] 我國人資料保護法第 20 條第 1 項第 5 款。 [12] 我國人資料保護法第 6 條第 1 項第 4 款。
英國發佈具有決定性的基因體醫藥報告正當英國衛生部門(Department of Heath)計畫建構一個受命與提供資金的機構來進行癌症分子研究時，一個著重於基因藥物使用的英國政府諮詢組織-人類基因體策略團體(Human Genomics Strategy Group)提出報告要求英國健康照護服務(National Health Service, NHS)以多面向的方式來開發潛在性基因體科技。 人類基因體策略團體所提供的報告建置出了英國就基因體藥物於臨床應用可行性的相關步驟，該等步驟可提昇英國臨床醫師決定疾病的風險與傾向、從事正確的診斷與預知，以及培養個人醫療的能力。除此之外，該報告亦開展了人類基因體於臨床與診斷照護上的創新應用，並且提供英國政府關於基因資料之處理、公共健康議題與教育等措施資訊，以用來支持基因體科技的應用。 該報告建議，有鑑於英國已擁有強健的研究文化與資源，現階段英國已經準備好基因體藥物研究的初期階段。然而，在開始基因體藥物的研究之前，英國政府應該先在基因體技術廣泛使用於臨床照護與診斷的面向上作出更多的努力，其中包括建制出一套對於基因體與臨床基因檢驗的清楚標準，用以發展出一般性的程序來幫助健康照護專業人員來取得檢驗並分析結果。除此之外，為了防止前述一般性程序產生各項倫理道德性爭議，該報告亦建議英國政府應該發展出一套法制規範來處理關於基因藥物是否具有利用性的挑戰議題，並且以該規範來防範各種基因體資料可能被濫用的問題。 而除了建置基因體計畫法制面的規範，為了讓基因體技術能更廣泛的應用於臨床照護與診斷的範疇，此報告亦建議英國NHS應該規劃採用基因體科技的計畫、發展中央基因體儲存網絡來處理大量由基因體藥物所產生的生物資訊，以及開展出針對基因體科技所發展的受命計畫和服務傳遞模型。同時，考量英國國民與健康照護人員對於促進基因體藥物亦有所幫助，該報告也建議英國NHS應該持續提供相關教育與訓練課程來提高前述人員對於基因體藥物的認知與其帶來的益處。 有鑑於基因體醫藥報告對於英國未來從事基因實驗、臨床研究與基因藥物的研發具有決定性的影響，然該報告僅建構出具體的大方向，對於細節部分尚未有大量的著墨。因此，英國官方部門如何將此份報告於法制面和技術面加以具體落實，實值得繼續就相關內容作後續的追蹤。
美國專利商標局發布「發明AI」分析報告，由美國專利申請趨勢分析AI技術普及情形美國專利商標局（USPTO）於2020年10月27日發布「發明AI：由美國專利觀察AI普及情形」（Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents）智財資料分析報告，本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料，發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件，成長幅度為100%，而在全體專利當中AI相關專利所占比率，也由原本的9%成長至接近16%，顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。 報告指出，自1950年圖靈（Alan Turing）提出「機器能否思考？」問題以來，現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準，AI技術在發明領域的重要性益發提升，活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%，在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢；除了美國銀行（Bank of America）、波音公司（Boeing）以及奇異電子（General Electric）之外，前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域，其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM，其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google，而AI技術的應用領域也更加多元，並且與在地產業做結合，例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。 USPTO指出，經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長，並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用，AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體，隨著AI領域發明人的顯著成長，未來將有更多AI技術在各領域的應用出現，而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。
員工分紅列費用之會計處理 金管會擬自民國97年起適用新修正商業會計法第 64 條規定，商業對業主分配之盈餘，不得作為費用或損失。但具負債性質之特別股，其股利應認列為費用。本條但書即是企業對於員工分紅應與以費用化之法源。配合此一新修正規定，金管會前已邀集業界及產業公會、四大會計師事務所與相關政府單位等，針對員工分紅費用化相關問題共同討論以研擬員工分紅費用化之相關會計處理及配套措施。 金管會及有關單位研討後決定， 在會計處理方面，企業應於期中報表依章程所訂之比率，預估員工分紅及董監酬勞金額入帳。期後董事會決議發放金額有重大變動時，該變動應調整當年度（原認列員工紅利之年度）之費用。至於次年度股東會決議若有變動，則依會計估計變動處理，列為次年度損益。 至於員工分紅配發股數之計算基礎以公平價值評價，上市上櫃公司應以股東會開會前一日之公平市價（考慮除權及除息之影響）計算股票紅利股數；興櫃公司及未上市上櫃之公開發行公司則應以股東會前最近期經會計師查核簽證之財務報告淨值計算股票紅利股數。企業發行員工認股權憑證及買回庫藏股轉讓予員工，應以公平價值法認列為費用。 以上決議將自 民國九十七年一月一日 起的財務報表開始適用。 由於員工分紅費用化，對一向以股票分紅作為獎勵員工的科技產業，可能造成不小的衝擊，因此，金管會也提出「員工認股權憑證制度」及「庫藏股票制度」的配套措施，並將修正「發行人募集與發行有價證券處理準則」與「上市上櫃公司買回本公司股份辦法」。金管會表示，有關本案規劃措施及實施日期，將由經濟部彙整各部會意見，提報行政院，相關措施將配合實施日程發布。