美國2015年「消費者隱私權法案」簡介
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟發布透明度實務準則與義務指引：協助透明度義務規範之落實與執行 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月24日 今（2026）年6月10日，歐盟執行委員會（European Commission，下稱歐盟執委會）通過《AI 生成內容透明度之實務準則》（Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content，下稱準則）[1]，並於7月20日發布「AI透明度義務指引」（Guidelines on the implementation of the transparency obligations for certain AI systems under Article 50 of Regulation (EU) 2024/1689，下稱指引） [2]，準則與指引旨在協助引導AI提供者和部署者能有效履行《歐盟人工智慧法》（EU AI Act，下稱AIA）第50條的透明度義務規範。 壹、事件摘要 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50條之透明度規定則定於2026年8月2日實施[3]。此一規範主要針對與人互動的AI生成內容，應滿足透明度義務的規範要求。另根據AIA第96條第1項第d款規定，歐盟執委會具有制定實施指引的法定義務，以協助落實AIA第50條之透明度義務規定。因此，歐盟執委會分別通過準則及發佈指引，協助開發AI系統之提供者與部署者能理解AIA第50條之規範要求。準則係由人工智慧辦公室（AI Office）居中協調，並由獨立專家聯合各方利益相關人共同起草而成，主要針對AIA第50條第2項（數位浮水印標記義務）、第4項（深偽技術揭露義務）的義務履行要求制定實務準則[4]；指引則是蒐集各會員國的回饋意見，乃制定指引作為準則的補充內容，以銜接8月2日透明度義務規範的實施[5]。 附帶說明的是，歐洲議會（European Parliament）於今年6月16日通過的「第七號數位綜合法案」（Omnibus VII）[6]，對AIA第50條透明度規定有進行義務時程的調整修訂，針對8月前已上市的AI系統要求於今年12月2日前補足透明度的標記義務，但僅限於第50條第2項機器可讀的數位浮水印或技術標籤的標示義務，未及於其他項次的透明度義務要求[7]，因此其餘項次的透明度義務規定均須於今年8月2日起嚴格遵循。 貳、重點說明 以下透過準則和指引的整體觀察，有助於釐清AIA第50條的規範內容，並就第50條的項次規定分別進行說明： 一、AI系統與自然人直接互動之通知義務（第50條第1項） （一）明確界定直接互動之定義 第50條第1項規定，與自然人直接互動之AI系統，應使相關自然人知悉其正與AI互動。指引將「直接互動」界定為具備「即時或近乎即時」且具有「雙向資訊交換」特徵之互動；若內容經人工審核後始發出，則不屬於本項所稱之直接互動[8]。 （二）通知義務的履行方式 指引規定，提供者得自行選擇通知方式，只要符合「清晰可區別」原則即可，例如文字、語音或視覺標示。僅於服務條款揭露或使用模糊稱呼（如僅稱「助手」）均不足以履行通知義務；對老人、兒童等弱勢群體，建議增設定期提醒功能[9]。 （三）顯而易見之解釋 第50條第1項但書規定，若AI互動屬一般人依使用情境即可明顯辨識者，則免除通知義務。指引援引歐盟消費者保護法之「平均消費者」（average consumer）標準，並綜合考量AI系統之應用情境及透明度義務之立法目的進行判斷[10]。 （四）豁免適用要件 第50條第1項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統，但提供予公眾通報犯罪之系統仍應履行通知義務，指引並以「警政報案機器人」作為示範案例[11]。 二、AI生成內容之機器可讀數位浮水印（第50條第2項） （一）生成與竄改合成內容之界定 第50條第2項要求，專用於生成或竄改音訊、圖片、影片或文字內容之AI系統，其輸出應以機器可讀格式標記，使其可被辨識為AI生成或改造（manipulated）內容。指引將「生成」解釋為創造全新內容，「改造」則指對既有內容作出顯著變更，並排除單純資料渲染、工業感測資料、無意義的短輸出、原始程式碼及機對機通訊等內容[12]。 （二）標記與偵測義務之履行方式 指引要求提供者同時履行「機器可讀標記」及「可被偵測」兩項技術解決方案義務[13]；準則則進一步建議採取多層次標記方式，例如結合數位簽章防偽標籤與浮水印，以提升辨識效果，至於指紋辨識或日誌紀錄僅屬輔助措施，不能單獨作為合規方式[14]。 （三）技術解決方案之品質要求 第50條第2項要求技術解決方案具備有效性、可靠性、強韌性及互通性。指引就條文內容進行解釋，補充上述指標指涉之意義[15]；準則則將指標量化為可供操作的技術測試流程，包括透過使用者理解評估、錯誤率及壓力等測試，以驗證技術解決方案是否符合上述指標要求[16]。 （四）豁免適用要件 第50條第2項排除適用於標準編輯輔助功能、未實質改變輸入資料語義之處理，以及依法授權用於刑事犯罪偵查等情形。準則指出在適用範圍上應考量法律義務的範疇及相關的法律豁免[17]；指引進一步舉出實例，包括拼字檢查、語法修正、逐字稿轉錄、隱私遮罩及醫療影像重建等，均屬豁免適用之範圍[18]。 三、情緒辨識與生物辨識分類系統之通知義務（第50條第3項） （一）情緒辨識與生物辨識分類之界定 第50條第3項規定，部署者使用情緒辨識或生物辨識分類系統時，應通知受影響之自然人。指引就兩類系統提供詳細定義，情緒辨識係依自然人之生物辨識資料識別或推斷其情緒或意圖；生物辨識分類系統則是依生物辨識資料將自然人歸類至特定類別。此項義務不因系統採即時或事後分析而有所不同。惟若生物辨識分類功能僅屬其他服務之附屬功能，且基於客觀技術原因屬必要者，則不在本項規範之內[19]。 （二）標記與偵測義務之履行方式 指引要求部署者確保受影響之自然人知悉系統正在運作，並符合「清晰可區別」及「無障礙近用」原則。通知方式得依使用情境採行書面、口頭、圖示或其他適當方式，並應於自然人首次接觸或暴露於系統時提供，亦得採預先通知方式履行[20]。 （三）場域情境與受眾之具體要求 指引指出，通知方式應依部署場域及受眾特性調整，例如於遊戲啟動畫面提示情緒辨識功能，或於展覽入口設置生物辨識分類告示；對兒童、老人及身心障礙者等弱勢族群，亦應採取更易理解之通知方式。此外，本項通知義務僅要求告知系統正在運作，並不要求說明其運作目的[21]。 （四）豁免適用要件 第50條第3項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統。指引說明，符合上述法定用途且已採取適當保障第三人權利與自由措施者，得免除通知義務；惟此項豁免不影響部署者依資料保護法規所應履行之相關義務[22]。 四、深偽技術之揭露義務（第50條第4項） （一）深偽影像與公共利益文字之界定 第50條第4項規範深偽影像與涉及公共利益之AI生成文字。指引將深偽影像界定為由AI生成或竄改，且足以使人誤認為真實之影音內容，若內容明顯違反自然常理或僅屬輕微技術調整而無誤導可能者，則不屬之。至於大眾利益文字，則指涉及政治、公共管理、公共安全、公共衛生、環境保護等公共事務之AI生成文字內容[23]。 （二）標記義務之履行方式 指引要求部署者確保標記符合「清晰可區別」原則，並於自然人首次接觸內容時提供[24]。準則則建議採用統一圖示或文字標示，區分「AI生成」與「AI改造」，並依內容型態採取適當之標記方式；對於影音內容，亦建議搭配互動式資訊揭露，以提供AI修改內容之相關說明[25]。 （三）特定場域情境與受眾之具體要求 指引指出，標記方式應依部署場域及受眾特性調整，並兼顧兒童、老人及身心障礙者等弱勢族群之可近用性[26]。準則額外建議，對於藝術、創作、諷刺或虛構作品，得採較具彈性的揭露方式，以兼顧透明度與作品呈現效果[27]。 （四）豁免適用要件 第50條第4項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統。指引說明，就大眾利益文字而言，若內容已經人工實質審核並由自然人或法人負編輯責任，得免除標記義務[28]；準則則進一步指出，媒體服務提供者已依相關法規及專業編輯程序處理者，亦得適用豁免[29]。此外，指引並指出，受雇者於雇主授權範圍內執行職務，以及自然人基於個人、非專業目的使用AI系統，均屬排除適用情形[30]。 參、事件評析 整體而言，準則與指引是歐盟執委會用來說明AIA第50條的透明度義務規範應如何解釋與遵守的行政指導文件，並不具有法律拘束力。準則是鼓勵AI系統的提供者與部署者簽署，其簽署效力並不該當法遵要求的決定性證據（conclusive evidence），但該準則已通過人工智慧委員會（AI Board）的適當性評估報告（Adequacy Assessment code），企業可藉由遵守實務準則以確保符合AIA透明度的法遵規範[31]；指引的發布義務雖係由AIA規範，但不等同歐盟執委會依法律授權制定的「授權法規」（delegated acts），因此指引內容並非對AIA透明度義務的權威性解釋，亦無法律上的解釋效力，最多作為法院解釋的參考依據[32]。即使如此，準則與指引仍對透明度義務提供充份的解釋框架，讓AI系統的提供者和部署者能明確知悉透明度義務規範的適用範圍、履行方式與豁免條件。 就臺灣而言，我國亦有透明度義務規範，規範於《人工智慧基本法》第5條第2項規定「高風險應用者，應明確標示注意事項或警語」，以遵循第4條的「透明與可解釋」原則，即「人工智慧之產出應做適當資訊揭露或標記，以利評估可能風險，並瞭解對相關權益之影響，進而提升人工智慧可信任度」。目前臺灣人工智慧的相關法制和配套措施正規劃當中，今年6月行政院核定的《人工智慧風險分類框架》[33]，將形塑各目的事業主管機關的管理規範和產業指引，歐盟執委會發布的準則與指引可作為主管機關的參考內容，以思索透明度義務規範要如何有效落實與執行。 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, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content#1720699867912-1(last visited July 23, 2026). [2] European Commission, Commission publishes guidelines on transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_26_1653(last visited July 23, 2026). [3] AIA第96條第1項。 [4] 同前註1。 [5] 同前註2。 [6] European Council, Artificial Intelligence: Council gives final green light to simplify and streamline rules, https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2026/06/29/artificial-intelligence-council-gives-final-green-light-to-simplify-and-streamline-rules/(last visited July 23, 2026). [7] AIA第111條第4項。 [8] European Commission, Guidelines on the implementation of the transparency obligations for certain AI systems under Article 50 of Regulation (EU) 2024/1689, 2026, p. 11-13. [9] id. at 14-15. [10] id. at 16. [11] id. at 18-19. [12] id. at 21-23. [13] id. at 24. [14] European Commission, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content, 2026, p. 8-10. [15] European Commission, supra note 8, at 26. [16] European Commission, supra note 14, at 17-21. [17] id. at 7. [18] European Commission, supra note 8. at 28-29. [19] id. at 30-31. [20] id. at 32. [21] id. at 31-32. [22] id. at 32. [23] id. at 33-34, 42. [24] id. at 46. [25] European Commission, supra note 14, at 26-30. [26] European Commission, supra note 8, at 46-47. [27] European Commission, supra note 14, at 35-36. [28] European Commission, supra note 8, at 43. [29] European Commission, supra note 14, at 35. [30] European Commission, supra note 8, at 6-8. [31] European Commission, Commission Opinion on the assessment of the Code of Practice on Transparency of AI-generated content, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-opinion-assessment-code-practice-transparency-ai-generated-content(last visited July 23, 2026). [32] European Commission, supra note 8, at 3. [33] 數位發展部，AI風險分類框架，https://moda.gov.tw/major-policies/ai/governance/19244（最後瀏覽日：2026/07/24）。
歐盟NIS 2指令生效，為歐盟建構更安全與穩固的數位環境歐盟第2022/2555號《於歐盟實施高度共通程度之資安措施指令》（Directive (EU) 2022/2555 on measures for a high common level of cybersecurity across the Union, NIS 2 Directive）於2023年1月16日正式生效，其於《網路與資訊系統安全指令》（Directive on Security of Network and Information Systems, NIS Directive）之基礎上，對監管範圍、成員國協調合作，以及資安風險管理措施面向進行補充。 （1）監管範圍： NIS 2納入公共電子通訊網路或服務供應、特定關鍵產品（如藥品與醫療器材）製造、社交網路平台與資料中心相關數位服務、太空及公共行政等類型，並以企業規模進行區分，所有中大型企業皆須遵守NIS 2之規定，而個別具高度安全風險之小型企業是否需要遵守，則可由成員國自行規範。 （2）成員國協調合作： NIS 2簡化資安事件報告流程，對報告程序、內容與期程進行更精確的規定，以提升成員國間資訊共享的有效性；建立歐洲網路危機聯絡組織網路（European cyber crisis liaison organisation network, EU-CyCLONe），以支持對大規模資安事件與危機的協調管理；為弱點建立資料庫及揭露之基本框架；並引入更嚴格的監督措施與執法要求，以使成員國間之裁罰制度能具有一致性。 （3）資安風險管理措施： NIS 2具有更為詳盡且具體之資安風險管理措施，包含資安事件回報與危機管理、弱點處理與揭露、評估措施有效性的政策與程序、密碼的有效使用等，並要求各公司解決供應鏈中的資安風險。
醫療記錄能否受到著作權保護澳洲法院近來持續在著作權相關案件中強調個人精神智慧投入的重要性，在Primary Health Care Limited v Commissioner of Taxation一案中（[2010] FCA 419）再度強調了這樣的趨勢。在本案中，原告Primary Health Care為一信託受益人，透過信託取得醫療與牙醫業務，原告主張相關的醫療記錄文件如：處方籤、健康記錄、轉診信（referral letters）以及諮詢意見都有著作權，而於計算稅基時，應從信託的淨收益中加以扣除。 本案法官則指出，醫療記錄必須要達到語文著作的創作性實質要求，才能主張著作權的存在。針對本案的相關醫療記錄法官分別分析如下： 一、 諮詢記錄 所有的諮詢紀錄中，法官認定只有一份諮詢記錄受到著作權的保護，該份記錄從頭到尾只有一個作者，並以連續記述的方式呈現出個人精神智慧的投入；而本案中其他的諮詢記錄則有多個作者，僅僅標記姓名、醫療狀態、藥物治療以及生理、病理資料，難以呈現出個人精神智慧的表現，僅為病人的診斷與治療資訊，因此法官認定這些記錄無法受到著作權的保護。 二、 處方籤與健康記錄 作為本案證據的處方籤，只有姓名、藥物治療、劑量以及制式醫囑等資訊，而健康記錄則只有一連串的病史與醫療程序。因此，法官認定本案中所有的處方籤與健康記錄都不足以作為著作權的保護的客體。 三、 轉診信 法官認定在本案中的轉診信都有一些個人精神智慧的投入，儘管轉診信都是依循固定的格式，但基於轉診信的目的考量，固定的格式與內容都是合理的，因此本案中的轉診信都可以受到著作權的保護。 在Primary Health Care一案中，法官認定相關的醫療記錄文件並不必然一律受到著作權的保護，必須個別的加以認定。在醫療記錄中，只有當所有作者是能夠被辨識、特別是在只有單一作者的醫療紀錄中，能達到著作權法中語文著作對於個人精神智慧投入的要求時，才會受到著作權的保護。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。