為實現歐洲公民資料一致保護水準之期待,全面革新歐盟各會員國資料保護規範的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR),已於2016年4月14日由歐洲議會正式通過,且將在2018年5月25日生效,該規則異於資料保護指令(Data Protection Directive,95/46/EC)之處,在於規則無待各會員內國法化,得以直接適用,然而生效前的過渡期間,歐盟各國為因應新修正規則預作準備;近期,法國政府在「數位共和國」(République Numérique)法案中,欲修改現行關於資料保護之法律,如法國資料保護法(Loi Informatique et Libertes Act N°78-17 Of 6 January 1978),以達歐盟資料保護水準。
法國國民議會(Assemblée nationale)於2016年1月一讀通過,參議院(Sénat)隨後在5月提出修正案中第26 條之一(Article 26 bis A),要求個人資料應儲存於歐盟或法國境內的資料中心,同時為符合與歐盟的國際承諾會員國,並禁止個人資料傳輸至非歐盟的第三國,而參議院修法理由是為了確保法國規範符合歐盟資料保護水準,並依據先前歐盟法院關於安全港無效之判決的結果為修訂。
然而,資料在地化條款目前仍不明確,但此規定恐對資料傳輸設下更多限制;雖然在GDPR第23條規範關於各國決定限制權利和義務的範圍,資料傳輸至第三國並不在此列,故為加速修法程序,聯合調解委員會(Commission mixte paritaire)將於近期內審查調整,國民議會和參議院的代表仍能針對此條款提出意見以達成最終共識,後續修法值得關注。
日本經濟產業省召集的「氫能、燃料電池戰略協議會」(水素・燃料電池戦略協議会)於2023年6月6日發布2023年版的「氫能基本戰略」(水素基本戦略),此為日本於2017年首次提出「氫能基本戰略」後,依據近年國際社會2050淨零碳排之宣示,以及烏俄戰爭造成的能源供應危機等情勢變化,再次提出的新版氫能國家型戰略。 本戰略以一個S、三個E作為其氫能發展基本原則,即安全性(Safety)、能源保全(Energy Security)、經濟效益(Economic Efficiency)、環境(Environment);在確保使用安全性的前提下,期望透過發展氫能,實現「氫能社會」理想,兼顧能源供給穩定與經濟成長,同時對環境有所貢獻。基此,本戰略提出擴大氫供給、創造氫需求、建構大規模供應鏈、發展地區性氫能利用、推動技術革新、國際合作、促進國民理解等七項推動方向。 為強化氫產業競爭力,本戰略從製造、運輸、使用等三個面向著手,首先,確立2030年水電解裝置達15GW之目標,支援生產設備設置;其次,建置輸送管路等基礎設施,以降低運輸成本,並確保足夠的氫運輸船以供海上運輸使用;最後,於技術方面,加速燃料電池車、燃氫,以及以氫作為原料之製鋼、化學品製造等技術發展。 針對氫能安全性,則計畫擬定「氫能安全戰略」(水素保安戦略),從「氫安全性相關科學資料取得及共享」、「統一技術標準」、「第三方認證及技術機構之設立」、「人才培育」等面向,全面檢視並調整與氫供應鏈相關的法規範,以確保整體安全性。
歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案歐盟執委會(European Commission)於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》(AI Liability Directive)之立法提案,以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案(Artificial Intelligence Act)。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵,受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償,《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者,得以更容易獲得賠償,並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式:(一)可推翻之推定(rebuttable presumptions):人工智慧責任指令透過「因果關係推定(presumption of causality)」來減輕受損害者之舉證責任(burden of proof)。受損害者(不論是個人、企業或組織)若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務,致其受有損害(包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等),並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係,法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的,人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害,或該損害係由其他原因所致,以推翻該損害之推定。(二)證據揭露機制(disclosure of evidence mechanism):若受害者之損害涉及高風險人工智慧時,得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償,並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》,為人工智慧訂定橫向規則,旨在降低風險和防止損害,但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定,以確保損害風險出現時,相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段,《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革,並未採取舉證責任倒置(a reversal of the burden of proof)之作法,而是透過「可推翻之推定」,一方面減輕受損害者之舉證責任,使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償;另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定,以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險,可能阻礙人工智慧產品和服務創新。
微軟10.6億美元購買AOL專利美國線上服務(AOL)找到改善公司資金短缺的問題。主要出售該公司800項並將其他相關專利授權予微軟(Microsoft)使用,共獲得總價10.6億美元。這也使得AOL的生存獲得機會,但也同時減低AOL的價值。 AOL出售專利主要是因為公司股東認為AOL無法利用專利為公司賺得應有的利益,因此出售大多數的專利給微軟,且將留下300項專利權,同時授權予微軟使用,其技術主要為廣告、搜尋、網際網路、多媒體等其他相關專利。 AOL將出售專利所獲得現金收入,大部分提供給股東。消息公佈後,雖微軟股價下降1.1%,而AOL股價卻上漲43%,每股26.2美元。整體而言,微軟期望透過此專利交易,比起AOL更有效率獲取收益,而AOL出售專利的同時,也喪失未來透過這些專利獲得收入的機會;當AOL的股東看似獲得龐大的回饋金,他們也同時失去未來無法預期的更大的利益回饋。 微軟將透過這800件專利新武器迎戰正在進行的科技競爭訴訟。當然微軟不是唯一提出訴訟的公司。近幾年幾家科技公司,谷歌(Google)、甲骨文公司(Oracle)、及蘋果公司(Apple)亦捲入專利訴訟。小型公司在訴訟中往往比較弱勢,但亦有成功的案例。如,微軟需支付專利訴訟賠償金額加上判決訴訟費用,共2.9億美元給I4i公司。
歐盟引用 EN 18286 作為高風險 AI 系統品質管理統一標準歐盟引用 EN 18286 作為高風險 AI 系統品質管理統一標準 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年10月29日 歐盟執委會於2026年10月14日將EN 18286公布於歐盟公報(Official Journal of the European Union)[1]。執委會表示依該標準建立品質管理系統(quality management system)之提供者,就標準所涵蓋之歐盟《人工智慧法》(Regulation (EU) 2024/1689, Artificial Intelligence Act,下稱AIA)第17條要求,享有推定符合的效果[2]。我國《人工智慧基本法》已正式立法,數位發展部亦於115年7月7日發布《人工智慧風險分類框架》,惟各目的事業主管機關之管理規範尚在研擬,標準與驗證工具之銜接機制則未見法令規定。本文爰整理該決定與 EN 18286之要點,並對我國制度可獲啟示提出評析。 壹、事件摘要 AIA第40條第1項規定,高風險AI系統如符合統一標準(harmonised standard),就該標準所涵蓋之要求,可推定符合(presumption of conformity)AIA所定要求[3]。歐盟執委會於2026年10月12日通過施行決定(Commission Implementing Decision (EU) 2026/2274,下稱本決定),採納EN 18286:2026人工智慧品質管理系統,為高風險AI系統供應商提供明確的法律途徑[4]。EN 18286 是由歐洲標準化委員會(European Committee for Standardization, CEN)與歐洲電工標準化委員會(European Committee for Electrotechnical Standardization, CENELEC)之聯合技術委員會 JTC 21(Joint Technical Committee 21)擬訂[5],標準本身雖為不具強制力的自願性文件,但其作用在於提供業者一條經官方認可之遵循路徑,並使主管機關與業者就符合性之判斷有共同基準。 貳、重點說明 一、歐盟 AIA的統一標準與推定符合機制 依AIA第 17 條要求,高風險AI系統提供者建立品質管理系統,同法第40條第1項規定符合統一標準的高風險AI系統或通用AI模型,應推定符合該法第三章第2節(對高風險AI系統的需求)所列要求;於適用時,包括推定符定依該法第五章第2及3節(對通用AI模型及具系統性風險的通用AI模型之提供者)所列義務,但前提是該標準已涵蓋前述條款規定之要求或義務。 此外,AIA第16條第f款規定,高風險AI系統提供者於上市或投入服務前,須依第43條規定辦理符合性評估(ensure that the high-risk AI system undergoes the relevant conformity assessment procedure as referred to in Article 43)。而第43條規定上市前的符合性評估,無論提供者依自行查驗或送公告機關審查,如其已採用EN 18286標準,該標準即為查核的依據[6]。 因此,如AI提供者採用 EN 18286 統一標準者,就該標準所涵蓋之要求,可作為符合高風險AI系統提供者必須建立品質管理系統(AIA第17條)之依據。同時,可於EN 18286標準所涵蓋之範圍,援引AIA第40條第1項,推定符合前述該法第三章與第五章有關對高風險AI系統、通用AI模型及具系統性風險的通用AI模型之提供者義務之要求。無論是否能產生推定符合效果,EN 18286 之重要性在於可做為AIA第17條要求提供者建立品質管理系統的依據,同時在上市或提供服務前,做為辦理符合性評估的標準,成為落實第17條與第43條要求之共同基準[7]。 二、EN 18286 之定位與架構 EN 18286 有別於一般管理系統標準之處,在於其要求均與取得推定符合之目的相關。其前言載明所謂品質可理解為符合AIA之全部法規要求,而且特別規定高風險AI提供者應辨識並系統化地審查適用之法規要求,並建立法規遵循策略、選擇證明遵法之途徑、將對主管機關與公告機關(notified body)之義務轉為內部程序,使管理系統所處理者為法定義務,而非組織自行設定之品質目標(詳見該標準條款0.1、3.1、4.2、4.4)[8]。 依 EN 18286 標準本文,其架構係依AIA第17條第1項,要求高風險AI系統提供者建立品質管理系統,涵蓋法規遵循策略、設計與開發管制、資料管理、風險管理、上市後監測、嚴重事件通報、資源管理與責任架構等事項。第1章至第3章為範圍、引用標準及用語定義;第4章至第7章處理品質管理系統本身,包括適用法規要求之識別、法規遵循策略、最高管理階層責任、風險與品質目標,以及資源、能力與溝通;第8章與第9章規範個別AI系統自構想至退役之生命週期,其中第8章涵蓋風險管理、設計開發、查證與確證(verification and validation)及資料管理,第9章涵蓋投入市場後之供應鏈、變更、上市後監測、嚴重事件通報與不符合事項處理;第10章為績效評估,包括管理審查。 三、EN 18286 的要求重點 (一)、要求提供者訂定法規遵循策略:標準要求策略至少涵蓋基本要求、上市後監測、嚴重事件、資料管理、適用之符合性評估(conformity assessment)程序及變更(4.4)。 (二)、要求提供者建立文件化程序,以確保能提供合規所需資訊,並與國家主管機關、公告機關、進口者、經銷者、授權代表及客戶溝通;亦須就不符合、構成風險之AI系統及嚴重事件之通知建立程序(對應AIA第20條第1項、第2項及第73條),包括涉及重要基礎設施等特定情況之通報期限(7.3、9.6、9.7)。 (三)、將AIA之變更規則轉為作業要求,例如要求提供者判斷上市後之修改是否為實質修改並記載理由,屬實質修改者須重新進行符合性評估(AIA第43條第4項),標準並將其視為新AI系統,要求提供者相應更新品質管理系統(9.4)。 (四)、就個別AI系統之設計開發,要求將法規要求轉為可查證之系統要求並留存紀錄。包括要求提供者依預期用途,決定達成適用法規要求(含基本要求)所必要之系統要求,於界定規格前定期審查,確認其已文件化、涵蓋適用法規要求且可滿足;並依文件化之測試計畫與程序進行查證,結果與措施須以文件化資訊提供(8.3、8.4)。 (五)、資料與文件方面,提供者須界定資料要求,建立涵蓋資料取得、探勘與蒐集、分析、標註、過濾、彙總、保存及儲存之系統與程序;主管機關或符合性評估機構要求時,應提供資料存取,資料停用時須指明銷毀或封存機制,且資料銷毀不得與提供者遵循法規要求之能力相衝突(8.5)。 (六)、EN 18286 著重供應鏈與上市後的風險管控,要求提供者就外部供應者建立評估與選擇準則,並文件化對供應者及所供應產品、組件、資料與服務之管制,以及所須之查證與確證。產品或服務於上市後仍須採取監測作法,作法應主動、系統化並納入績效評估(9.3、9.5)。 參、事件評析 數位發展部已於115年7月7日發布《人工智慧風險分類框架》1.0版,為目前已公布之具體分類與評估規則。於風險評估之後,框架列舉主管機關可採之管理措施,包括要求業者提出說明資料、實施透明度標示,以及對風險達一定程度者採事前審查。框架亦列舉依《人工智慧基本法》要求高風險應用標示注意事項、明確責任歸屬並建立救濟、補償或保險機制等措施。惟框架之規範對象為目的事業主管機關,業者無從預知其系統於各主管領域將如何分類,亦無可據以辦理之事項、規範或標準。 目前數位發展部雖已成立AI產品與系統評測中心(下稱 AIEC),數位產業署亦於113年3月發布《人工智慧(AI)產品與系統評測參考指引(草案)》,供AI提供者就其產品或服務辦理評測,但該指引以產品與系統為評測對象,與 EN 18286 以提供者組織為對象、規範其品質管理系統之層次不同;AIEC之測試結果並非組織層級管理要求之依據。而認定高風險應用者為中央目的事業主管機關,AIEC並無此項認定權,其測試結果與風險分類框架未見對接,與法規認定亦無明文連結,欠缺規範效力。企業送測所得僅為技術性測試結果,在法律上既不能作為遵法之依據,也無從向交易相對人或主管機關說明其已盡注意。相較之下,歐盟AIA透過賦予統一標準推定效力與搭配符合性評估程序,已然形成由標準通往法律效果之連結誘因,實值參考。 再者,我國《人工智慧基本法》已要求各目的事業主管機關訂定風險為基礎之管理規範,並協助產業自訂指引,將有助於企業的AI風險管理實務操作。如後續能參考歐盟之 EN 18286 設計,各機關將有共通之查核確認責任歸屬之標準,並仍可因應產業性質差異,提供風險因應指引協助。建議可再依同法第5條第3項,由數位發展部等機關提供或建議評估驗證之工具與方法,並公告經審認之標準與工具清單,載明其對應之管理規範事項、適用範圍及限制,連結高風險標示、責任歸屬與配套義務。如此法規、機制、標準與工具得以結合,有助於企業在完備的AI風險管理機制下發揮AI應用的產業效益。 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) [1] Commission Implementing Decision (EU) 2026/2274 of 12 October 2026 on the harmonised standards for high-risk AI systems drafted in support of Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council, OJ L, 14.10.2026, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=OJ:L_202602274 (last visited Oct. 21, 2026). [2] EUROPEAN COMMISSION, First harmonised standard supporting the AI Act published in the Official Journal (Oct. 19, 2026), https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/first-harmonised-standard-supporting-ai-act-published-official-journal (last visited Oct. 21, 2026). [3] Regulation (EU) 2024/1689, art. 40(1), European Commission AI Act Service Desk, https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-40 (last visited Oct. 20, 2026). [4] 前揭註1。 [5] JTC 21, EN 18286 becomes the first harmonised standard under the EU AI Act, https://jtc21.eu/en-18286-becomes-the-first-harmonised-standard-under-the-eu-ai-act/ (last visited Oct. 21, 2026). [6] 條文詳前揭註3。另見前揭註1,前言第(1)點、第(6)點。 [7] 條文詳前揭註3,art. 17(1), https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-17 (last visited Oct. 21, 2026). [8] 標準內容須洽購,重點可參見MODULOS,EN 18286 Quality Management System for EU AI Act, https://docs.modulos.ai/frameworks/eu-ai-act/harmonized-standards/en-18286 (last visited Oct. 21, 2026).