美國基改食品標示新發展－強制標示與否的拔河
歐盟個資保護委員會（EDPB）今（2021）年9月27日，就與南韓個人資料保護法（Personal Information Protection Act, PIPA）之適足性認定草案發表意見，認為南韓的個資保護框架與歐盟大致相同。但EDPB 同時也指出，在歐盟執委會做出決定之前，某些部分仍需要釐清。釐清的部分包含： 今年6月歐盟執委會公布並通過的適足性認定草案中，該草案之可執行性與有效性不應僅拘束南韓個資保護機構，也應對司法機構具有效力。除此之外，EDPB 也針對南韓PIPA 免除多項匿名化資訊之義務提出質疑；又南韓相關法令對「同意」之撤銷（或撤回）事由有所限定，應確保其對資料主體「同意」之保障持續符合適足性認定的要求。 至於在資料進一步移轉（onward transfers）方面，EDPB 認為即便資料主體知悉並同意其個資傳輸，仍應告知其資料是否會移轉到第三國之相關風險；以及若個資主體的同意無法符合GDPR 對有效同意之定義時（例如雙方地位不對等時，該同意即非有效），該個資不會從南韓之資料控管者傳輸至第三國；在對此議題南韓未具體修訂相關法令時，與國安相關的個資若進一步移轉，是否會受到憲法框架（如比例原則）和PIPA 中個資保護原則的充分保障？ 而在行政部門存取傳輸到南韓的個資方面，許多議題也需要釐清並引起關注。如與國安方面相關的個資處理，係受PIPA 抑或其他更為限縮的法令限制？又電信業者自願向國安部門揭露使用者個資時，必須同時通知相關的個資主體；EDPB 並希望歐盟執委會釐清，若歐洲經濟區（EEA）內的個人向南韓個資保護機構或司法機構提出救濟時，相關的救濟程序是否實質有效（例如舉證責任的規定為何）？ 於新聞稿中，EDPB 主席 Andrea Jelinek 表示：「歐盟對此適足性認定相當重視，因其將涵蓋公部門與私部門資料的傳輸。而適足的個資保護對支持歐盟與南韓的長期關係與個人權利、自由方面至關重要。雖然EDPB 認為南韓的個資保護框架與歐盟大致相同，然仍建議歐盟執委會密切關注適足性認定的各方發展。」
美國總統簽署《實證決策基本法》推動政府資料開放與建構以實證為依據制定政策之基礎美國總統於2019年1月14日簽署《實證決策基本法》（Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018），本法包含要求聯邦政府政策制定應以實證為依據，並規定開放政府資料法（OPEN Government data Act）相關措施，與確保機密資料安全及資料統計效率，據此做為推動政府資料開放共享與以實證為依據制定聯邦政府政策之法制基礎。 做為美國聯邦政府透明化政策的一環，本法最核心的部分即為開放政府資料法之相關規定，開放政府資料法的OPEN為開放（Open）、公開（Public）、電子化（Electronic）與必要（Necessary）之縮寫，象徵開放政府資料法的精神與意旨，其具體措施包含要求聯邦政府機關應盡可能公開其所蒐集之資料，依本法對資料的定義為被記錄的資訊，不論載體為何（recorded information, regardless of form or the media on which the data is recorded）。 而公開的資料應具備機器可讀性（machine-readable）、為或可轉換為自由檔案格式（open format）、不受除了智慧財產權保護以外之使用限制（即非國家機密或受其他法律保護的資料）以及應符合由標準制定組織所訂定之開放標準，除此之外每個機關應設置首席資料長（Chief Data Officer）負責上述資料開放事宜，以確保政府公開資料得以有效率的開放與共享。
日本經濟產業省公布「再生能源導入促進關聯制度改革小委員會報告書」日本經濟產業省「促進再生能源關連制度改革小委員會（再生可能エネルギー導入促進関連制度改革小委員会）」於2016年2月5日公布了報告書，該報告書集結了自2015年9月以來，共計13次的討論整理，未來FIT制度改革方向，將以此為根基。 提出該報告的目的在於，達成最加能源構成方案（エネルギーミックス）之目標，於2030年導入22-24%之再生能源，冀望在最大限度導入再生能源，並與抑制國民負擔之間調合並存。 該報告提出五大修正制度方針，分別簡述如下： (一)針對未運行案件對應修正認證制度 (1) 進一步加強撤銷認證制度之報告徵收及聽證程序。 (2) 創設新認證制度，應確認該發電事業的實施可能性後，才得認定為FIT。 (二)促進長期安定發電的配套措施 (1) 事業者應做適當的檢查及維修、發電量定期報告，制定廢棄及回收等應遵守事項。若有違反情事，主管機關得發出改善命令或是取消認定資格。 (2) 確認並遵守所涉及之土地使用條例、公告認定資訊、提供地方政府建構計畫內容。 (三)導入成本效率 (1) 設定中長期之「收購價格」目標。 (2) 以Top Runner等方式決定具備「成本效率」之收購價格，亦即以最佳方式選擇。 (3) 賦課金減免制度為一個可持續的機制，同時透過活用賦課金以確保基金，並確認對象事業的節能方案及對國際競爭力的影響等（檢討減免率）。 (四)擴大導入開發週期長（リードタイムの長い）之電力 (1) 開發週期較長之電力，預先於數年前決定認證案件之收購價格。 (2) 進行環評期間減半（通常為3~4年）等必要規制改革。 (3) 於FIT認證前，得申請接續系統。 (4) 針對不同電力的挑戰檢討對應的支援方法 (五)擴大導入電力系統改革之優勢 (1) 基於「廣域系統整備計畫」，計畫性地推動整備廣域系統。 (2) 對應區域系統之限制，公告系統資訊以及建設費用之單價。此外，繼續活用投標邀請規則（入札募集ルール），共同負擔系統升級費用。 (3) FIT收購義務人由零售事業者轉換為輸配電事業者，並促進全國區域間電力調配（広域融通）之順暢性。收購後之電力，得經由交易市場外直接輸送予零售事業者。 (4) 整備再生能源事業者間公平之輸出控制規則（公平な出力制御ルール）。
新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority，下稱IMDA）於2026年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI，下稱示範框架）第1.5版，以事前評估並框限風險、使人類負起有意義的當責、落實技術控制與流程、促成終端使用者盡責四大面向，同時提供真實部署案例，將代理式人工智慧(以下簡稱代理AI)治理的實務具體化[1]。 壹、事件摘要 相較於僅生成內容之生成式人工智慧，代理AI能自主規劃、跨多步驟採取行動，並與其他代理及外部系統互動，代替使用者完成任務。由於其可存取敏感資料並以行動變更所處環境，例如更新客戶資料庫或執行付款，風險型態明顯不同於僅可能產生錯誤輸出者。我國《人工智慧基本法》已於民國114年經立法院三讀通過，以風險為基礎、原則導向、由各主管機關落實之路徑[2]。惟我國現行治理之重心，仍落在AI應用與輸出風險，對於代理採取行動所生之系統性風險存在空缺。新加坡已關注此新興的AI工具發展，更新其代理AI治理框架，新增風險評估因素、代理AI價值鏈、防範自動化偏誤之作法與各類控制之概覽及其選用方式，為組織提供代理AI風險及其管理新興最佳實務的結構化概覽。 貳、重點說明 一、以行動空間與自主性為風險座標 示範框架提出各代理AI雖可能具備相同元件，但每一元件之設計皆可能顯著影響代理能力，故思考代理能做什麼時，應區分兩個概念：一為行動空間（action-space），指代理可採取之行動範圍，取決於其獲准使用之工具及該等工具上之權限；二為自主性（autonomy），指代理朝目標行動時可自行決定如何行動之程度，取決於其指令與人為介入之程度。此兩個要素是後續一切風險評估與控制設計之重要因素，不同的權限與自主程度，將會使性質同為代理AI，歸屬於截然不同之風險程度[3]。 二、風險會因代理功能出現系統性擴大效應 由於代理之風險本質上並非全新，真正變化在於這些風險因代理AI會在真實世界採取行動，速度與複雜度會進一步加劇。示範框架提醒決策的快速會使監督難以在造成危害前即時阻止，而要求人類持續監督又可能導致自動化偏誤與警示疲勞，致某一步驟之錯誤可能於後續步驟間傳播並放大。因此，當系統由多個代理構成，敏感資料被無意記錄、傳遞給安全性較低代理或遭提示注入揭露之可能，會產生無法透過個別測試去預測並防止之行為[4]。 三、代理AI的四大關鍵面向 示範框架就代理AI於下列四大面向，提供組織做為梳理治理重點的關鍵考量。這些面向同時構成一個循環，透過監測發現異常時，即應循環重新評估先前各面向[5]。 (一)事前評估並框限風險：組織可於規劃階段設計適當邊界，以限縮代理之影響範圍，例如限制其對工具與外部系統之存取。組織亦可透過代理身分管理與存取控制等措施，確保代理之行動可追溯、可控制。 (二)使人類負起有意義的當責：「人在迴路」（human-in-the-loop）須加以調整，以因應自動化偏誤，一旦代理AI之部署獲得放行，組織即應採取措施確保人為當責，並應迅速掌握新發展，隨技術演進更新其作法。 (三)落實技術控制與流程：組織應於代理生命週期全程實施技術措施，且由於代理與其環境動態互動、且非所有風險均能事前預見，爰建議逐步推出代理，並於部署後持續監測。 (四)促成終端使用者盡責：應告知使用者代理之行動範圍、資料存取情形，以及使用者自身之責任。組織並應考量另行提供教育訓練，使員工具備管理人機互動、行使有效監督所需之知識，同時維持其專業技藝與基礎技能。 四、風險控制的因應策略 示範框架以行動空間與自主性各對應嚴重程度與發生機率，嚴重程度考量部署領域、對敏感資料與外部系統之存取、行動範圍（讀取相對於寫入）及可回復性；發生機率則考量自主程度、任務複雜度、是否由外部方提供及系統複雜度，並主張以「威脅建模」(threat modeling)即系統化的預設可能的如記憶投毒、工具濫用、權限破壞、間接提示注入等威脅情境，推導出更有針對性的控制與分層防禦方式來強化評估[6]。 在風險控制策略上，示範框架主張系統層確定性控制優於提示層防護，亦即與其提示代理AI不得存取特定工具，不如施加存取控制使該工具根本無法被呼叫。除靜態防護外，框架另強調在設計之初就要納入控制措施，在執行過程中監測並介入，例如如限制防止工具使用過度，或以輸入驗證的方式，在有害動作執行前予以攔截[7]。 五、風險控制的實作技巧 對於風險控制實際方法，示範框架建議可於協定層就善用模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）過濾敏感資料、記錄所有互動或將受信任伺服器列入白名單。同時，該框架以事例建議組織可採取這些控制的技術手段，如：於提示代理AI反思計畫是否遵循指令、記錄計畫與推理供驗證；於執行時要求嚴格輸入格式、以最小權限限制可用工具、對敏感資料庫預設不給寫入權、於鍵入密碼時交還使用者控制；於連結時，將受信任伺服器列入白名單、將程式碼執行沙箱隔離[8]。 六、人為監督之具體化、代理身分治理 針對人為監督方式，該示範框架建議應先界定須經人為核准之查核點或行動界線，尤其在高風險、不可回復或離群行為之前。其次，設計核准之形式，使請求切合脈絡且易於理解、清楚呈現風險，並依情形選擇所需之人為輸入。但最關鍵的是，須將監督的有效性本身納入稽核，包括追蹤人為否定率偏低，或審查回應時間有過短情況時，即意味監督可能已流於形式。須注意自動化偏誤或審查疲勞，並辨識決策明顯偏離常態之「離群」人員，同時訓練監督者辨識代理AI可能出狀況的情況[9]。 而就多代理與跨組織互動帶來之系統性風險，示範框架建議的因應是將身分管理延伸至代理，但其亦指出現行授權系統多為預先定義之靜態範圍，難以因應代理依情境動態變化之細粒度權限；於過渡期間，建議代理AI身分應具備唯一、有所歸屬、依其行事身分加以區別、並建檔集中管理[10]。 七、部署前全流程測試、逐步部署並設計風險示警 框架認為可能透過工具採取不安全或非預期之動作，故應測試整體任務執行、政策遵循度與工具使用正確性，非僅測最終輸出；且應個別測試與合併測試，以掌握多代理協作時之湧現風險。就部署後，框架主張逐步推行，可依使用者、工具與協定、所暴露系統三個面向控制推行範圍並持續監測。在監測面，應決定記錄之內容、優先監測更新資料庫或金融交易等高風險活動、建立警示定義與設計與風險相稱之介入、確保日誌不可竄改以維持稽核軌跡，並建立將監測洞察回饋至訓練與評估之迴路[11]。 參、事件評析 新加坡的代理AI治理框架初版於二〇二六年一月發布，此次更新納入多個組織導入代理AI的實例回饋，擴充多代理系統之系統性風險，補強代理蔓生、協作失敗、串謀與湧現行為之情境。其核心價值在於指出傳統風險止於「內容」，而代理式治理之對象，則係能呼叫工具、寫入系統、執行交易之能行動系統，風險延伸至「行動」及其真實後果。因此，其建議應由單一之模型輸出品質，轉為行動空間與自主性之風險控制。由內容防護轉為系統確定性控制、執行期介入與協定治理；由事後審查轉為將推翻率、回應時間等監督的有效性予以指標與持續改善化。 我國AI基本法於第4條提及問責、人類自主及資料治理原則，適對應示範框架的人為當責、系統層控制與監督指標化建議。同時，依基本法第16條規定數位發展部應參考國際標準或規範，推動與國際介接之人工智慧風險分類框架，並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。各目的事業主管機關應視人工智慧應用風險管理之需要,循前項風險分類框架,訂定以風險為基礎之管理規範，並應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。在代理AI已在生成式AI基礎上，跨入多任務自主執行的功能層次，風險的質與量已因代理功能出現系統性擴大效應的情況下，單純以生成式AI為標的治理規範或指引，顯然其可產生的規範管理或指引提醒的效果，已不足以因應AI的快速發展。 新加坡適時更新的代理AI治理框架，雖然亦表明代理AI的風險並非其所獨有，亦是來自於生成式AI的既有影響，但該框架進一步提醒代理AI將使風險控制更加困難，「人在迴路」（human-in-the-loop）須加以調整，一旦代理AI之部署獲得放行，組織即應採取明確課責、認知建立、訓練技能等措施確保人為當責的「有效性」，並應迅速掌握新發展，運用技術手段強化風險監測。其中喻意深遠的是，該框架就終端使用者所提基礎技藝維持之警示，即代理AI接手任務恐致技能退化與業務永續風險，或許將成為AI基本法下一個階段必須面臨的課題。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有，如需引用或轉載，請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA），《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第一‧五版，二〇二六年五月二十日發布、同年六月五日更新，https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf（最後瀏覽日：二〇二六年七月六日）。 [2]《人工智慧基本法》，民國一百十四年十二月二十三日經立法院三讀通過，全文二十條，二〇二六年一月公布施行，中央主管機關為國家科學及技術委員會。 [3] 前揭註1，頁8、15（分見「代理設計如何影響各代理之限制與能力」與「判定適合部署代理之使用案例」）。 [4] 同前註，頁11。 [5] 詳前註1，頁3~4。 [6] 同前註，頁15至18。 [7] 同前註，頁33至34。 [8] 同前註，頁30。 [9] 同前註，頁29至32。 [10] 同前註，頁23至24。 [11] 同前註，頁42至45。