歐盟食品安全與標示近期發展-以歐盟法院Teekanne案為例

刊登期別
第28卷,第4期,2016年04月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 歐盟食品安全與標示近期發展-以歐盟法院Teekanne案為例, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7547&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/26)
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何謂「標準必要專利」?

  標準必要專利(standards-essential patents,SEPs)是國際標準組織所採行的一種專利運用模式,主要係為了使標準共通技術普及之同時平衡專利權人之利益,將技術發展中重要的標準共通技術結合專利保護,同時均要求專利權人須簽署FRAND(Fair,Reasonable and Non-discriminatory)條款,以公平、合理、無歧視之原則收取合理數額之專利授權費供標準化組織成員有償使用。然而,因專利本身即是一種合法壟斷,是以標準必要專利之授權模式可實現利益最大化;但涉及到具高度共通性又難以迴避的技術時,應當避免少數專利權人濫用專利權和市場壟斷。因此,專利權人和被授權人之間,對於收取合理專利授權費之議題,在一直無法取得共識之下,往往訴諸法律解決。從美國聯邦法院涉及標準必要專利侵權之訴訟案例,可看出美國針對標準必要專利目前主要有下列幾種趨勢:(1)合理之專利授權費以該技術佔產品元件之比率計算;(2)標準必要專利之授權費金額逐步降低;(3)專利權人必須先進行授權流程(4)不能直接申請禁制令。

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。

何謂「TLO」?

  「TLO」係「技術移轉機關(Technology Licensing Organization)」之簡稱,專指大學研究成果申請專利後,將該等技術移轉給企業等之機關,如同產學間的仲介角色。   日本於平成10年(西元1998年)5月6日通過「促進大學等實施技術研發成果移轉給民間企業法(簡稱大學等技術移轉促進法或TLO法)」,目的在於將大學之研究成果技轉給民間企業,促進研究成果之實用化。   在承認TLO存在之同時,日本做了以下法令之配套:依據TLO法第8條,實施特定大學技術移轉之事業期間,第1年到第10年之授權金及專利申請審查手續費用減免1/2、產業競爭力強化法第19規定,若國家委託之研發成果,歸屬於受託者時,該研發成果之移轉授權不須經國家之承認、同時大學法人法第22條允許國立大學得為出資。同時TLO法亦承認若中小企業透過TLO取得研究成果之授權時,得降低中小企業投資育成株式会社支出資要件。

簡介「歐洲共同資料空間」

簡介「歐洲共同資料空間」 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年09月30日 壹、前言   歐盟為促進數位經濟的發展,於2015年5月發布「數位單一市場(Digital Single Market)」政策,並指出資料(data)對於發展數位經濟的重要性 [1]。經過了5年的規劃,歐盟於2020年2月發布了「歐洲資料戰略(European Data Strategy)」,勾勒出建立歐洲「單一資料市場(single data market)」的具體措施與進程。   歐盟執委會(European Commission)在「歐洲資料戰略」中指出,為確保歐洲數位經濟的競爭力,應採取相關措施創造一個有吸引力的市場環境,其目標就是建立「歐洲共同資料空間 (Common European data space)」[2] 。本文以下將介紹「歐洲共同資料空間」的發展背景與現況。 資料來源:作者自繪 圖一 「歐洲共同資料空間」的政策發展脈絡 貳、「歐洲共同資料空間」的發展背景 一、源起   歐盟期待能建立一個真正單獨且對全世界開放的資料市場,各類資料能安全地存放其中,企業可輕易地近用高品質的產業資料,以加速企業的成長並創造更高的經濟價值[3]。在此資料空間中,資料的使用需要符合歐盟的法規,且所有資料驅動(data-driven)之服務和產品應符合歐洲「數位單一市場」的規範。因此,歐盟陸續制定相關法律和標準,建設相關基礎設施,期望能促進更多的資料在歐盟境內儲存和處理[4] 。歐盟執委會初期以「歐洲開放科學雲(European Open Science Cloud, EOSC)」的經驗為基礎[5] ,聚焦9個重點產業領域發展資料空間,其介紹如下表: 表一:「歐洲共同資料空間」9個重點產業領域 產業/領域 發展資料空間的目標 1 工業/製造業資料空間 挖掘「非個人資料」的潛在價值,以強化歐盟工業的競爭力,預計在2027年可以創造1.5兆歐元的產值 2 綠色協議(Green Deal)資料空間 支持氣候變遷、循環經濟、零污染、生物多樣性等行動 3 交通移動(Mobility)資料空間 強化運輸和交通移動資料庫的近用、整合、共享,確保歐盟的智慧運輸系統在全球的領先地位。 4 健康資料空間[6] 提升疾病預防、檢測、治療的發展,促進實證醫學發展的加速 5 金融資料空間 提升金融領域的資料共享、創新、市場透明度、永續金融 6 能源資料空間 透過安全和可信任的方式進行跨部門的資料共享,提升資料的可利用性,促進低碳的落實 7 農業資料空間 透過對農業生產等資料的分析,提升農業部門的競爭力。 8 公行(Public administrations)資料空間 提高政府支出的透明性和問責,強化政府科技、法遵科技、法律科技的應用 9 技能(Skills) 資料空間 降低教育培訓體系和勞動市場需求的落差 資料來源:整理自歐盟執委會2022年2月發布的工作報告 二、設計原則   歐盟執委會原訂於2020年第4季提出「歐洲共同資料空間」的具體規劃,但進度有所延遲。2021年3月歐盟理事會(European Council)認為需要加速建立共同資料空間,並請歐盟執委會說明各產業領域資料空間的進展及未來需要採取的必要措施。[7]   根據歐盟執委會2022年2月出版的工作報告指出,所謂的資料空間可以定義為相互信任夥伴間的一種資料關係,參與夥伴在儲存和共享資料時必須適用相同的標準和規則[8]。此外,在資料空間中,資料並非中心化儲存,而是儲存在其來源處,只有在必要時才會透過語義互操作性(semantic interoperability)共享資料[9]。而「歐洲共同資料空間」將根據以下的原則進行設計[10]: 1.資料控制(Data control)   資料空間可以促進資料工具的開發,以彙集、近用、使用、共享各種類型的資料。資料持有者可使用這些資料工具,簡化資料上傳的流程、授予或撤銷其資料授權、更改資料近用權限等。 2.治理(Governance)   建立適當的治理結構,確保以公平、透明、符合比例、非歧視的方式,近用、共享、使用資料,此治理結構應遵守歐盟現有的相關規範,如《非個人資料自由流通框架(Framework for the Free Flow of Non-Personal Data in the European Union)》、《歐盟一般個人資料保護規則(GDPR)》、等。 3.尊重歐洲的規範和價值觀(Respect of EU rules and values)   資料空間應遵守相關的歐盟法律框架,如GDPR、網路安全、基本權利、環境保護、競爭法、歐盟關於提供資料服務相關的規則等;此外,應採取適當的技術和法律措施,防止未經授權的資料近用。 4.技術基礎設施(Technical data infrastructure)   鼓勵資料空間之參與者使用共通的技術基礎設施,並整合網路安全的設計原則,建構能確保資料彙集、近用、共享、處理、使用之安全和隱私保護的基礎設施。 5.互連接性及互操作性(Interconnection and interoperability)   為避免資料碎片化(fragmentation)、整合成本過高、產生資料孤島等問題,「歐洲共同資料空間」參考國際標準、歐洲空間資料基礎設施(INSPIRE[11]) 、FAIR原則[12],強化資料空間的互操作性,並透過歐盟運算基礎設施[13]共享和近用資料,以達到相互連接和互相操作。 6.開放性(Openness)   只要願意遵守歐盟規範、尊重歐洲價值觀的使用者都可以利用「歐洲共同資料空間」。開放性將有助於創造不同產品和不同服務提供商間的競爭,避免因產品或服務製造商的特定協定(protocols)產生鎖定效應(lock-in)。 三、近期整體發展   首先,歐盟執委會強調,由於「歐洲共同資料空間」涉及各產業領域,每個產業領域都有其特性;即便是同一產業中,所涉及之利害關係人多元,其資料需求也會不同。因此,為避免對特定產業領域正在發展之資料共享解決方案產生影響,歐盟將著重於建立各產業共通的技術基礎設施和資料治理框架[14]。根據2022年5月歐盟正式發布的《資料治理法(Data Governance Act) 》,第六章中規定未來將成立「歐洲資料創新委員會(European Data Innovation Board, EDIB)」;依據該法第30條的規定,EDIB的任務之一是制定促進「歐洲共同資料空間」的指引,內容包含建立跨產業領域資料共享的標準、強化互操作性等[15]。   其次,根據歐盟執委會2022年8月出版的調查報告指出,截至2022年上半年為止,歐盟關於資料空間徵案的結果,主題不僅有最初規劃的9個產業領域[16],還擴及智慧城市、文化資產、媒體、財政、語言、旅遊、公部門採購與安全執法等產業領域[17]。此外,與這些產業領域相關的公部門開放資料集部分已經編目並放在歐盟data.europa.eu[18]的網站上,譬如該網站上目前有48,000筆關於交通運輸的資料集,未來可能對於「交通移動」領域資料空間的建立有幫助[19]。   再者,歐盟執委會為了瞭解歐洲目前所有資料空間的發展現況,以國際資料空間協會(International Data Spaces Association, IDSA)的「國際資料空間雷達(International Data Space Radar)」、歐洲非營利組織所倡議的「歐洲雲和資料基礎架構專案(Gaia-X)」、「歐洲工業數位化開放平臺(Open DEI)」為調查對象。根據研究結果,這3個組織目前共有151個和資料空間有關的計畫或措施,但其中僅只有21個使用了開放資料,且僅19個計畫有公部門參與其中[20]。歐盟執委會認為開放資料社群和各國公部門長期以來,在推動開放資料與建立開放資料標準已經累積一定的經驗,未來可以對「歐洲共同資料空間」提供更多的建議[21]。   最後,歐盟執委會將「歐洲共同資料空間」的利害關係人區分為四大類別,包含核心參與者、中介者、軟體/服務提供商、治理機構,並選定相關人士進行訪談,以聚焦「歐洲共同資料空間」未來的推動方向。根據訪談結果,所有受訪者皆指出目前「歐洲共同資料空間」發展的一個重大問題,亦即缺乏完整的資料集目錄。因此,受訪者建議未來「歐洲共同資料空間」的重點可放在發展資料集目錄[22]。 參、結論   從上述的整理可以發現,歐盟相當有系統性地推動「歐洲共同資料空間」,期待透過不同產業領域資料空間的互相連接,強化資料近用和互操作性,在促進資料共享和使用的同時,亦充分保護個人與企業的資料權利[23]。雖然歐洲各產業領域的資料空間仍在持續發展,但歐盟對於發展資料經濟的政策規劃,不管在基礎設施的建設、標準化的制定、法制面的配套,都值得我國持續關注。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1] A Digital Single Market Strategy for Europe, at 14-15, COM (2015) 192 final (May. 6, 2015). [2] A European strategy for data, at 4, COM (2020) 66 final (Feb. 19, 2020). [3] id. at 4-5. [4] id.. [5] 關於「歐洲開放科學雲」的介紹可參考蔡立亭 ,〈論臺灣科研資料治理機制推行之模型-以歐洲開放科技雲為例〉,《科技法律透析》,第33卷第5期,頁21,(2021)。 [6] 關於「歐洲健康資料空間」近期的發展可參考施雅薰,〈歐盟執委會發布「歐洲健康資料空間」規則提案,旨在克服健康資料利用之障礙〉,資訊工業策進會科技法律研究所,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=1&d=8858(最後瀏覽日:2022/09/27)。 [7] European Commission, Commission Staff Working Document on Common European Data Spaces 1(2022)。 [8] European Commission, data.europa.eu and the European Common Data Spaces 6(2022)。 [9] id. at 2. [10] European Commission, supra note7, at 3-4. [11] 關於「歐洲空間資料基礎設施」的介紹請參考INSPIRE KNOWLEDGE BASE,https://inspire.ec.europa.eu/(last visited Sep. 26, 2022). [12] Fair原則是可查找(Findable)、可近用(Accessible)、可相互操作(Interoperable)、可再使用(Re-usable) 的英文縮寫,相關介紹可參考GO FAIR,https://www.go-fair.org/fair-principles/(last visited Sep. 26, 2022). [13] 如歐洲雲服務或歐洲高效能運算(HPC)。 [14] European Commission, supra note7, at 4-5. [15] id. at 29-30. [16] 關於這9個產業領域2021-2023年間的規劃進度可參考European Commission, supra note 7, at 41-42. [17] European Commission, supra note 8, at 7. [18] 該網站設立於2021年4月,是整合European Data Portal及EU Open Data Portal兩個網站而成立。 [19] European Commission, supra note 8, at 8. [20] id. at 13. [21] id. at 5. [22] id. at 18. [23] European Commission, supra note 7,. at 2.

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