英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告，並聚焦人工智慧運用及管理
英國科學辦公室於2016年11月9日，發布一份政策報告：「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」，介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響，此份政策報告並提出以下各項重要建議：
（一）關於人工智慧及應用界定與發展
人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化，還包含制定目標，並利用電腦程式實現這些目標，常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。
（二）未來對社會及政府利益及衝擊
人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力，最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源，並簡化大量資料的處理，例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統，使得客戶可便利快速購得網購商品。
目前，政府也日益增加相關技術的運用，以提高公共服務效率，使資源達到最佳化分配；減少決策者被誤導的可能；使政府決策透明化；確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時，應遵守倫理使用指南，並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。
在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題，對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養，應及早規劃，以適應未來的轉變。
（三）關於相關道德及法律風險管理課題
人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性，可從以下兩個面向思考：
(1)研究機器學習與個人資料運用結合時，對個人自由、隱私和同意等概念的影響。
(2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。
有關實際案例之研究，則包括，執法單位在應用預測技術時，應避免以種族、國籍、地址作為標準，並嚴守無罪推定原則，以防止民眾受到歧視或不公平的指控；透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息，此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容；原先匿名化及去識別化的訊息，因人工智慧功能加強，導至可能被重新識別，故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外，人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險，為了降低這種風險，技術人員應採取對應措施。
針對責任及疏失的判斷，目前尚無太多的實務案例，但為保持對使用人工智慧的信任，仍需有明確的歸責制，可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議，部分技術內容須保持透明度，以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。
人工智慧已成為未來發展趨勢之一，對於社會整體層面影響將越來越深，新的技術除了可提升生產力，帶來便利的生活，同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用，應打造技術發展友善環境，並對於公眾安全進行相關風險評估，如果風險屬於現有監管制度範圍，應評估是否可充分解決風險，或是須要做相對應的調適。另外，在人工智慧融入現實世界同時，相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育，以提高大眾對新技術的接受及信賴，並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
潘俊良
高級法律研究員 編譯整理
Government Office for Science, Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making, available at, https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/566075/gs-16-19-artificial-intelligence-ai-report.pdf (last visited Dec. 13, 2016)
Government Office for Science, Artificial intelligence: an overview for policy-makers, available at, https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-an-overview-for-policy-makers (last visited Dec. 13, 2016)
經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告（Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data），探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響，並提出政策建議，協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法，OECD將其定義為「透過自動化方式，從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為，可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權（database rights）等智慧財產及相關權利。對此，報告分析各國政策法律的因應措施，提出四項關鍵政策建議： 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則，明確AI資料彙整者（aggregators）與使用者的角色，統一術語以確保共識。此外，準則可建立監督機制（如登記制度），提供透明度與文件管理建議，並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理，包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制，同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定，可解決資料抓取的法律與營運問題，並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知，協助權利人理解保護機制，教育AI系統使用者負責任地運用資料，並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。
歐盟GDPR保護適足性審核與因應作為歐盟GDPR保護適足性審核與因應作為 資訊工業策進會科技法律研究所 法律研究員 吳柏凭 2018年04月10日 壹、事件摘要 歐盟於 1995 年頒布個人資料保護指令(95/46/EC)[1]，對歐洲各國甚至全世界個人資料保護法制發展有極大影響力。然隨著資通訊技術發展變化迅速，網際網路與各項應用興起，既有歐盟個人資料保護指令面對這些變化已經難以為繼，歐盟執委會(European Commission) 出新的資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR），於2016年4月27日通過，5月4日公布，正式成為歐盟第2016/679號規則（Regulation (EU) 2016/679）[2]。由於歐盟原則上禁止個人資料跨境傳輸，只有在被認可具有保護適足性(Adequate level of protection)的國家或地區才能例外許可傳輸，因此如何獲得歐盟保護適足性認可，就成為能否跨境傳輸歐盟個資的關鍵。 貳、重點說明 一、個人資料保護指令保護適足性審查規定 1995年的個人資料保護指令，就有禁止會員國將個人資料跨境傳輸至對資料保護不具有保護適足性之國家[3]。在第25條第2項中，對於保護適足性的審查，包括資料的性質、處理目的和期間、資料的發生地及最終目的地、該國家施行的普通法及特別法規範、以及安全措施等，透過個案綜合判斷是否具有保護適足性[4]。而關於具體的判斷標準，則依照第29條規定資料保護工作小組（Article 29 Data Protection Working Party）的指導文件[5]，其中對於法律規範審查，除了內容外，更重視個資保護的執行面。 二、GDPR保護適足性審查規定 GDPR延續了個人資料保護指令的規定，原則上禁止資料跨境傳輸至對資料保護不具有適足性之國家[6]。根據第45條第2項規定，適足性的評估包括以下要素： 法治、對人權與基本自由之尊重、一般與部門之相關立法，包括有關公共安全、防衛、國家安全及刑法、公務機關對個人資料之接近使用權、及該等立法、資料保護規則、專業規則及安全措施之執行。 有一個或以上獨立監管機關之存在及有效運作，或對象為國際組織時，確保及執行資料保護規則之遵守，包括充足之執行權，以協助及建議資料主體行使其權利，並與會員國之監管機關合作； 個人資料向其他第三國或國際組織進一步移轉，該其他第三國或國際組織之規則、判例法、及有效且可執行之資料主體權利及個人資料受移轉之資料主體有效之行政與司法救濟；第三國或國際組織所加入之國際協定，或其他因具法律拘束力之合約或辦法、及從其參與多邊或區域體系而生之義務，尤其關於個人資料保護者。 以上規定與個人資料保護指令最大不同在於將保護適足性的判斷標準明文化，同時補充個人資料向第三地再傳輸應注意的規範、具有獨立性監管機關等規定，填補原本個人資料保護指令的漏洞。 三、保護適足性認可程序與現況 保護適足性認可的程序[7]為： 來自歐盟執委會的提案。 得到由歐盟各國資料保護機關組成之作業會議(European Data Protection Board)的意見。 得到歐盟各國代表的承認。 歐盟執委會合意認可。 縱然取得認可，之後也會每四年檢驗一次[8]，如果被判定不具保護適足性，則仍會取消原本的認可[9]。 現階段已通過保護適足性審核的國家地區包括：安道爾、阿根廷、加拿大（民間機構）、法羅群島、根西島、以色列、馬恩島、澤西島、紐西蘭、瑞士及烏拉圭，另有美國限於「隱私盾」框架(Privacy Shield framework)方可傳輸。 參、事件評析 （一）保護適足性認可的效益 除了取得適足性認可外，個別企業可以透過1.標準契約條款(Standard Contractual Clauses, SCC)；2.拘束企業準則(Binding Corporate Rules, BCR)；或3.取得同意方式進行跨境傳輸[10]。但是取得適足性認可不但可以節省企業在個資跨境傳輸的成本，減輕企業負擔，同時也有助於整體產業突破歐盟貿易壁壘。 （二）通過保護適足性審核的困難 雖然現行通過適足性審核的國家地區有11個，惟需注意的是，根西島、馬恩島、以及澤西島都是英國屬地，法羅群島是丹麥屬地，而安道爾和瑞士都是在歐洲境內，這些國家地區的法規範本來就與歐盟差距不大，加上美國及加拿大國家本身不被認可具適足性，實際上不屬於歐盟法體系而通過適足性審核的國家地區非常有限。而且包括以色列、烏拉圭或紐西蘭在申請認可都花超過三年的時間，因此也不能作為短期的因應措施。 此外，在要件方面，規範上雖然我國個資保護規範與GDPR未有極大歧異，但只要存有差異，要取得認可就有極高困難度，這些都需要與歐盟執委會溝通。而在監管機關要求方面，雖然沒有要求單一機關，但對於機關的「獨立性」仍有要求。關於機關的獨立性目前歐盟並沒有明確的標準，但在歐盟法院判決中，有因為德國的州對州層級的資料監管機關進行調查的權力，而被認為不具獨立性[11]。 （三）通過適足性審核的具體作為 以日本為例，為了取得歐盟適足性認可，在2015年9月就其個人資料保護法（個人情報保護法）進行修正，其中設立個人資料保護委員會（個人情報保護委員会）即是為了符合適足性要求中「獨立監管機關」規定，而第24條跨境傳輸的規定更是重要。 日本個人資料保護委員會在2016年就與歐盟執委會溝通三次[12]，同時在2017年發出共同聲明[13]。在不修正法律的狀況下，日本個人資料保護委員會頒布一指導方針來消除差異，並於於2018年2月9日先揭示調適方向[14]，包括： 將歐盟視為敏感性個人資料而日本未明文規定者，解釋上一律視為敏感性個人資料。 歐盟不管個人資料保管期間，一律可以主張權利，而日本則限保管期間6個月以上方可主張權利。指導方針對於歐盟跨境傳輸的個資，不管保管期限一律許其主張權利。 對歐盟跨境傳輸的個資將要求揭露特定利用目的。 對於歐盟跨境傳輸的個資再移轉，必需要透過契約等規制，確保資料受保護水準。 關於歐盟跨境傳輸的個資，在去識別化一定要確認無法再識別，以與歐盟去識別化資料定義相符。 肆、結語 歐盟GDPR已施行在即，如何因應以突破其跨境傳輸的限制將不只是單純避免業者受罰，更是跨越歐盟貿易壁壘的重要關鍵，而在眾多例外許可跨境傳輸的方法中，又以取得保護適足性認可為最根本因應之道。雖然現在取得認可的難度極高，但仍有許多能努力的空間，目前我國也著手申請適足性認可的準備，未來能得到何種程度的回應，值得後續觀察。 [1] Directive 95/46/EC of the European Parliament and of the Council of 24 October 1995 on the Protection of Individuals with regard to the Processing of Personal Data and on the Free Movement of Such Data. [2] Reform of EU data protection rules, European Commission, http://ec.europa.eu/justice/data-protection/reform/index_en.htm (last visited Apr.10, 2018). [3] Data Protection Directive, art. 25(1). [4] Data Protection Directive, art. 25(2). [5] European Commission, Working Party on Protection of Individuals with regard to the Processing of Personal Data, Working Documents Transfers of personal data to third countries: Applying Articles 25 and 26 of EU data protection directive, July 24, 1998. [6] General Data Protection Regulation, art. 45. [7] Adequacy of the protection of personal data in non-EU countries, https://ec.europa.eu/info/law/law-topic/data-protection/data-transfers-outside-eu/adequacy-protection-personal-data-non-eu-countries_en (last visited Apr.10, 2018). [8] General Data Protection Regulation, art. 45(3). [9] General Data Protection Regulation, art. 45(5). [10] General Data Protection Regulation, art. 46. [11]European Commission v. Federal Republic of Germany(C-518/07). [12]個人情報保護委員会，個人情報保護委員会の国際的な取組について，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/4th_sangyokakumei_dai2/siryou3.pdf (last visited Apr.10, 2018). [13]JETRO，個人データ保護の「十分性認可」取得の好機に－日EU首脳が共同声明－，https://www.jetro.go.jp/biznews/2017/07/845f14ec50674c94.html (last visited Apr.10, 2018). [14]個人情報保護委員会，EU 域内から十分性認可により移転を受けた個人データの取扱いに関するガイドラインの方向性について ，https://www.ppc.go.jp/files/pdf/300209_siryou1.pdf (last visited Apr.10, 2018).
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
法國CNIL對企業於職場監視行為劃出警告紅線法國國家資訊自由委員會（Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL）於2025年9月18日作成裁罰決定，認定巴黎百貨公司SAMARITAINE SAS（La Samaritaine）（莎瑪麗丹百貨公司，下稱該公司）於職場內設置「偽裝成煙霧偵測器」的隱藏攝影機，該設備具備錄音功能且未適當評估風險與內部控制紀錄，並涉及個資事件通報義務未即時履行等多項違反《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）規定，最終遭裁處10萬歐元（約新台幣355萬元）的行政罰鍰。 本次事件係因該公司聲稱庫房商品失竊率增加，遂於2023年8月在兩處庫房安裝5台外觀形似煙霧偵測器但可錄音的攝影機，但員工並未事前知悉。然而，攝影機於裝設後數週即被員工發現，並在2023年9月被拆除而停止運作。CNIL之所以介入，係因2023年11月經媒體報導及後續申訴事件引發關注，進而啟動稽查程序。以下為CNIL認定本案的主要違規事項： 1.違反公平、透明與可歸責性（GDPR Art. 5(1)(a)、5(2)）：隱藏式攝影機設計使員工難以察覺且未予以告知；該公司未完成事前分析或影響評估、未妥善文件化紀錄，因此難認有以公平且透明方式處理個資。 2.違反資料最小化（GDPR Art.5(1)(c)）：攝影機具備「收音」功能，導致員工私領域對話等資料被蒐集，與所稱之防竊等特定目的未有相符，屬過度蒐集行為。 3.未建立個資侵害通報與紀錄（GDPR Art. 33(1)、33(5)）：員工拆除設備時留存載有錄影錄音內容的SD卡，公司在知悉後未於法定時限內通報並建檔紀錄；CNIL指出此類「失去對載體控制」情形並無任何模糊空間，且因其中內含員工影音資料，對自由權具有風險，依法應通報。 4.個人資料保護長（Data Protection Officer, DPO）未及時參與（GDPR Art. 38(1)）：DPO直至該攝影機拆除後才被告知，未能於事前提供風險控管與審酌是否符合法規範建議，而違反應「適時、適當參與」之要求。 本案可視為CNIL對職場監視劃出的紅線警告，雇主即使基於特定目的而採用不易察覺的監視措施，仍須在保護財產和人身安全的目標，與保護員工隱私間取得合理平衡，例如：蒐集期間具有「暫時性」；蒐集範圍最小化，無不必要收音等較小侵害手段；並應讓組織的DPO事前參與把關，完成比例性分析與風險評估，否則可能構成對員工基本權利與自由的重大干預。同時，內部也應建立事故應變流程，避免因誤判或延誤而使單一事件擴大成多重違規與裁罰風險。