臺北高等行政法院103年度訴更一字第120號判決對健保資料作目的外運用之態度
盧怡穎
法律研究員 編譯整理
「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書（産学官共同研究におけるマッチング促進のための大学ファクトブック）」為日本經濟產業省與文部科學省所共同設置的「促進創新產官學對話會議」議定後向外提出，期待藉此使企業更容易理解大學的產官學合作現狀，進一步實現正式的產官學連攜活動。 該概況調查書的先行版中收集整理了各大學整合產官學連攜的實績等資訊，2018年發布的正式版則統整日本327所大學的情報，擴充並更新了該概況調查書的內容，包含：1.產學連攜相關的聯絡窗口資訊等；2.產官學連攜活動的配套方針與往後期待重點化的事項；3.產學連攜之本部機能的相關情報；4.面向正式共同研究的配套措施，如平均交涉期間、跨領域型共同研究；5.各大學之專精領域及其實例；6.資金、資產及智慧財產相關連的持有使用狀況；7.大學發起的創投事業數及其支援體制；8.混合僱用制度的狀況。
何謂「工業4.1J（Japan Industry 4.1J）」？自德國「工業4.0」，開啟所謂第4次工業革命以來，各國政府皆相繼投入資源進行相關計畫，如美國之「先進製造夥伴計畫（Advanced Manufacturing Partnership，AMP）」中國大陸之「中國製造2024」，以及我國之「生產力4.0」等等。 而日本不同於上述其他國家，日本版的工業4.0稱為「工業4.1J」，該計畫並非由國家來主導，而係由民間公司Virtual Engineering Community（VEC）及NTT Communications於2015年3月10日所啟動的一項實證實驗，旨在確認「工業4.1J」之各項技術要件，並且該項目成果非僅提供給VEC之會員，將對所有企業及公眾公開。而所謂的「4.1」表示安全級別比工業4.0更高一級，「 J」則表示源自於日本（Japan）。 日本之「工業4.1J」的運行架構說明如述：首先，將會利用控制系統蒐集相關數據；第二，在雲端平台上記錄及累積數據資料；第三進行即時分析；最後則是透過專家進行事件檢測、分析故障原因並恢復生產、提出安全改善建議等等。
日本政府怎樣對公部門管制DeepSeek？日本政府怎樣對公部門管制DeepSeek？ 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月07日 2025年2月3日，日本個人情報保護委員會（Personal Information Protection Commission，簡稱PPC）發布新聞稿指出[1]，DeepSeek所蒐集的資料，將會儲存在中國的伺服器裡，且為中國《國家情報法》的適用對象[2]。這可能將導致個人資料遭到中國政府調用或未經授權的存取。作為中國開發的生成式AI，DeepSeek雖以優異的文本能力迅速崛起，卻也引發資安疑慮。 身處地緣政治敏感區的日本對此高度警覺，成為率先提出警告的國家之一。台灣與日本面臨相似風險，因此日本的應對措施值得借鏡。本文將從PPC新聞稿出發，探討日本如何規範公部門使用DeepSeek。 壹、事件摘要 DeepSeek作為中國快速崛起之生成式AI服務，其使用範圍已快速在全球蔓延。然而，日本PPC發現該公司所公布之隱私政策，內容說明其所蒐集之資料將存儲於中國伺服器內，並依據中國《國家情報法》之適用範圍可能遭到中國政府調用或未經授權之存取。 日本PPC因而於2025年2月3日發布新聞稿，隨後日本數位廳於2月6日發函給各中央省廳，強調在尚未完成風險評估與資安審查之前，政府機關不應以任何形式將敏感資訊輸入DeepSeek，並建議所有業務使用應先諮詢內閣資安中心（内閣サイバーセキュリティセンター，NISC）與數位廳（デジタル庁）意見，才能判定可否導入該類工具[3]。數位大臣平將明亦在記者會中強調：「即使不是處理非機密資料，各機關也應充分考量風險，判斷是否可以使用。」（要機密情報を扱わない場合も、各省庁等でリスクを十分踏まえ、利用の可否を判断する）[4]。 本次事件成為日本對於生成式AI工具採取行政限制措施的首次案例，也引發公私部門對資料主權與跨境平台風險的新一輪討論。 貳、重點說明 一、日本對於人工智慧的治理模式 日本在人工智慧治理方面採取的是所謂的「軟法」（soft law）策略，也就是不依賴單一、強制性的法律來規範，而是以彈性、分散的方式，根據AI的實際應用場景與潛在風險，由相關機關分別負責，或透過部門之間協作因應。因此，針對DeepSeek的管理行動也不是由某一個政府部門單獨推動，而是透過跨部會協作完成的綜合性管控，例如： （一）PPC的警示性通知：PPC公開說明DeepSeek儲存架構與中國法規交錯風險，提醒政府機關與公務人員謹慎使用，避免洩漏資料。 （二）數位廳的行政指引：2025年2月6日，日本數位廳針對生成式AI的業務應用發布通知，明列三項原則：禁止涉密資料輸入、限制使用未明確審查之外部生成工具、導入前應諮詢資安機構。 （三）政策溝通與政治聲明：平將明大臣在記者會上多次強調DeepSeek雖未明列於法條中禁用，但其高風險屬性應視同「潛在危害工具」，需列入高敏感度審查項目。 二、日本的漸進式預防原則 對於DeepSeek的管制措施並未升高至法律層級，日本政府亦沒有一概禁止DeepSeek的使用，而是交由各機關獨自判斷[5]。這反映出了日本在AI治理上的「漸進式預防原則」：先以行政指引建構紅線，再視實際風險與民間回饋考慮是否立法禁用。這樣的作法既保留彈性，又讓官僚系統有所依循，避免「先開放、後收緊」所帶來的信任危機。 三、日本跟循國際趨勢 隨著生成式AI技術迅速普及，其影響已不再侷限於產業應用與商業創新，而是逐漸牽動國家資安、個資保護以及國際政治秩序。特別是生成式AI在資料存取、模型訓練來源及跨境資料流通上的高度不透明，使其成為國家安全與數位主權的新興挑戰。在這樣的背景下，各國對生成式AI工具的風險管理，也從原先聚焦於產業自律與技術規範，提升至涉及國安與外交戰略層面。 日本所採取的標準與國際趨勢相仿。例如韓國行政安全部與教育部也在同時宣布限制DeepSeek使用，歐盟、美國、澳洲等國亦有不同程度的封鎖、審查或政策勸導。日本雖然和美國皆採取「軟法」（soft law）的治理策略，然而，相較於美國以技術封鎖為主，日本因其地緣政治的考量，對於中國的生成式AI採取明確防範的態度，這一點與韓國近期禁止政府機構與學校使用中國AI工具、澳洲政府全面禁止政府設備安裝特定中國應用程式類似。 參、事件評析 這次日本政府對於DeepSeek的應對措施，反映出科技治理中的「資料主權問題」（data sovereignty）：即一個國家是否有能力控制、保存與使用其管轄範圍內所生產的資料。尤其在跨境資料傳輸的背景下，一個國家是否能保障其資料不被外國企業或政府擅自使用、存取或監控，是資料主權的核心問題。 生成式AI不同於傳統AI，其運作依賴大規模訓練資料與即時伺服器連接，因此資料在輸入的瞬間可能已被收錄、轉存甚至交付第三方。日本因而對生成式AI建立「安全門檻」，要求跨境工具若未經審核，即不得進入政府資料處理流程。這樣的應對策略預示了未來國際數位政治的發展趨勢：生成式AI不只是科技商品，它已成為跨國治理與地緣競爭的核心工具。 中國通過的《國家情報法》賦予政府調閱私人企業資料的權力，使得中國境內所開發的生成式AI，儼然成為一種資訊戰略利器。若中國政府藉由DeepSeek滲透他國公部門，這將對國家安全構成潛在威脅。在此背景下，日本對公部門使用DeepSeek的管制，可被解讀為一種「數位防衛行為」，象徵著日本在數位主權議題上的前哨部署。 值得注意的是，日本在處理DeepSeek事件時，採取了「不立法限制、但公開警示」的方式來應對科技風險。此舉既避免激烈封鎖引發爭議，又對於資料的運用設下邊界。由於法令規範之制定曠日費時，為避免立法前可能產生之風險，日本先以軟性之限制與推廣手段以防止危害擴大。 台灣雖與日本同處地緣政治的敏感地帶，資料主權議題對社會影響深遠，為使我國可在尚未有立法規範之狀態下，參考日本所採之行政命令內控與公開說明外宣雙向並行之策略，對台灣或許是一種可行的借鏡模式。 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]個人情報保護委員会，DeepSeekに関する情報提供，https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/250203_alert_deepseek/ （最後瀏覽日：2025/05/06）。 [2]《中华人民共和国国家情报法》第7条第1项：「任何组织和公民都应当依法支持、协助和配合国家情报工作，保守所知悉的国家情报工作秘密。」 [3]デジタル社会推進会議幹事会事務局，DeepSeek等の生成AIの業務利用に関する注意喚起（事務連絡），https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/d2a5bbd2-ae8f-450c-adaa-33979181d26a/e7bfeba7/20250206_councils_social-promotion-executive_outline_01.pdf （最後瀏覽日：2025/05/06）。 [4]デジタル庁，平大臣記者会見（令和7年2月7日），https://www.digital.go.jp/speech/minister-250207-01 （最後瀏覽日：2025/05/06）。 [5]Plus Web3 media，日本政府、ディープシークを一律禁止せず 「各機関が可否を判断する」，https://plus-web3.com/media/500ds/?utm_source=chatgpt.com （最後瀏覽日：2025/05/06）。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。