依據12月USPTO公開資訊,微軟(Microsoft)於2016年9月2號提出擴增實境(Augmented Reality,以下簡稱AR)系統之美國發明專利申請(申請號:20160373570)。目前AR系統不僅可投射虛擬訊息,還可偵測物理空間之物體位置,不過因為現實生活中,不管是有生命或無生命物體,都不太可能處於完全靜態不動的狀況;而微軟此技術之開發,除了不限於固定空間外,對移動中的物體更具有自動追蹤效果。
微軟專利指出該系統能辨識無生命物體,並可將該物體被選擇為追蹤對象的技術,這個AR系統可持續監測物體的狀態,不僅在同一空間中不同時間點,甚至是物體離開監控空間又被帶回的情況都可追蹤。從微軟專利可以看到這項技術運用在日常生活的價值,如:我們常常花很多時間在想汽車鑰匙和錢包放在哪裡,但透過這個系統的追蹤,可以節省我們找尋的時間;有時我們會忘記家裡的牛奶還剩多少,而花時間去逛超商,倘若我們運用此追蹤技術,能夠隨時知道牛奶剩餘的狀態,就可以避免這種情況的發生。
上開技術不僅包含AR技術,還有虛擬實境(Virtual Reality,簡稱VR)技術,這些技術能透過虛擬與真實世界合併,將真實世界、人類、空間和物體結合,並可進一步的智慧化追蹤,若這項專利被核准且可真實運用到現實生活,必能減少我們的生活中不必要的麻煩。
「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
「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。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告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。
歐盟執委會制定《高風險AI系統分類指引》草案,提供適用說明與案例清單協助風險判定歐盟執委會制定《高風險AI系統分類指引》草案,提供適用說明與案例清單協助風險判定 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年09月10日 今(2026)年5月19日,歐盟執行委員會(European Commission,下稱歐盟執委會)發佈《高風險AI系統分類指引》草案(Draft Guidelines on the classification on high-risk AI,下稱指引草案),分別針對「產品嵌入型高風險AI」(Annex I)、「獨立型高風險AI」(Annex III)提供更詳細的條款說明與應用案例,以協助供應商、部署者和利害關係人可以清楚地判斷其使用之AI系統是否為高風險範疇。 壹、事件摘要 《歐盟人工智慧法》(EU AI Act,下稱AIA)於2024年6月13日制定通過,並於2024年8月1日正式生效。其中,AIA第6條主要規範高風險AI系統之分類規則,例如「產品嵌入型高風險AI」、「獨立型高風險AI」與高風險應用豁免條款,並於第6條第5款要求歐盟執委會諮詢歐盟人工智慧委員會(European Artificial Intelligence Board)意見後,依AIA第96條規定制定指引,並提供一份包含屬於高風險與不屬於高風險之AI系統使用情境的完整應用案例清單。 因此,歐洲執委會基於上述的法律義務而制定指引草案,原定於2026年6月23日前邀請各方利害關係人完成公眾諮詢意見,包括AI系統的供應商與開發者、企業、公共機構,以及學術界、研究機構與一般公民等[1]。然而,歐洲執委會收到來自多個產業協會及其他利害關係人的請求,希望將期限進一步延長4週。歐洲執委會為了讓利害關係人有更充分的時間提交意見,決定將截止日期延長至2026年7月23日[2]。同時,歐洲議會(European Parliament)於6月16日通過「第七號數位綜合法案」(Omnibus VII)下對AIA的修正案,調整AIA設定的合規時程,包括延後高風險AI系統的義務期限,將「獨立型高風險AI」延至2027年12月2日適用,而「產品嵌入型高風險AI」則延至2028年8月2日[3]。於是,歐洲執委會為配合法遵義務的時程規劃,並針對蒐集的公眾諮詢意見,就指引草案做最後的檢討修正,預計於2026年底前公布正式版的《高風險AI系統分類指引》[4]。 貳、重點說明 指引草案主要有三份文件,包括一般原則主文件、「產品嵌入型高風險AI」文件(下稱Annex I文件)與「獨立型高風險AI」文件(下稱Annex III文件),以下就高風險AI分類之一般性原則、Annex I文件和Annex III對高風險AI的系統判定、實例說明和豁免條款進行介紹。 一、高風險AI分類之一般原則 (一)「AI系統」之法律定義 指引草案指出評估AI系統是否屬於高風險的前提,是該系統必須先該當AIA第3條第1款對「人工智慧系統」的法律定義,即該系統必須是:「基於機器的系統,其設計旨在以不同程度的自主性運行,且在部署後可能表現出適應性;為了明確或隱含的目標,該系統從其接收到的輸入指令中進行推論動作,以產生預測、內容、建議或決策等輸出內容,進而影響物理或虛擬環境」。因此,若僅為一般無適應性或推論特質之傳統軟體或自動化決策系統,則不屬於AIA的管制範疇[5]。 (二)「預期用途」(intended purpose)的定義 依據AIA第3條第12項,「預期用途」係指提供商在使用說明、行銷文宣及技術文件中所提出之使用情境與條件,確保「言行一致」的一貫性審查原則。針對通用型AI(General Purpose Artificial Intelligence, GPAI),指引草案確立了「擴張推定原則」,若AI供應商未在所有公開資料中「一致、具體且連貫地」限制或排除高風險用途,在該用途具備技術可行性與合理可預見的前提下,系統將被直接推定涵蓋高風險用途而定性為高風險AI[6]。不僅如此,指引草案強調「實質重於形式」原則,供應商僅於商品或服務條款中進行形式宣告排除高風險,在法律上不足以規避合規義務,只要產品定位或功能演示實質上仍明示或暗示高風險用途,監管機構將直接判定其為高風險系統並進行監督[7]。 二、Annex I文件:產品嵌入型高風險AI之判斷基準 (一)「安全組件」(safety component)之判定邏輯 依據AIA第3條第14款,「安全組件」採獨立自主之法律定義,作為「產品嵌入型高風險AI」的判斷要件之一,即「產品或AI系統之組件,其履行安全功能,或其失效或故障會危及人身健康安全或財產」。指引草案闡釋了兩大判定路徑,一為「意圖導向」,依主觀判定其功能是否為「預防或減輕」健康、安全或財產之風險;二為「後果導向」,採客觀風險判定,只要該AI系統在客觀上會實質增加危害、危及自然人生命、健康或財產,仍會定性為安全組件[8]。 (二)「第三方符合性評估」(third-party conformity assessment)的轄管產品 另一個要件為「第三方符合性評估」的轄管產品,若產業或產品法規有針對特定產品的安全性要求履行「第三方符合性評估」的送檢程序時,原則上該產品在AIA的架構下會被視為高風險AI系統。指引草案指出,有些產品法規(如玩具、機械)基於程序的便利性,允許廠商可以「自主宣告」符合歐盟的規格標準,而免除「第三方符合性評估」的義務,但不代表該產品沒有安全性的監管要求。換言之,指引草案闡釋有需要「第三方符合性評估」(包括以自主宣告代替)的AI產品並同時為安全組件時,即被納入「產品嵌入型高風險AI」的範疇[9]。 三、Annex III文件:獨立型高風險AI之判定基準 (一)八大敏感領域之AI應用 依據AIA第6條第2款規定,獨立運作之AI系統,其高風險判定完全取決於供應商所宣告之「預期用途」是否落入Annex III所列之八大敏感領域,包含生物識別、關鍵基礎設施、教育、就業、服務提供、執法、移民與邊境管理、司法與民主程序等[10]。 (二)評估對象僅限於「自然人」 指引草案澄清,AI系統是否為高風險除取決於其預期用途之敏感領域外,亦必須僅限評估「自然人」,如僅為法人或公司,因不涉及個人權利,原則上不會被判定為高風險,但其系統判定涉及之實質利害關係人為自然人時,仍屬於評估「自然人」之範疇。比如,產品保險的AI應用相較於人壽或健康保險的AI應用不涉及自然人評估,原則上不會判定高風險。此外,指引草案補充供應商不能僅透過「在系統部署時加入人類審查/監督要求」,就主張該系統可以被降低為非高風險[11]。 (三)複雜系統與代理式AI(Agentic AI)之整體性評估 為防範供應商透過系統設計或分拆架構規避監管,指引草案強調,若數個AI 模組共同構成一複雜架構(或代理式AI setup),且其合併輸出實質影響了最終決策,涉及敏感領域與自然人權益,則整體系統必須被視為單一高風險AI應用進行評估[12]。 (四)「豁免機制」之除外條款 指引草案說明,依AIA第6條第3項規定,就程序性任務(不對資料進行價值判斷)、改善既有成果(不影響已做成之決策)、偵測決策偏差(檢視已做成之決策)或準備性任務(提供背景輔助資料)等,因不具實質影響力,供應商或部署者得豁免適用高風險AI規定,但針對「剖繪/貌相」(profiling)技術,採取絕對高風險AI認定,由於涉及自然人之個人特徵(如工作表現、經濟狀況、健康、個人偏好、行為模式等)與自動化評估、分析或預測,而例外不適用豁免條款[13]。另外,指引草案以體育賽事或演唱會的「群體地理分析」或「人流密度監測」AI應用為例,如僅就非個人資料或特定區域的人群密度進行分析,則不屬於針對個人特徵之剖繪技術,也就非高風險應用,以此說明「非特定的群體統計」和「針對性的個人特徵分析」之技術差異[14]。 參、事件評析 歐盟執委會公布的指引草案,其三份文件加起來長達165頁左右,僅就AIA第6條的高風險AI相關規定提出詳細的法規解釋與案例清單,協助AI系統的供應者和部署者了解高風險AI應用的定義和適用範圍。整體而言,因歐盟採取以風險分類的治理規範架構,於AIA明定高風險AI的規範要件,並一體適用歐盟會員國,其工程浩大需要長期的準備與作業時間才能完成,但其內容就高風險的定義、案例與適用說明對於臺灣的風險治理均具有一定的參考性。 無獨有偶,行政院於今年7月函頒《人工智慧風險分類框架》,就高風險AI應用的判定雖未採取Annex III之敏感領域進行判斷,而係參考《人工智慧基本法》第17條之立法理由與第5條第1項規定,檢視AI應用是否會對國家安全、基本權利、生命安全、財產保障、社會秩序或生態環境造成嚴重危害為判準。但究其實質,兩者的規範結構並不存在衝突,依《人工智慧基本法》第16條第2項規定,各目的事業主管機關基於人工智慧應用風險管理之需要,得對轄管產業制定管理規範。因而,目的事業主管機關在盤點轄管產業的高風險AI應用情境時,本就可依產業領域的專業特性和需求參考國際經驗或相關規範協助其風險判定,故參酌歐盟執委會發佈之指引草案如對目的事業主管機關有所幫助,亦無不可。 總的來說,歐盟執委會的指引草案可視為一份實務操作清單,我國對於產業的AI應用在判定高風險有困難或疑義時,不妨可以參考以獲取更充分的資訊進行相關判斷。 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://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] European Commission, Draft Commission guidelines on the classification of high-risk AI systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/draft-commission-guidelines-classification-high-risk-ai-systems(last visited August 27, 2026). [2] European Commission, Targeted consultation on the draft guidelines for the classification of high-risk artificial intelligence systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/consultations/targeted-consultation-draft-guidelines-classification-high-risk-artificial-intelligence-systems(last visited August 27, 2026). [3] European Commission, Guidelines for providers and deployers of AI high-risk systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/guidelines-ai-high-risk-systems(last visited August 27, 2026). [4] 同前註2。 [5] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high-risk AI: General principles, 2026, p2-3. [6] id. [7] id. [8] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high risk AI systems: Annex I of AI Act, 2026, p5. [9] id. at 9-11. [10] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high risk AI systems: Annex III of AI Act, 2026, p4. [11] id. at 5-6. [12] id. [13] id. at 8-13. [14] id. at 104.
菲律賓就共乘服務發布新法令,針對以APP招車及其相關營運進行明確規範菲律賓於今(2015)年05月13日發布共乘服務(如:Uber)新法令,成為全球第一個針對以APP招車及相關營運進行明確具體規範的國家。在該法令規範之下,車齡在七年以下之私人轎車、休旅車及小貨車得經如「優步」(Uber)或GrabCar等共乘服務公司之認證合格後參與營運。 菲律賓交通部長阿巴亞(Joseph Emilio Abaya)說明,根據全球資料庫 “Numbeo”公司之調查研究,由於首都馬尼拉(東南亞第二壅塞,僅次於印尼首都雅加達的城市)缺乏足夠的大眾運輸工具,故共乘服務有其需求及必要性。 「我們不應將共乘服務視為傳統計程車產業的損害者,而應該認為它可以提供更優質的服務、同時迫使傳統業者現代化及革新。」阿巴亞在本週就該規範即將施行的簡報中如此闡述。 總部設立於美國的「優步」(Uber),係全球最具價值之風險投資新創公司,估計市值400億美元。關於優步如何支付駕駛報酬、向乘客收取車資費用並確保其安全、以及違反交通法令規範等層面,業已在全球面臨諸多法律挑戰。共乘服務運用科技來連結市民利用其自有私家車與欲搭乘車輛之消費者,而傳統計程車經營者之忿怒則在於其毋須支付許可(執照)費、也毋須遵守當地相關規範。 優步考量到馬尼拉人口達1,500萬之眾,因此預期菲律賓將會是有利可圖的市場。優步菲律賓總經理Laurence Cua於接受路透社(Reuters)訪問時表示:「此次修法,係將消費者的安全置於優先考量,亦認同如優步這類型公司之價值,以及其運用科技改善城市運輸品質之能力。」 然而優步及其他同類公司發現:要在經濟快速成長的東南亞經營,未必是一件輕而易舉的事情。傳統計程車業者揚言要控告政府,以促其保護在馬尼拉攬客維生的27,000部計程車。 「世界各地政府均瞭解計程車業者投資多少於經營,卻僅有菲律賓的業者未受保護。」菲律賓全國計程車駕駛協會主席Jesus Manuel Suntay對路透社如是說。 根據日本獨立行政法人國際協力機構估計,馬尼拉因交通阻塞,每日生產力損失的價值高達5,700萬美元之譜。