澳洲國家交通委員會提出「自駕車政策革新報告」，並展開「控制自駕車規範建議」意見徵詢
2016年11月澳洲國家交通委員會（簡稱NTC）公布「自駕車政策革新報告」（Regulatory reforms for automated road vehicles Policy Paper），當中釐清對自駕車各項可能遭遇的法規障礙並設定修正時程，2017年4月16號NTC並進一歩依前份文件規劃提出「控制自駕車相關規範建議」討論文件，釐清自駕車的控制定義與相對應規範，並提出法制規範修正內容。
2016年澳洲政府並通過了關於陸路交通科技的「政策原則」（Policy Principles），其中包括政府決策時應基於改善交通安全、效率、永續發展和成果的可能實現，並且應以消費為中心等原則，這些原則構成了澳洲政府的政策框架。
澳洲NTC此份討論文件中，提出應釐清能「控制（in control）」自駕車的對象，此將影響自駕車事故的負責人為誰。NTC提出目前仍應定義人類駕駛為控制自駕車的一方而非自駕系統，以避免人類駕駛做出不適當的操作行為。
NTC並釐清「恰當控制」的定義。「恰當控制」為澳洲道路法規第297條第1項：「駕駛者不得駕駛車輛除非其有做出恰當控制」中所規範。恰當控制被目前的執法機關詮釋為駕駛者應坐在駕駛座上並至少有一隻手置於方向盤上。但「恰當控制」將因自動駕駛系統的操作方式受到挑戰。因此NTC認為「恰當控制」不一定需要將手置於方向盤上，而是要有足夠的警覺性和能即時進行干涉，此定義並應隨著科技發展而修正。
本次政策文件意見徵詢至2017年6月2日，收到意見後NTC將會意見納入未來的全國性實施政策方針，提交給澳洲交通與基礎建設諮議會（Transport and Infrastructure Council）通過，預計於2017年年底前完成此自駕車方針。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
柯亦儒
組長 編譯整理
National Transport Commission, Regulatory reforms for automated road vehicles, https://www.ntc.gov.au/Media/Reports/(32685218-7895-0E7C-ECF6-551177684E27).pdf (last visited May 15, 2017).
National Transport Commission, NTC seeks feedback on proposal for drivers to allow hands off the wheel in some automated vehicles, Apr. 12, 2017, https://www.ntc.gov.au/about-ntc/news/media-releases/ntc-seeks-feedback-on-proposal-for-drivers-to-allow-hands-off-the-wheel-in-some-automated-vehicles/
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.
歐盟「Fit for 55」溫室氣體減量政策歐盟執委會於2021年7月14日公布一系列有關再生能源、能源效率、交通運輸、財稅政策、碳交易機制等議題之立修法提案。提案目的是希望整體制度能更加有助於歐盟氣候法（European Climate Law）中所設定減碳目標達成，於2030年減少相當於1990年55%的排碳量，故被稱為「Fit for 55」。 執委會為達成減碳目標，具體提案內容如下： (1)能源效率：修正《能源效率指令》（Energy Efficiency Directive），設定2030年能源消耗減少36~39%目標，並要求每年更新公部門建物至少3%，以提升能源效率； (2)再生能源：修正《再生能源指令》（Renewable Energy Directive），目標增加2030年的再生能源使用比例達現在的40%； (3)交通運輸：於陸路運輸，透過修正《小客車與輕型商用車新車二氧化碳排放規則》（Regulation setting CO2 emission standards for cars and vans），針對出廠新車制定2030年汽車55%、廂型商用車50%、2035年所有新車100%之減碳目標，並配合《替代燃料基礎設施規則》（Alternative Fuels Infrastructure Regulation）之修正，明訂高速公路每60公里設置充電站、150公里設置加氫站，以提供低碳運具之需求；於空運，歐盟航空永續燃料倡議（ReFuelEU Aviation Initiative），要求航空能源供應商增加永續燃料比例；針對海運，則透過歐盟海事燃料倡議（FuelEU Maritime Initiative），針對結合永續燃料與零排放科技的結果進行模擬，並設定最高排碳量。 (4)財稅政策：制定《碳邊境調整機制》（Carbon Border Adjustment Mechanism），針對被選定的目標產品（包含：水泥、電力、肥料、鋼鐵、鋁）訂定碳價格，於其自境外輸入時課徵稅費，以解決碳洩露問題；修正《能源稅指令》（Energy Taxation Directive），調整能源相關產品稅收計算方式、刪除不合時宜的規定，透過稅收調整能源使用之誘因，以貼近減碳需求。 (5)碳交易機制：修正《溫室氣體排放交易指令》（EU Emission Trading System Directive）擴大碳交易機制適用對象，納入海運、燃料供應中心，同時要求會員國應將碳交易所得，全數用於氣候能源相關計畫，以補足當前財務上的缺口。 總結而言，歐盟「Fit for 55」政策為使整體制度更符合2030年55%的減碳目標，透過個別部門減碳目標之設定、替代燃料之推動、財政誘因之調整等三種手段，希望多方面對減碳做出貢獻，以加速減碳的進程。
國際貨幣組織呼籲各國共同擬定監管加密貨幣之框架加密貨幣經濟襲捲全球，國際貨幣組織(IMF)總裁Christine Lagarde於官方網站發表對加密貨幣經濟可能涉及之風險及未來各界應如何共同應對之看法；認為加密貨幣有無限發展之潛力，其所應用之技術不僅提升金融產業發展，更為其他領域注入創新技術，惟發展之同時，潛在不法風險逐漸浮上檯面，加密貨幣不受中央銀行監管，並因其匿名性而容易成為洗錢、資恐的全新金融犯罪工具；另外，全球加密貨幣交易活動越發頻繁，交易價格的極端波動性，以及與傳統金融體系之間的關聯不明確，皆可能危害全球金融之穩定性。 Christine Lagarde認為加密貨幣交易之監管，與監管傳統金融所制定之政策並無二致，皆應以「確保金融穩定性和保護消費者」為首要政策，因此，提出幾個應對方向： 將加密貨幣創新技術用於監管行為技術中 (1)分散式帳本技術 (DLT) 為加快市場參與者與監管機構之間的訊息共享，確保用戶交易安全，可將此技術用來建立註冊標準，驗證客戶資訊及數位簽章；各政府機關亦可利用此技術所獲得之相關數據減少逃漏稅現象。 (2)生物辨識、人工智慧與加密技術 將生物辨識、人工智慧與加密等技術來強化數位安全，及時辨識可疑交易行為，有效抑止非法交易。 全球應共同發展出監管框架，跨國合作打擊不法 有鑑於加密貨幣的流通是全球性的，全球應共同發展出監管框架，2018年G20高峰會中加密貨幣也納入討論議題，藉由凝聚國際間共識，避免創新科技淪為犯罪工具。 面對加密貨幣價格的波動性，各界有不同解讀，有認為這只是一時狂熱所造成，終將泡沫化；亦有認為就如同物聯網發展初期革命一般，加密貨幣將破壞整個金融體系，取代現有的法定貨幣；惟Christine Lagarde表示事實應該是介於這兩個極端想法之間，各界不應片面否定加密貨幣，應採包容之看法迎接這項新科技，更應正視其潛在之危險。 國內現已有多家虛擬貨幣交易平台實際運營，為保護消費者權益，避免國內虛擬交易平台淪為洗錢、資恐行動之犯罪溫床，日前法務部已邀集金管會、內政部、央行、警政署、調查局等單位進行跨部會協商，擬於收集各界意見後，修訂相關規範，以利我國對於虛擬貨幣監管之政策方向與範圍能符合各方期待。
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室（The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP）於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application），為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引，該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則： 一.公眾對AI之信任：政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性，且於應用上應具備可信性。 二.公共參與：政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質：科學實證與資訊品質：政府機關發展AI之相關技術資訊，應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考，以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理：應採取以風險為基礎之分析評估方法，確認哪些風險係可接受之風險，或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本：政府於擬定相關規範時，應小心評估AI對於整體社會之利益，與預期外之效果。 六.彈性：法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視：政府應針對AI之應用與決策，考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明：透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全：政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作：政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗，以確保AI相關政策之一致性與可預測性。