美國ULC公布統一虛擬貨幣事業監管規範建議，提供各州虛擬貨幣管制立法架構參考
2017年美國統一法律委員會（Uniform Law Commission, ULC）於2017年9月公布「統一虛擬貨幣事業監管法」（Uniform Regulation of Virtual Currency Business Act, 以下簡稱VCBA）全文、總說明以及利害關係人意見，對於虛擬貨幣（virtual currency）提供管制架構，囊括虛擬貨幣定義和適用範圍、營業執照要求、跨州互惠原則、消費者保護、網路安全、反洗錢和對進行虛擬貨幣商業活動者之監管等重要問題，作為各州相關立法參考。迄今美國夏威夷州和內布拉斯加州分別向州議會提案，朝向採用VCBA作為該州虛擬貨幣管制參考規範之方向討論。
李姿瑩
組長 編譯整理
日本經濟產業省於2022年2月4日公告修正「大學與研究機關敏感技術出口管理指引」（安全保障貿易に係る機微技術管理ガイダンス（大学・研究機関用））。該指引係依據外匯與外貿法（外国為替及び外国貿易法，下稱外為法）及其行政命令訂定，用以協助大學與研究機關，建立符合出口管制法規之內控制度，防止關鍵技術外流。 經產省於2021年11月18日公告修正外為法第55條之10第1項授權訂定之行政命令「出口人法遵標準省令」（輸出者等遵守基準を定める省令の一部を改正する省令），強化「視同出口」（みなし輸出）行為管制之要件明確性。經上述行政命令修正，日本居民位於外國政府支配下，或其行動係經外國政府與組織指示，而受到外國政府與組織強烈影響之情形，視同非日本居民，向其提供敏感技術需申請出口許可。本次指引修正即以此為基礎配合調整相關內容，重點如下： 針對如何認定是否該當「視同出口」要件，追加說明模擬事例與判斷方式，例如：日本大學教授同時在外國大學兼職，又取得敏感技術時，是否該當「視同出口」要件，應以契約判斷或要求該教授應主動申報。 大學與研究機構之出口管理程序：就教職員與學生是否會在「視同出口」要件下，被認定為非日本居民，建議應由大學或機構內之相關部門於其到職或入學時，掌握必要資訊；技術提供方在提供技術前，需先確認技術取得方是否屬於「視同出口」要件下之非日本居民等。 增訂敏感技術出口人之義務：若需向直接取得敏感技術以外之人，獲取判定「視同出口」要件該當性之必要資訊，應訂定程序依此進行判定；大學或研究機構衍生新創事業若有涉及敏感技術出口之業務，大學或機構方應進行相關指導。 遠距工作與線上會議相關：應留意透過線上會議「提供技術」之可能性；存在僱傭關係但未入境日本，經遠距工作提供勞務者，視為非日本居民；於日本境內線上參加海外研討會時提供受管制技術，視同向境外出口技術而須申請許可。
歐盟執委會通過數位歐洲計畫2023~2024年工作計畫為促進歐洲的數位轉型，歐盟執委會（European Commission）在2023年3月24日於通過數位歐洲計畫（Digital Europe programme, DEP）下的2023~2024年工作計畫，預計投入12.84億歐元於「主要數位歐洲計畫工作計畫」（Main DEP programme）（下稱「主要工作計畫」）及「網路安全工作計畫」（Cybersecurity Work Programme），以延續之前投入之成果，並加強歐盟對抗網路威脅的集體韌性。 實際上歐盟於2018年即提出第一個數位歐洲計畫，並透過數位單一市場策略（Digital Single Market strategy）嘗試建立符合數位特性的監管框架，藉以提高歐盟的國際競爭力，發展及加強歐洲的數位能力。數位歐洲計畫包括五個重點領域：超級電腦（Supercomputers）、人工智慧（Artificial intelligence, AI）、網路安全及信任（Cybersecurity and trust）、數位技能（Digital skills），以及確保數位技術在經濟及社會中被廣泛使用。 前述所說的主要工作計畫，其投入資金為9.095億歐元，重要工作有三。首先，藉由關注氣候和環境保護技術、數據資料、人工智慧、雲端、網路安全、先進數位技能及部署此些技術之最佳方法，並加強歐盟的關鍵數位能力。第二，關注數位公共服務，強調具跨境互操作性（cross-border interoperability）的公部門解決方案（例如歐洲數位身份）。此外，也將透過歐洲數位媒體觀測站（European Digital Media Observatory, EDMO）打擊假訊息，並以InvestEU計畫下的策略數位技術投資平台，重點支持中小及新創企業關注網路安全。 其次，網路安全工作計畫的投入資金為3.75億歐元，由歐洲網路安全能力中心（European Cybersecurity Competence Centre）負責執行，將支援建立國家和跨境安全操作中心的能力，以打造最先進的威脅檢測及網路事件分析生態系統。網路安全工作計畫還將資助產業（特別是中小及新創企業）遵守網路安全法規要求的項目，特別是網路及資訊系統安全指令（Directive on Security of Network and Information Systems, NIS2）或網路韌性法案（Cyber Resilience Act）所要求的內容。 歐盟已在加強數位公共服務、數位技能及網路安全等方面投入許多資源，其中網路安全、資安威脅和打擊假消息等議題因其不受地區限制而更受到注目，未來仍待持續關注此些議題之發展。
美國發明法(America Invents Act)修正法案通過，為美國專利制度寫下里程碑美國參議院在2011年9月通過發明法修正案（Leahy-Smith America Invents Act），並經總統歐巴馬簽署同意公布，預計新修正的法案內容，將為美國專利制度寫下里程碑。觀察該法案幾項重要變革包括： 一、 專利權之取得：以先申請制(First to file)取代先發明制(First to invent)，目的在於增進美國專利制度與國際專利制度的調和，以及確保發明人的權利保障可與國際普遍的制度接軌。新規定將自2013年3月16日開始實施。 二、 先前技術(prior art)之定義與新穎性優惠期（grace period）：新法擴張先前技術(Prior Art)之範圍，申請專利之發明於申請日之前，如已見於刊物、已公開使用、已銷售或其他公眾所得知悉者，即因已公開而成為先前技術之一部分，喪失新穎性。惟在例外的情況下，申請專利之發明，在申請日前一年內由發明人或共同發明人自己，或間接透過第三人進行之公開行為等，則不被視為先前技術。 三、 支持小型企業或獨立發明人：修正條文要求美國專利及商標局(USPTO)應與相關智慧財產權協會合作，為小型企業或獨立發明人提供協助，並設立專利監察專案（Patent Ombudsman Program）提供申請專利之相關幫助，同時給予小型企業與微型實體（Micro Entities）最高75%的規費減免優惠。 美國在此次修正其發明法的過程中，納入過去25年來國際專利制度協商後的成果，雖有論者指出該法仍未解決部分問題，然而儘管有這些不足之處，新通過的法案仍解決了舊法時期不合理之處。
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.