美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下:
(1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。
(2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。
(3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。
(4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。
(5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。
(6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。
(7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。
(8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。
(9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。
(10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。
(11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。
(12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。
(13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。
(14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。
(15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。
(16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。
(17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。
(18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。
(19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。
(20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。
(21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。
(22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。
(23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟於2018年4月19日宣布通過「第五洗錢防制指令」(the Fifth Anti-Money Laundering Directive),並於同年6月19日公布確定案文,其要求歐盟成員國必須於18個月內將該命令納入國內法律中。 歐盟在本次指令中,特別針對恐怖主義組織財政和運作方式揭示出所觀察的新趨勢,其指出某些作為替代金融體系的新技術服務越來越受歡迎,但卻不受法令所拘束,或是被豁免於相關法律適用外等不合理情事,因此「第五洗錢防制指令」為了跟上不斷進步的科技環境,乃要求法人、其他法律實體(legal entities)、信託及具有與信託類似結構或功能的法律協議(類似的法律協議) 應採取進一步措施,以確保提高金融交易的透明度,並藉此改進現有的預防框架,達到更有效地打擊資助恐怖主義行為的目的;另外歐盟亦於該指令中提醒所有採取的措施應和洗錢風險成比例。 有關「第五洗錢防制指令」主要新增及修正包含: 迎接新技術:託管錢包供應商(custodian wallet providers)和虛擬貨幣交換平臺將被視為新的義務主體而納入於洗錢防制法的範圍。另外「第五洗錢防制指令」還允許使用電子身分證明進行客戶盡職調查。 改進執法:各成員國須建立自身國家的銀行帳戶登記系統,以便執法當局能夠方便地查閱在該成員國內的所有銀行帳戶資訊。另外該登記系統須與其他成員國互相連線,並且即便在沒有提交可疑活動報告的情況下,執法當局也可以要求義務主體提供資料。 明確定義"重要政治性職務人士":各成員國都必須發佈一份清單,列出哪些屬於 "重要的公共職能"。 針對高風險第三國為更嚴格的管制:「第五洗錢防制指令」要求涉及高風險第三國的商業關係或交易須採取強化盡職調查措施,,並允許成員國限制義務主體在高風險第三國設立分支機搆或子公司,亦禁止總部設在高風險第三國的義務主體於成員國設立分支機搆。 提高公司實質受益權的透明度:各成員國的公司實質受益權登記將放寬查詢限制,公眾無須提出任何合法權益證明即可查閱基本資訊。另外還要求企業(登記義務主體)必須針對持有資訊與在登記系統上資訊的差異提出報告。 信託的實質受益權:「第五洗錢防制指令」擴大實質受益權申報義務主體範圍,要求任何類似信託的法律安排及租稅中立性的信託均須申報;另外還擴大該實質受益權申報的查閱至任何能提出具有合法利益的人,但其並未對合法利益提出定義,而是讓各成員國自行訂定。然而「第五洗錢防制指令」指出,該合法利益的定義不應侷限在行政或法律訴訟未決的案件,而是應針對洗錢防制及反資助恐怖組織領域的預防工作為考量。 禁止匿名保險箱。 調整預付工具(prepaid instruments)需進行盡職調查的門檻(如禮品卡、旅遊卡):價值要求從250歐元降低到150歐元。
以因應AI發展為主軸的個資保護新策--韓國發布第3次個人資訊保護基本計畫以因應AI發展為主軸的個資保護新策--韓國發布第3次個人資訊保護基本計畫 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年10月05日 為因應人工智慧的發展需求,各國開始重新檢視個人資訊保護體系與資料運用需求間之平衡,韓國個人資訊保護委員會(以下簡稱PIPC)發布的新一期基本計畫,具體回應此致力平衡的趨勢[1]。該計畫首度將AI風險治理提升為韓國個資保護政策的最高主軸,事故因應策略與規範原則均明顯轉向,以「值得信賴的個人資訊環境,安心享有的人工智慧(AI)社會」為願景,建立韓國未來3年將推動之個人資訊政策藍圖。 壹、事件摘要 韓國PIPC於2026年7月3日發布《促進以信賴為基礎之人工智慧(AI)創新的第3次個人資訊保護基本計畫(2027-2029)》。韓國個資基本計畫係PIPC依法每3年會同中央行政機關首長共同訂定之計畫,提出:AI大轉型時代個人資訊保護體系革新、確立以事前預防為重心之保護體系、提升策略性個人資訊治理層級、增進國民權益及落實信賴文化等4大策略及12項推動課題[2]。希望藉此可以因應處理,因AX(人工智慧轉型)資料需求急遽增加及資料運用方式改變,法律不確定性隨之提升、以事後制裁為核心的既有管理查核體系韌性不足、權利救濟制度之近用性受限、數位環境日趨複雜等情況,對個資所可能擴大產生的難以預測議題。 貳、重點說明 韓國個資基本計畫之四大策略具有清楚之推進邏輯,自資料治理架構之根本轉型出發,先解決「AI能否合法使用個人資訊」之前提問題,使資料運用取得規範上的合法性基礎;繼以常態性查核、責任與誘因機制、韌性基礎設施等三個層次,控管開放隨之而來之風險,避免規範鬆綁演變為保護真空;再透過強化部會共同管理與跨境傳輸網絡擴大,確保國內監理轉型與國際資料流通接軌,使企業於跨境營運時有一致可循之規則;最終回到個別國民,透過單一窗口與新型救濟工具,確保相關政策效益得以具體反映於國民實際感受之權利保障上。此四層推進由制度鬆綁走向風險控管、再走向治理整合、終及國民權益,構成一條完整的政策論證鏈,而非各自獨立之政策拼圖。 一、革新AI時代個人資訊保護體系 (一)轉型為能靈活反映AI環境之個人資訊監理體系 1. 迅速消弭人工智慧轉型(AX)過程中伴隨之個人資訊處理不確定性,設置「人工智慧轉型(AX)安心支援中心」,作為量身訂做之創新支援綜合窗口,作為全國各地皆可連結、運用假名化、匿名化資料的據點。 2. 藉推動MyData第2階段(自2027年起),建立、推廣將所生價值回饋予資訊主體之機制,並以資料融合技術為基礎,推動解決福祉、照護、醫療等社會難題。 (二)強化因應AI基本社會之隱私風險對策 1. 檢討代理式AI(Agentic AI)決策責任架構,並就實體AI(Physical AI)常態性資訊蒐集環境因應之權利保障、事前風險評估等,設計新興技術監理體系,研擬得以超前因應急遽變動AI網路威脅之風險管理模型。 2. 為確立正確性、透明性,將深偽技術(deepfake)等資料竄改之防範對策、冒名防範及AI透明性予以制度化。 二、確立以事前預防為重心之保護體系 (一)透過常態性查核體系強化事故預防 1. 建置高風險群集中查核、部會聯合查核等常態性查核體系,並藉導入結合AI技術之評鑑(含資訊保護暨個人資訊保護管理體系ISMS-P認證)。 2. 對公部門,將優先推動強化額外安全措施基準、建立包含脆弱點查核、查核結果公開在內的常態性防禦體系,提升查核及評鑑制度之實效性。 (二)強化事故發生的預防措施與採行誘因 1. 強化積極性獎勵措施,給予超前部署保護投資者減免外洩課徵金(性質為代替不利行政處分之金錢制裁,與我國「罰鍰」概念未必完全對應)。 2. 支援代表人(CEO)及個人資訊保護長(CPO)之法定角色責任於實務現場落地。 3. 強化提升鑑識技術、建置技術分析環境等調查能量,並以履行強制金強化調查實效性,大幅強化個人資訊監督功能及法規違反嚇阻力。 4. 強化因應個人資訊非法流通措施,包括新設非法流通處罰依據、提升偵測、刪除技術等。 (三)建置以強化韌性為目標之保護基礎設施 1. 轉型以中小企業外洩時之復原因應技術支援為核心,確立以韌性為核心之因應體系。 2. 推動建立因應實體AI擴散之資安實體整合安全體系,並考量代理式AI型攻擊增加之情形,推動安全措施基準改善。 3. 推動加密技術開發及個人資訊保護強化技術(PET)研究開發(R&D)之擴大,並培育保護專業人才、建置AI資安人力平台。 三、提升個資治理橫向整合、保障國際傳輸安全 (一)就通訊、教育、僱用等高風險領域,強化由主管部會共同管理之機制,並於個人資訊威脅發生時建置早期預警體系,強化危機因應能量。 (二)消弭重複監理、確保數位監理整合性,強化與金融、公平交易等相關監理機關間之協力,並與人工智慧及資料政策主管機關密切協力,釐清數位領域各法令間之適用關係。 (三)依法律體系相似性、貿易規模等因素,採取量身訂做之因應方式擴大與不同國家的資料相互傳輸網絡,並強化對保護水準相對不足國家之資料管理因應能力,將安全威脅降至最低。 (四)運用標準契約條款、拘束性企業規則(Binding Corporate Rules, BCR)工具,擴大安全跨境傳輸。同時並行實施跨境傳輸現況調查、新設跨境傳輸影響評估等,一併建立風險管理體系。 四、完備單一窗口國民權利保障支援體系 (一)建置自外洩侵害發生時之申報起,至損害賠償止解決全部程序之單一窗口支援體系。 (二)開發以AI為基礎之資訊主體權利行使工具(AX平台),以支援國民簡便確認自身個人資訊處理現況並行使權利。 (三)設立資訊主體權益增進專責機構、推動導入損害回復同意議決制、積極辦理爭議調解等,落實迅速之損害賠償及爭議解決制度。 參、事件評析 韓國於前一期計畫(2024-2026)係以「引領資料經濟時代」為首要策略,AI僅列為其中一項課題,聚焦自動化決策、生體辨識、雲端服務等個別監理精進,事故因應以「法制嚴正、迅速執行」為主軸,偏重裁罰而非預防。此次計畫將AI提升為因應核心,依風險程度為比例對應的監理措施,並以韌性支援協助取代單純之事後裁罰思維,同時新增課徵金減免、履行強制金等積極與消極誘因並行措施,顯示韓國個資治理已由個資風險監理層次,朝向積極運用與保護的治理機制強化方向推進。其以「以風險程度區分監理密度」的設計思路,讓大規模生物特徵資料處理、AI訓練用個資等高風險情境課予更嚴格之事前把關義務,但相對地,亦在一般個資利用情境簡化合規負擔。 我國將來個資面對AI發展,所需處理的議題應非僅有消極之違規處罰、行政檢查,而是如何透過積極配套措施,在強化保護的同時促進個資的運用。本文建議未來個資會裁罰體系外,應參考韓國的因應策略,透過減免機制正向誘導企業自主投資保護措施,避免企業因唯恐受裁罰而於事故發生後選擇隱匿、而非通報;以扶助企業營運韌性角度,提供支援方案。在個人資料權益保護面,修法賦予資料可攜權並擴大運用我國MyData平台,強化個人資料運用的自主與權益主張支援,有策略地因應AI浪潮下的個資發展趨勢。 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]韓國個人資訊保護委員會新聞稿,《促進基於信任的人工智慧創新第三個個人資訊保護基本計畫(2027-29)》發布,2026年7月3日,網址:https://pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000&nttId=12228(最後瀏覽日:2026/09/23)。 [2]同前註1,詳見該頁面新聞稿及其計畫全文附檔,[260703 10시보도] 신뢰로 여는 AI 혁신, 달라지는 개인정보 체계로 이끈다(정책과).hwpx。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
惠普 : 軟體專利是必要之惡智慧財產權議題涉及專利、著作權和商業機密,近年來因開放原始碼軟體而備受矚目。開放原始碼軟體可共享、修改和重新發布,和傳統專屬軟體的保密性和發布限制迥然不同。 許多開放原始碼與自由軟體倡議人士都痛批軟體專利,相形之下,惠普以擁有大量的專利為傲。2004年惠普一共獲頒1,775項美國專利,在美國排名第四。 惠普Linux負責人表示,開放原始碼程式設計師或許厭惡軟體專利的概念,但最好還是試著自我調適,因為軟體專利是不會消失的。且開放原始碼軟體是在著作權法的基礎上發展而成的,而專利比較麻煩,是因為程式設計師把專利視為削弱他們的自由。另一方面,企業則把專利看待成自家珍貴創意的保護傘。 惠普Linux副總裁Martin Fink批評開放原始碼促進會(Open Source Initiative;OSI)核准開放原始碼授權證書的作法太草率。去年8月,Fink曾指出,開放原始碼授權證書多達52種,實在太多了。現在數目變得更多,因為他抱怨OSI核准任何符合開放原始碼定義的申請案,卻不試著加以整併以強化開放原始碼業的基礎。只基於符合規格就核准授權證書,而未顧及進一步鞏固開放原始碼經營模式的能力,這會構成明顯而迫切的危險。 一家銷售智財權法律免責保險的公司說,調查顯示,Linux作業系統的核心(kernel)可能涉及283項專利侵權。惠普2002年也提醒眾人,微軟可能醞釀對開放原始碼軟體提出專利訴訟。但目前為止這些威脅尚未發生,而紅帽公司(Red Hat)和Novell揚言運用自家專利反制那類威脅,IBM和昇陽也表明不會針對開放原始碼侵犯的數百項專利提出告訴。