歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」
歐盟執委會人工智慧高級專家小組（High-Level Expert Group on Artificial Intelligence）於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」（Ethics Guidelines For Trustworthy AI）。該指引首先指出，具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵：（1）合法（Lawful）：應遵守所有適用於人工智慧之法規；（2）合乎倫理（Ethical）：確保人工智慧符合倫理原則與價值；（3）健全（Robust）：自技術與社會層面觀之，避免人工智慧於無意間造成傷害。
該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則：
(1) 尊重人類之自主權（Respect for Human Autonomy）：歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主，與人工智慧系統互動之個人，仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此，人工智慧之運用，不應脅迫、欺騙或操縱人類，人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。
(2) 避免傷害（Prevention of Harm）：人工智慧不應對人類造成不利之影響，亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性，技術上則應健全，且確保不會被惡意濫用。此外，弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注，並被視為服務對象。
(3) 公平（Fairness）：人工智慧系統之開發、布建與利用，必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範，進行平等與公正之利益與成本分配外，亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害，並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑，且獲得有效之補救。
(4) 可解釋性（Explicability）：人工智慧應盡量避免黑箱（Black Box）決策，其系統處理程序須公開透明，並盡可能使相關決策結果具備可解釋性，分析特定訊息可能導致之決策結果，此外亦需具備可溯性且可接受審核。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
余和謙
法律研究員 編譯整理
三螺旋理論，又稱三螺旋創新模型理論（Triple Helix Theory），主要研究大學、產業以及政府以知識經濟為背景之創新系統中之型態關係，由Etzknowitz與Leydesdorff於1995年首次提出。 因應知識經濟時代來臨，三螺旋理論著重於政府、學術界與產業界（即為產、官、學）三者在創新過程中互動關係的強化。該理論探討如何協調產業、政府、學界三方於知識運用和研發成果產出上的合作；當社會動態產生改變，過去單一強大的領域將不足以帶動創新活動，推動創新也非單一方的責任，此時產業、政府、學界的三螺旋互動便隨之發生：大學透過創新育成機構孕育企業創新，而產業則扮演將研發成果商業化之要角，政府則透過研發相關政策、計畫或法規制定，鼓勵企業和大學間研究發展合作。 有別於早期經濟合作暨發展組織（OECD）將「產業」作為主要研發創新主體，三螺旋理論更重視產業、政府、學界三大主體均衡發展，三方主體各自獨立發展，且同時與其他方維持相互協力合作，共同推進經濟與社會之創新發展。 在三螺旋理論下，產、官、學因其強弱不等的互動狀態，形成不同的動態模型（例如國家干預模型、自由放任模型、平衡配置模型等等），這些動態模型被認為是產生創新的主要動力來源，對未來新知識和科技創造與擴散的能力以及績效具有決定性的影響力。
德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所所公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」意見報告德國聯邦工業聯盟（Bundesverband der Deutschen Industrie）與Noerr法律事務所於2015年11月共同公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」(Industrie 4.0 – Rechtliche Herausforderungen der Digitalisierung)意見報告。該報告透過德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所訪談德國數家企業法務部門，以釐清業界在邁入工業4.0轉型下會遇到的法律議題，並對此議題提出法律意見。 此報告針對工業4.0相關法律議題提出以下建議： 1.資料保護:業者可透過技術性設計達到資料保護的目的，例如隱私設計（Privacy by Design）。另，繼歐盟法院針對安全港判決的裁定，業者應積極關注歐盟第29條資料保護工作小組針對跨國資料傳輸的指引或德國聯邦資料保護委員（Datenschutzbeauftragten des Bundes）針對跨境資料保護規範的建議。 2.資料產權：在立法上不應急於規範管制，有恐危及企業資料分享的空間。建議企業間可透過雙方性契約規定資料的使用權 3.資訊安全：雖支持於2015年7月通過之德國資訊系統安全法（IT-Sicherheitsgesetz），強制性業者履行在遭資安攻擊時履行通報義務（Meldepflicht）。但是，若能實施以業者本身主動完成資安保護措施之鼓勵機制，則更能積極性的鼓勵業者履行其資安義務。 4.智慧財產權：標準必要專利的授權及使用係業者在工業4.0體系中，特別在系統的互通性上，非常重要的一環。在法制環境上應讓各個業者，在一定的條件下，均享有標準必要專利授權。 5.產品責任：因智慧工廠下之自治系統（autonome Systeme）有自主決定的能力，而因其所導致的民事糾紛，可透過新民事責任概念的架構所解決，並不一定要將該自治系統視為一獨立的數位法人（ePerson）。
EDPB發布以六個指標協助評估資料處理符合研究目的新指引歐洲資料保護委員會（European Data Protection Board, EDPB）於今（2026）年4月15日發布《以科學研究目的處理個人資料之指引1/2026》（Guidelines 1/2026 on processing of personal data for scientific research purposes）旨在協助研究者遵守歐盟「一般資料保護規則」（General Data Protection Regulation, GDPR），並推動對社會有益的科學突破。 一、六個評估符合科學研究目的的指標 GDPR框架內包含一套專門適用於科學研究目的處理個人資料的規定。此類規定的目的，在於使個人資料保護的基本權利與其他基本權利及利益之間達成公正的衡平，包括藝術與科學自由、促進科學進步的更廣泛社會與公共利益，乃至如部分學者所主張的國際科學人權。為達此目的，GDPR透過第89條第1項採取適當的保障措施，引入了一套權衡與妥協機制。 EDPB本次公布的指引提出六個指標，用以判斷資料控制者所設定的資料處理目的是否符合研究目的： 1.採用有條理和系統的方法：研究活動是否遵循特定研究領域之方法性與系統性做法 2.遵守倫理標準：研究活動之執行是否遵守該研究領域適用之倫理標準，例如在人體醫學研究領域，是否遵守《赫爾辛基宣言》 3.可驗證性與透明度：在兼顧合法智慧財產權與營業秘密的前提下，研究活動之結果是否接受同儕審查（Peer-Review）之批判性檢驗或予以發表 4.自主性與獨立性：研究活動是否具備自主性與獨立性，不受自身或他人偏見以及不當壓力之干擾？研究人員是否具備所需的學術或科學資格？無論研究活動是由學術機構、非營利組織、公共機關或是營利事業執行，此點皆適用 5.研究目標：研究活動是否有助於提升社會的總體知識水平與公共利益，在此EDPB特別強調這並不排除研究可能也旨在進一步促進商業利益 6.對現有科學知識做出貢獻或以創新方式應用現有知識之潛力：研究活動是否展現出科學附加價值，其中主管機關或驗證機構（Benannte Stellen）的獨立審查被視為此類附加價值的指標 二、指引帶來的實踐意義 EDPB指出，如果前述六個指標都滿足，那麼這些研究活動就可以被認為是科學研究。從這點來說，資料控制者（Data Controllers）在處理個人資料之前，必須針對上述指標進行自我評估。此測試背後的理論依據，並非要賦予特定計畫、假說或研究嘗試「實質科學研究」的法律地位，而僅僅是用以界定：有哪些基於研究目的所進行的個人資料處理活動，具備適用更高法規彈性的資格。 其次，如果六個指標並未全部滿足，仍可能被認定符合GDPR意義下的科學研究，但控制者需要提出合理理由，並有能力證明資料處理活動在仍應被視為科學研究。在進行此類評估時，具備越多指標，該活動GDPR被認定為科學研究的可能性就越高。
何謂「企業實證特例制度」?企業實證特例制度規定於日本產業競爭力強化法第8條、第10條、第14條及第15條，在企業或任何事業團體有進行新事業活動(引進新商品或服務之開發或生產、新商品或服務之導入)之需要時，若現行法規上有滯礙難行之處，則可提出創設新規制措施之申請，藉以排除某些法令之限制，使新事業活動得以進行。 企業實證特例制度分為兩階段，首先由欲實施新事業活動者向事業主管機關提出申請，而事業主管機關將會與法規主管機關討論後，在安全性得到確保之情形下，由事業主管機關同意創設新規制措施。第二階段則需提出新事業活動計畫申請核准，經核准後便得在一定期間內於一定地區進行新事業活動。 新事業活動計畫備核准後，事業團體得進行新事業之活動，其需於各事業年度終了後3個月內向事業主管機關提出報告，就新事業活動之進行情形(包含新事業活動目標達成程度、新特例措施施形狀況、法規所要求之安全性目的之確保措施…等事項)為報告。法規主管機關亦會綜合新事業活動之施形狀況、國外相關法制情形以及技術進步等等情形，決定是否進行修法。