日本農業數據協作平台WAGRI開始自主營運
「日本農業數據協作平台」（簡稱WAGRI）於2017年內閣府計畫的支持下，委由慶應義塾大學建立，該平台具備農業數據相容、數據共有與數據提供三大機能，日本IT企業NTT、富士通、農機大廠久保田、洋馬等均已加入WAGRI試營使用行列。今（2019）年該平台將移轉予國立研究開發法人農業食品產業技術總合研究機構（下簡稱農研機構），正式開始進入商業模式營運。欲利用WAGRI之機關除須向WAGRI協議會（由農業法人、農機製造商、ICT供應商、學研機構組成，以提出建議改善、普及WAGRI為其立會宗旨）遞交「入會申請書」外，亦須向農研機構遞交「利用規約」、「數據提供利用規約」與「規約同意書兼利用申請書」。
自主營運後，原先不收費方式已變更，欲利用WAGRI之機關依據以下兩種利用平台方式，須繳納不同的費用：
- 數據利用（利用WAGRI數據者）、數據利用提供者（利用WAGRI數據且提供數據予WAGRI者）
- 平台利用月費5萬日圓
- 若利用有償數據時，須另外支付數據使用費
- 數據提供者（提供數據予WAGRI者）
- 平台利用月費3萬日圓
- 僅提供無償數據的數據提供機關，原則上不需要繳納平台利用費
我國為發展智慧農業，智慧農業共通資訊平台有提供免費OPEN DATA介接功能，近年發展智慧農業之農企/機關團體，亦有建立平台作為內部蒐集、利用數據之用，例如弘昌碾米工廠建置水稻健康管理與倉儲資訊服務平臺，未來該類平台均有可能朝商業模式發展。WAGRI建立一套商業模式嘗試自主營運，後續將持續追蹤WAGRI營運狀況作為我國智慧農業平台之運作參考。
「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
劉宥妤
副法律研究員 編譯整理
〈農業データ連携基盤(WAGRI)の2019年度以降の利用について〉，農研機構網站，https://www.naro.affrc.go.jp/project/research_activities/laboratory/rcait/130311.html（最後瀏覽日：2019/5/20）。
〈農業データ連携基盤(WAGRI)利用申請〉，農研機構網站https://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/rcait/wagri/（最後瀏覽日：2019/5/20）。
〈農業データ連携基盤協議会規約の改訂〉，農業數據協作平台WAGRI網站，https://wagri.net/news/generalnews/2019/20190401，https://wagri.net/getmedia/6804eae6-90b2-43f3-b17f-9eb528463b8c/statute（最後瀏覽日：2019/5/20）。
〈農業データ連携基盤の構築について〉，農林水産省技術政策室網站http://www.affrc.maff.go.jp/docs/smart_agri_pro/attach/pdf/smart_agri_pro-15.pdf（最後瀏覽日：2019/5/20）。
農業數據協作平台WAGRI網站，https://wagri.net/（最後瀏覽日：2019/5/20）。
智慧農業共通資訊平台網站，https://agriinfo.tari.gov.tw/（最後瀏覽日：2019/5/20）。
行政院農委會農業科技專案計畫服務網，https://agtech.tier.org.tw/content/c_filed/filed_06.aspx（最後瀏覽日：2019/5/20）。
韓國預告人工智慧基本法施行令修正草案──以公共部門先行及創業研發支援強化AI產業育成 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月30日 韓國科學技術情報通信部（과학기술정보통신부，以下簡稱「韓國科技部」）於2026年5月21日，就《人工智慧發展與信賴基礎建立等基本法施行令》（인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법 시행령，以下簡稱《施行令》）部分修正草案展開立法預告，以配合先前修正之《人工智慧發展與信賴基礎建立等基本法》（인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법，以下簡稱《AI基本法》）於2026年7月21日施行，俾強化人工智慧產業之育成[1]。 壹、背景摘要 韓國《AI基本法》修正案，係由多位國會議員提案之9件修正法律案經朝野合意整併而成，於2025年12月30日經韓國國會通過，並於2026年1月20日公布。其中國家人工智慧戰略委員會改組、專門人力支援等得即時施行之事項，已配合本法2026年1月22日之施行日先行施行；至公共部門人工智慧導入運用等須由下位法令具體化之事項，則與本次《施行令》修正草案同於2026年7月21日施行[2]。 貳、重點說明 《施行令》原就推進體系、產業育成及倫理信賴性確保等事項予以規範；本次修正草案則就前述《AI基本法》修正後新增之授權事項加以具體化，主要涉及公共部門人工智慧之導入運用、人工智慧研究所之設立運營、弱勢族群之近用及費用支援，以及人工智慧創業之促進等。茲就弱勢近用、公共部門先行及創業研發支援三方面，分述如次： 一、弱勢族群近用之保障與補助支援 考量高成本、高效能之人工智慧服務若僅少數人得以負擔，恐擴大實質之社會落差，《AI基本法》修正後增訂保障弱勢族群近用並提供補助支援之依據。《施行令》修正草案第2條之2乃將「人工智慧弱勢族群」之範圍予以具體化，除身心障礙者、65歲以上高齡者、基礎生活保障受給者等傳統弱勢外，並納入職涯中斷婦女、求職者、設於非首都圈之中小企業在職者、農漁業人等，以縮小區域與族群間之近用差距[3]。 二、公共部門先行採購及承辦人員免責 為使政府成為人工智慧應用之示範者並擴大市場需求，《AI基本法》第16條第3項明定國家機關等採購產品服務或發包勞務時，應優先考量人工智慧產品與服務；同條第4項並定明因該採購或使用致國家機關等受有損害，而承辦人員無故意或重大過失者，得予免責，藉以降低公務員採用新技術之顧慮。《施行令》修正草案第15條進而界定享有優先考量之產品服務範圍，以「依《AI基本法》第26條第1項設立之法定團體韓國人工智慧振興協會（한국인공지능진흥협회）確認確屬運用人工智慧或其技術者」，及「其他經韓國科技部長以告示指定者」為限；至其確認之基準及程序，另由韓國科技部長定之，以保留因應市場推陳出新之彈性[4]。 三、創業資金與人工智慧研究所之設立支援 於創業與研發支援方面，《施行令》修正草案第15條之3明定中央行政機關之長，得與中小新創企業部長（중소벤처기업부）協議後，請由韓國創業投資公司（한국벤처투자）運用創業投資母基金（모태펀드）訂定人工智慧產業相關投資計畫，以間接挹注人工智慧新創。另就大學及企業經韓國科技部長許可設立之「人工智慧研究所」（인공지능연구소），《施行令》修正草案第16條之2至第16條之4就其設立要件、許可程序、變更申報及國家支援經費等予以規定；其設立要件包含具備自立運營之財務能力、5名以上專責研發人力、高效能運算資源、研究資料保護措施及3年期事業計畫書等，俾透過多元管道投入創新人工智慧技術之開發[5]。 參、事件評析 韓國本次修正草案之重點，在於以公共部門先行帶動人工智慧需求面之擴散。其要求國家機關等採購產品服務或發包勞務時應優先考量人工智慧產品與服務。特別是，韓國承辦人員於無故意或重大過失時之採購免責一併入法，直接回應公務員採用人工智慧新技術之顧慮。此外，修正草案更增訂創業投資母基金、人工智慧研究所及優先採購等促進手段，呈現促進與規制雙軌並行之立法取向。 我國《人工智慧基本法》於民國114年12月23日經立法院三讀通過。該法第10條規定政府應積極推動人工智慧研發、應用及基礎建設，妥善規劃資源整體配置，並辦理人工智慧相關產業之補助、委託、出資、投資、獎勵、輔導，或提供租稅、金融等財政優惠措施。而於公共部門先行示範方面，雖無明文要求，但我國亦已有相當布局，數位發展部已建置「政府人工智慧應用平臺」（TryAI），彙整各機關之共通需求，廣邀國內業者開發生成式人工智慧工具上架「AI Bots市集」，供機關先行試用確認符合業務需求後，再循「共同供應契約」採購，藉以降低試錯成本並為國內業者創造市場[6]。惟相較於韓國，我國上開措施多屬行政指導與便利採購之性質，尚乏「優先採購」及「採購免責」之規範明文。 政府為人工智慧之重要採購者及應用者，其先行示範對市場具顯著之引導作用，而以人工智慧提供服務所生之風險，又常為承辦公務人員所顧慮。韓國以優先考量採購擴大需求、以採購免責降低公務員顧慮之入法設計，可供我國於後續作用法及採購相關規範之研修中參酌，俾使政府不僅為人工智慧之審慎使用者，亦為產業發展之帶動者。 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]韓國科學技術情報通信部公告第2026-0603號，〈人工智慧發展與信賴基礎建立等基本法施行令部分修正令（案）立法預告〉，2026年5月21日，轉引自韓國國會圖書館國家戰略入口網，https://nsp.nanet.go.kr/trend/latest/detail.do?latestTrendControlNo=TREN0000004090（最後瀏覽日：2026/06/26）。 [2]同前註。 [3]《施行令》修正草案第2條之2。並參法務法人大陸亞洲，〈科技部「AI基本法施行令」修正草案立法預告〉，法律新聞（韓國），2026年6月25日，https://www.lawtimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=222514（最後瀏覽日：2026/06/26）。 [4]《AI基本法》第16條第3項、第4項；《施行令》修正草案第15條。依該條，公共採購優先考量之對象，以「依《AI基本法》第26條第1項設立之韓國人工智慧振興協會（한국인공지능진흥협회）確認確屬運用人工智慧或其技術之產品或服務」及「其他經韓國科技部長告示者」為限；其確認之基準及程序，由韓國科技部長另定告示。 [5]《AI基本法》第18條第3項、第22條之2；《施行令》修正草案第15條之3、第16條之2至第16條之4。 [6]〈數發部推「政府AI應用平臺」，共創公私協作AI應用新生態〉，數位發展部，https://moda.gov.tw/press/press-releases/17952（最後瀏覽日：2026/06/26）。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
歐美擴大永續報告書的揭露範圍，企業可透過歷程管理增進資料透明度根據美國瑞生國際律師事務所（Latham & Watkins）於2024年1月發布的ESG年度報告指出，隨漂綠議題延燒，ESG報告不受信任為一課題，因此國際逐步擴大ESG監管，多國透過立法強制企業應揭露永續報告書或供應鏈資訊，比如：歐盟於2023年1月生效之《企業永續報告指令》（Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD），要求企業揭露的永續資訊需增加供應鏈資訊的透明度；美國證券交易委員會（SEC）於2024年3月6日通過規則，要求上市公司及公開發行公司揭露碳排放報告等氣候風險相關資訊。 為因應ESG帶來的挑戰，報告建議企業應採取流程化管理方式，了解產品進出口涉及的其他國家對ESG揭露資訊的要求，加以規劃並建置資料控管規範、進行人員教育訓練以及確認ESG相關資料的所有權歸屬。 由於碳排放量的計算沒有一致標準，且難以確保供應鏈上下游所提供的碳排資訊真實、未經竄改等問題，外界不容易信任企業永續發展書提倡的供應鏈減碳策略。國內企業可參考資策會科法所創意智財中心發布的《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，透過流程化管理，從制度規劃及留存供應鏈二氧化碳排放量或二氧化碳減量等產品相關資料歷程來增進ESG資料透明度。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）