日本發布以人為本AI社會原則
日本內閣於2018年6月15日決議組成跨部會之統合創新戰略推進會議，並於2019年3月29日發布AI戰略，其中的倫理面向為以人為本之AI社會原則(下稱AI社會原則)，希冀藉有效安全的活用AI，推動「AI-Ready 社會」，以實現兼顧經濟發展與解決社會課題的「Society5.0」為最終目標。
為構築妥善應用人工智慧的社會，AI社會原則主張應尊重之價值理念如下：
(一) 尊重人類尊嚴的社會：AI應作為能激發人類發揮多樣能力和創造力的工具。
(二) 多元性和包容性的社會（Diversity & Inclusion）：開發運用AI以共創多元幸福社會。
(三) 永續性的社會（Sustainability）：透過AI強化科技，以創造能持續解決社會差距與環境問題的社會。
而AI社會原則核心內容為：
(一) 以人為本：AI使用不得違反憲法或國際保障之基本人權。
(二) AI知識（literacy）教育：提供必要的教育機會。
(三) 保護隱私：個人資料的流通及應用應妥適處理。
(四) 安全確保：把握風險與利益間之平衡，從整體提高社會安全性。
(五) 公平競爭確保：防止AI資源過度集中。
(六) 公平性、說明責任及透明性任。
(七) 創新：人才與研究皆須國際多樣化，並且建構產官學研AI合作平台。
蔡宛君
法律研究員 編譯整理
〈統合イノベーション戦略推進会議（第４回）〉，首相官邸ホームページ，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai4/gijisidai.html（最後瀏覽日： 2019/06/01)
〈内閣官房長官記者会見 平成31年3月29日（金）午前〉，首相官邸ホームページ https://www.kantei.go.jp/jp/tyoukanpress/201903/29_a.html （最後瀏覽日： 2019/06/01)
第４回統合イノベーション戦略推進会議議事録，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai4/giji4.pdf（最後瀏覽日： 2019/06/01)
日本內閣府公開徵集「研究安全和風險管理系統開發支援計畫」，加強研究安全保障 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年03月10日 壹、事件摘要 內閣府科學技術創新推進事務局（科学技術・イノベーション推進事務局），於2025年2月19日發布公告，自2025年2月19日至3月24日公開徵集國內負責經濟安全重要技術的補助機關和研究機構加入「研究安全和風險管理系統開發支援計畫」 [1]（研究セキュリティ・インテグリティに関するリスクマネジメント体制整備支援事業，下簡稱研究安全計畫），以加強研究安全之保障。 貳、重點說明 日本曾發生研究者在不知情的情形下與北韓研究者共著論文而危害研究安全事件，根據日本經濟新聞2024年11月28日報導，自2016年底北韓受到聯合國加強制裁以來，共有八篇北韓研究機構的國際共著論文發表，包含東京大學、名古屋大學等日本五所大學的研究者皆在共同著作者之列，雖研究者皆表示與北韓無聯繫，但此行為仍可能違反聯合國制裁規定，且一名涉及本事件的研究者在論文發表後，仍被任命為國內主導研究計畫的主持人，負責百億日圓預算及先進技術的管理，顯示日本研究安全管理問題[2]。 為避免類似事件發生及提升日本科技實力，以及配合G7國家關於研究安全與誠信的政策，內閣府公開徵集負責經濟安全重要技術的補助機關和研究機構加入研究安全計畫。該計畫將蒐集與分析國際合作研究所需的公開資訊，並整合後於2025年出版「研究安全與誠信程序手冊」（RS/RI に関する手順書）。 所謂經濟安全重要技術，係指《促進特定重要技術研發及適當運用成果基本指南》（特定重要技術の研究開発の促進及びその成果の適切な活用に関する基本指針）所列，包含AI、生物技術等先進技術領域[3]，內閣府將透過此計畫驗證學研機構所實施之研究安全與誠信措施是否得宜，並與學研機構分享典範實務，參考政府制定的研究安全與誠信規範，提出分析與改善方法。 研究安全計畫將支援日本國內研究機構和其他處理對經濟安全重要技術的機關，在國內外開展聯合研究時採取必要的技術外流防止措施，一方面提供分析資源，如協助分析研究人員及研究機構的公開資訊（職業經歷、其他工作以及研究資金流向等），另一方面支援實施風險管理的相關費用，並針對整體防止技術外流的風險控管體系進行評估後給予建議[4]。 研究安全計畫參與對象為補助研發之機關及領取補助進行研究開發的機構（如公立研究機構、研究開發公司、大學等），且應有足夠能力執行完整風險控管計畫。另計畫評選期間，研究機構不得有內閣府所定停止補助、停止推薦等情形[5]。 內閣府為結合國家政策與國際標準，全面提升日本在經濟安全重要技術領域的研究安全與誠信管理能力，透過分析與資金支援，協助研究機構構建完善的風險控管體系，確保研究中的技術外流防範措施得以落實。此舉不僅為日本科技實力的長期發展奠定基石，亦為維護國家經濟安全及國際信譽提供堅實保障。 參、事件評析 近年研究安全成為國際間之重要議題，為防止技術外流，各國亦有許多政策，如美國國家科學基金會（National Science Foundation, NSF）啟動「保護美國研究生態系統社群 」[6]（Safeguarding the Entire Community of the U.S. Research Ecosystem, SECURE）計畫，並成立 SECURE 中心；加拿大政府公告「三機構關於敏感技術研究和關注從屬性政策指南」[7]（Tri agency guidance on the Policy on Sensitive Technology Research and Affiliations of Concern, STRAC Policy）等，在如此趨勢下，日本亦開始注重研究安全之保障。 日本內閣府此次推動研究安全計畫，顯示日本政府已深刻意識到研究安全議題的迫切性與重要性。隨著全球科技競爭日益激烈，國際間的技術交流與合作頻繁，但也伴隨著技術外流、竊取敏感研究資訊等風險。尤其是北韓等受國際制裁國家，可能透過隱匿身分或間接合作的方式，取得敏感資訊，對國際社會的安全構成潛在威脅。 日本政府推動研究安全計畫，透過提供分析資源、資金支援及風險控管體系的評估建議，協助研究機構建立完善的防範機制，期望透過以上防範機制，全面提升日本在研究安全管理能力，並確保技術外流防範措施得以落實。 然而，此計畫的推動仍存在一些挑戰與考量。首先，如何在確保研究安全與維護學術自由之間取得平衡，避免過度限制造成研究自主性與創新能力的損害，將是重要課題。此外，背景審查與資訊分析機制的建置，需注意個人隱私保護，避免引發研究人員的反彈與抵制。再者，國際合作研究的審查程序若過於繁瑣，也可能影響日本研究機構與國際間的合作意願，甚至對國際學術地位造成負面影響。 因此，日本政府在推動此項政策時，應積極參考美國、加拿大等國的經驗，建立透明且具彈性的管理制度，並與國際夥伴保持密切溝通，協調一致的研究安全標準，避免孤立於國際科研社群之外。綜上所述，日本此次行動對於提升國內研究安全與誠信管理能力，並維護國家經濟安全，具有正面且積極的意義，未來仍需持續關注政策推行的成效與後續調整方向，以達成長期穩健的發展目標。 [1]〈研究セキュリティ・インテグリティに関するリスクマネジメント体制整備支援事業の公募について〉，內閣府，https://www8.cao.go.jp/cstp/kokusaiteki/integrity/kobo_r7.html （最後瀏覽日：2025/3/10）。 [2]日本経済新聞，〈東大など5大学、知らずに北朝鮮と共同研究 ｢寝耳に水｣〉， 20254/11/28，https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUE293WI0Z20C24A1000000/ （最後瀏覽日：2025/3/10）。 [3]〈特定重要技術の研究開発の促進及びその成果の適切な活用に関する基本指針〉，內閣府，https://www.cao.go.jp/keizai_anzen_hosho/suishinhou/doc/kihonshishin3.pdf （最後瀏覽日：2025/3/10）。 [4]〈研究セキュリティ・インテグリティに関するリスクマネジメント体制整備支援事業公募要領〉，內閣府，頁3，https://www8.cao.go.jp/cstp/kokusaiteki/integrity/kobo_r7/kobo_r7.pdf （最後瀏覽日：2025/3/10）。 [5]同前註，頁4。 [6]NSF-backed SECURE Center will support research security, international collaboration, US National Science Foundation, https://www.nsf.gov/news/nsf-backed-secure-center-will-support-research (last visited Mar. 10, 2025). [7]Tri-agency guidance on the Policy on Sensitive Technology Research and Affiliations of Concern (STRAC Policy), Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, https://www.nserc-crsng.gc.ca/InterAgency-Interorganismes/RS-SR/strac-rtsap_eng.asp (last visited Mar. 10, 2025).
日本數位廳發布資料治理指引，協助企業運用資料提升企業價值日本數位廳發布資料治理指引，協助企業運用資料提升企業價值 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年09月05日 隨著AI迅速普及已成為不可逆轉的趨勢，經濟與社會產生重大變革，手機、家電及各種智慧裝置大量蒐集資料，似已成為維持經濟與社會運作不可或缺的重要要素，在國際上已出現如歐洲共同資料空間（Common European Data Space）等先進的資料運用案例，日本亦開始推動企業跨領域資料運用，藉此提升企業生產力與附加價值[1]。 壹、事件摘要 日本數位廳（デジタル庁）於2025年6月20日發布資料治理指引（データガバナンス・ガイドライン），以企業經營者為適用對象，歸納總結資料治理之必要性、應採取之做法，與實踐治理過程中應留意之要點，協助企業推動數位轉型，發揮資料最大效用，持續提升企業價值，並進一步實現超智慧社會[2]（Society 5.0）願景[3]。 貳、指引重點 本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱，概述如下： 一、設計符合跨境傳輸資料實際狀況之業務流程 資料共享與協作的主要目的是推動數位轉型與提升企業價值，因此，運用跨境資料時，需要調查當地國家或地區法規，釐清國際規範，並預測後續法規動向，克服法規限制。為評估運用跨境資料之潛在風險，則須透過如顧問公司、諮詢公司等第三方外部機構進行調查與監控，採取適當風險因應措施。為明確責任，須事先與資料共享之利害關係人，將瑕疵擔保責任透過契約與相關規定明文化。在修改業務流程時，亦須與相關組織及利害關係人共享資訊，確保資料在生命週期中的可追溯性[4]。 二、確保資料安全（データセキュリティ） 以資料生命週期為基礎，掌握運用跨境資料可能產生之風險，並依照相關組織與利害關係人值得信賴之程度，進行風險分析制定因應策略。針對業務流程中取得的資料，應限制在資料產生者允許之範圍內，始得進行運用，以維護資料使用正當性。此外，亦須特別留意資料完整性，確保資料來源值得信賴且未受到偽冒，以及資料內容未遭到竄改或洩漏[5]。 三、提升資料成熟度（データマチュリティ） 制定並推動可提升資料成熟度[6]之方針，持續改善流程，將資料價值最大化，並將風險最小化，提升企業綜合能力。資料長（Chief Data Officer, CDO）須發揮領導能力，建立能迅速因應變化的體制，明確各組織相關負責人與其角色，並推動具備資料相關技能之人才培育招聘計畫。資料長亦須分析導入如AI等先進技術之費用效益，向經營者提出建議。除了公司自身狀況會影響資料成熟度外，亦可能受到資料共享與協作之利害關係人的資料成熟度水準影響。因此，公司亦須將採取之具體措施與相關資訊分享予利害關係人，並向社會公開公司目前資料成熟度水準，持續強化企業與利害關係人及社會之間的相互信賴程度[7]。 四、制定並定期檢討AI等先進技術運用行動方針 為使AI等先進技術發揮最大力量，並降低對社會與個人可能造成的負面影響，企業應參考經濟產業省（経済産業省）於2025年3月28日發布之AI業者指引第1.1版[8]（AI事業者ガイドライン第1.1版），並考量個人資料保護、機敏資料保護、透明度、可問責等重要因素，針對涉及資料運用的各種實務運用場景，由CDO主導制定運用AI等先進技術運用行動方針（AIなどの先端技術の利活用に関する行動指針），並適時檢討持續改善內容[9]。 參、事件評析 當資料留存在企業內部未被有效運用時，不僅會成為企業和產業發展之阻礙，也將導致社會整體效率低落。本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱。為達成協助企業運用資料推動數位轉型，提升企業價值之目標，除了需要企業管理階層主導，亦須獲得公司內部與利害關係人之理解與支持。企業應積極與其他企業、組織和機構進行資料共享與協作，積極參與資料治理，提高產品與服務價值及企業聲譽，進而促進社會永續性發展[10]。 隨著國際上已出現先進資料運用案例，我國亦須關注資料運用國際趨勢推動創新發展，日本推動企業跨領域運用資料之做法，亦可為我國未來實踐資料治理提供借鏡。 [1]〈データガバナンス・ガイドライン〉，デジタル庁，頁2-3，https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/71bf19c2-f804-488e-ab32-e7a044dcac58/b1757d6f/20250620_news_data-governance-guideline_01.pdf （最後瀏覽日：2025/09/02）。 [2]〈Society 5.0〉，内閣府，https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html （最後瀏覽日：2025/09/02）。 [3]前揭註1。 [4]同前註，頁13。 [5]同前註，頁15-16。 [6]資料成熟度係指企業根據其戰略或經營需求，有效運用資料的能力。可參閱同前註，頁5。 [7]同前註，頁18-19。 [8]〈AI事業者ガイドライン〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html （最後瀏覽日：2025/09/02）。 [9]前揭註1，頁20-23。 [10]同前註，頁24-25。
在西班牙下載音樂無罪？！本週西班牙法官判決，認為行為人為私人用途而下載音樂，其行為並非藉以從中獲利，應認其為無罪。 即便，檢察官辦公室及音樂工會呼籲應對此下載音樂並且在郵件及聊天室提供音樂之被告，處以兩年有期徒刑，然而，在此案當中，卻無直接證據證明被告於銷售音樂之過程中獲利。 此判決震驚了音樂工會，如此一來，西班牙一千六百萬的網路使用者將可透過網路交換音樂而不會受到處罰。西班牙唱片工會聯盟 Promusicae 表示，他將對此項判決提起上訴。 由於歐洲不同的法律規定，關於分享檔案的訴訟也會因不同國家而有極大的差異。然而，大多數的歐洲國家傾向對此處以較高的刑罰。就同為歐盟成員的芬蘭而言，上週便有 22 人因為非法分享電影、音樂遊戲及軟體而被處以 427,000 歐元。 至於西班牙此項為個人用途而下載音樂之行為，據其司法院院長指出，則有待立法修正解決。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）