日本《外包法》

  日本外包法,正式名稱為外包價金給付遲延等防止法(下請代金支払遅延等防止法,又簡稱下請法),其制定目的在於確保大型企業外包其業務予中小型企業時之交易公正性,防止外包業者濫用其相對於承包業者之優勢地位,並保護承包之小型業者的利益,而該法的主管機關為公平交易委員會(公正取引委員会)。

  依該法規定,於以下情形有本法之適用:(1)業者發包委託承包業者製造、修理物品與委託承包商提供該法授權行政命令訂定列舉的資訊成果產品(製作程式)或服務(運送、將貨品保管在倉庫、資訊處理),且發包之大型企業資本額 3億日圓以上、承包之小型企業資本額3億日圓以下,或發包企業資本額於3億元以下1000萬日圓以上、承包企業資本額在1000萬日圓以下時;或(2)業者發包委託承包業者作成非屬上述行政命令所列舉之資訊成果產品(如製作電視節目或廣告、設計商品、產品之使用說明書等)、或提供非屬行政命令列舉之服務(如維修建物或機械、提供客服中心服務等),且發包業者資本額5000萬日圓以上、承包業者資本額在5000萬日圓以下,或發包業者資本額在5000萬日圓以下1000萬日圓以上、承包業者資本額於1000萬日圓以下。

  符合上開法定要件時,發包業者應訂定契約價金之給付期日,不得遲延給付價金,若給付遲延則有義務支付遲延之利息等,同時禁止發包業者拒絕受領承包業者交付的履約標的,禁止無故減少契約價金、退貨、或對承包業者採取報復性措施。若發包業者違反上述規定,則由日本中小企業廳或該發包業者之事業主管機關請求日本公平交易委員會(公正取引委員会)採取相應措施,該會則得據此針對該違反行為向發包業者作出書面勸告,同時對外公開該發包業者之公司名稱、其違反行為之事實概要、以及勸告內容的概要。此外,為防止口頭約定造成日後衍生交易糾紛,發包業者於下單時,應以書面明確約定並記載例如承包業者的履約標的、契約價金數額等法定應記載事項,並在下單後立即交付該書面予承包業者,如違反,得對該發包業者課予50萬日圓以下罰金。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 日本《外包法》, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8318&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/23)
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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.

美國發布《新興科技優先審查架構》 加速政府機構導入AI技術

美國聯邦總務署(General Service Administration)於2024年6月27日發布《新興科技優先審查架構》(Emerging Technologies Prioritization Framework),該架構係為回應拜登總統針對AI安全所提出之第14110號行政命令,而在「聯邦政府風險與授權管理計畫」(Federal Risk and Authorization Management Program,以下簡稱FedRAMP)底下所設置之措施。 一般而言,雲端服務供應商(cloud service providers)若欲將其產品提供予政府單位使用,需依FedRAMP相關規範等候審查。《新興科技優先審查架構》則例外開放,使提供「新興科技」產品之雲端服務供應商得視情況優先審查。 現階段《新興科技優先審查架構》所定義之「新興科技」係為提供下列四種功能的生成式AI技術: 1.聊天介面(chat interface):提供對話式聊天介面的產品。允許用戶輸入提示詞(prompts),然後利用大型語言模型產出內容。 2.程式碼生成與除錯工具(code generation and debugging tools):軟體開發人員用來協助他們開發和除錯軟體的工具。 3.圖片生成(prompt-based image generators):能根據使用者輸入之文字或圖像而產生新圖像或影像的產品。 4.通用應用程式介面(general purpose API):基於API技術將前述三項功能加以整合的產品。 美國政府為挑選最具影響力的產品,要求雲端服務供應商繳交相關資料以利審查,例如公開的模型卡(model card)。模型卡應詳細說明模型的細節、用途、偏見和風險,以及資料、流程和參數等訓練細節。此外,模型卡應包含評估因素、指標和結果,包括所使用的評估基準。 《新興科技優先審查架構》第一波的申請開放至2024年8月31日,且FedRAMP將於9月30日宣布優先名單。這項措施將使生成式AI技術能夠以更快的速度被導入政府服務之中。

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