中國要求互聯網企業隨著消費者擔憂程度提高應加強數據隱私
在越來越多消費者擔心部分企業以進行大數據研究名義竊取、交易或透露個人資料之行為，侵犯消費者隱私情況下，中國政府已要求互聯網企業加強對個人資料之保護；這並非中國當局第一次要求互聯網企業加強數據隱私保護，中國消費者協會(China Consumers Association, CCA）亦曾示警，中國大量智慧型手機應用程式正在蒐集過多個人資料，包括但不限於用戶位置、聯絡人清單及手機號碼。
中國互聯網金融協會(National Internet Finance Association of China, NIFA)於 11月初發表聲明提及：「未經消費者同意，會員組織不得蒐集、利用或向第三方提供消費者個人資料。」、「所有會員機構都應承擔保護個人資料之個人責任。如發生問題，應立即予以改善並報告給協會……消費者風險警示亦應加強。」，該協會亦向所有會員機構提出警告，對數據隱私之改善措施應承擔個人責任。
中國互聯網企業讚揚AI工具可使用海量數據以增強消費者體驗之優點，然它們不得不靈活應對消費者對如何蒐集與利用個人資料日益增長之焦慮，而中國政府目前正起草制定有關個人數據隱私保護法律，以解決日常生活伴隨著多方數位體驗而生之敏感問題。
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李宛臻
專案經理 編譯整理
China calls for data privacy improvements among internet companies, https://iapp.org/news/a/china-calls-for-data-privacy-improvements-among-internet-companies/ (last visited Nov. 24, 2019),
China requests internet companies to tighten data privacy as consumer anxiety rises, https://www.scmp.com/tech/policy/article/3038336/china-requests-internet-companies-tighten-data-privacy-consumer-anxiety (last visited Nov. 24, 2019),
China’s internet regulator warns app operators over data privacy and says more rectification is needed, https://www.scmp.com/tech/apps-social/article/3022795/chinas-internet-regulator-warns-app-operators-over-data-privacy (last visited Nov. 24, 2019).
2019年上半年我國互聯網網路安全態勢, https://www.cert.org.cn/publish/main/46/2019/20190813163941008331670/20190813163941008331670_.html (last visited Nov. 24, 2019).
電子文書存證制度－淺談日本電子時戳及時戳保存制度 資策會科技法律研究所 法律研究員 陳昱宏 106年11月13日 一、前言 電子文書具有「節省保管、檢索、運送及銷毀費用」、「活用資訊系統提升業務效率」、「具有復原可能性，避免資料滅失之風險」[1]等優點，文書電子化已為不可逆之趨勢。但電子文書除前述優點外，亦有易於變更竄改，無法檢知真實製作日期之缺點，若記錄於電子文書之智慧財產權遭他人侵害，如何證明所提出之電子文書確係早於他人侵害之時點即屬重要，本文擬就日本以電子時戳制度做為證明電子文書做成時間點之發展現況，以及獨立行政法人工業所有權情報．研修館所提供之電子時戳保管服務作介紹，說明日本如何利用電子時戳來維護相關智慧財產權利。 二、日本電子時戳制度及相關規定： 日本政府有鑑於電子文書已逐漸取代紙本文書，但電子文書仍存有易於複製及製作時間不易證明等種種缺點，進而構思建立一套能在電子文書或資料上附加時間資訊，以向第三人證明之制度。總務省於2004年發佈時間商務相關指針[2]，供相關制度使用者做參考，並為時間商務業者遵守之依據。而一般財團法人日本Data通信協會於2005年成立時間商務認定中心（タイムビジネス認定センター，下稱時間商務認定中心），若欲從事時間認證或發送等相關服務，須符合該中心就技術、系統及運用制度所制定之基準，符合基準之業者，即給予認定標章，此即「時刻認證業務認定事業者」(Time Stamp Authority簡稱TSA)。 三、電子時戳之功能： 電子時戳係一種證明電子資料在某一時間點之前確實存在且未經竄改之技術，透過比對電子時戳中所記載之資訊與原始電子資料所記載之資訊，可以輕易得知電子資料中之時間訊息是否有經過竄改。其可運用在各種需要時間證明之電子資料中，日本總務省在官方網站中之電子時戳技術相關檔案[3]，即有說明電子時戳可賦予各領域之電子資料極高之信賴度。在智慧財產之保護上，可以證明內容做成之日期，以保護創作人之權利；在電子商務上，可用於證明交易如下單之時間點等；在電子申請上，可證明所發送資料之做成時間；而在醫療上，可運用於電子病歷上，以證明未經竄改等。另於日本工業所有權情報‧研修館（下稱INPIT）官方網站，就電子時戳保管服務之相關說明中，亦有提及可活用之情形[4]，分述如下: 在專利、商標等侵權訴訟，當被指控侵權人主張其有先使用權時，可以做為其在業務或業務準備行為有實施專利，或有就商標為使用之證據。 在訴訟中，就對造所擁有之專利權提出無效抗辯時，可用以證明專利不具備可專利性之技術資訊已於申請獲准前有為公知之事實。 在商標廢止訴訟，可證明商標權人就系爭商標有使用之事實。 在營業秘密洩漏訴訟，營業秘密所有權人可證明被洩漏技術在某時點之前即為其所保有之事實。 四、INPIT就電子時戳所提供之保存服務: 參照INPIT官網之說明可知，所謂之電子時戳保管制度係INPIT對於TSA業者所發行之電子時戳憑證提供之保管服務，以利使用者於日後有備份電子時戳憑證需求時，能順利提取。此係因電子時戳憑證在一般情形下有滅失毀損之風險。一旦毀損滅失，在營業秘密之相關訴訟事件有證明先使用事實之必要時，將造成無法舉證之不利益情形。INPIT提供此項保管服務後，能確實降低電子時戳憑證滅失或毀損之風險，憑證使用者享有一定期間備份之可能。而INPIT為普及該制度，在「何謂電子時戳保管服務」選項中，詳細說明其操作步驟，並有相關畫面可供參考，使有相關保管需求者能輕易操作相關保存之功能[5]。INPIT為普及該制度，亦透過所舉辦之營業秘密及智財戰略研討會，推廣相關保管服務[6]，另須注意者為，INPIT並不提供製作電子時戳之服務，故欲使用保存服務之人，須先向TSA業者取得電子時戳憑證，方可利用INPIT所提供之此項服務。 五、結論 近年來我國營業秘密案件層出不窮，小如鱘龍魚製作配方外洩之爭執[7]，大至堪可動搖國本之梁孟松由台積電跳槽至南韓三星之營業秘密案件[8]。故營業秘密是什麼，該如何保護營業秘密，儼然成為現代企業間之顯學，誠然當事人就是否侵害營業秘密發生爭執時，當事人所主張之各類文書資料，是否屬於營業秘密，仍屬法院認定之範疇，但企業主若在製作相關電子資料及文件時，能作好文件分級，並附加電子時戳，至少能證明企業主主觀上就該電子資料有以營業秘密保護之意思，可做為法官認定時之參考。當然若是人人可製作電子時戳，使電子時戳之產生過於浮濫，亦無相關認定機構可加以把關，或無補強之文件可證明存證之資料確為企業主所有等，屆時電子時戳在法官形成心證之過程中，無法形成助力不說，反而成為阻力。幸而電子時戳制度已在先進國家推行多年[9]，我國可以踏著前人走過的腳步，走得更廣更遠。故營業秘密文件電子時戳保存制度如能引進我國，相關制度該如何建立並將其完備，仍有待政府相關單位評估，透過公聽會，廣納各界之意見後，再制定相關之規定，期待能以此制度之探討，為我國營業秘密及智慧財產之保護上，帶來不同之思維。 [1]日本經濟產業省〈［入門編］文書の電子化によるメリット〉http://www.meti.go.jp/policy/it_policy/e-doc/guide/e-bunshoguide.pdf（最後瀏覽日：2017/10/12）。 [2]日本總務省<タイムビジネスに係る指針>http://www.soumu.go.jp/main_content/000485112.pdf（最後瀏覽日：2017/10/15）。 [3]日本總務省<タイムスタンプ技術＞http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/top/ninshou-law/pdf/law_16.pdf（最後瀏覽日：2017/10/16）。 [4]獨立行政法人工業所有權情報‧研修館＜想定される本サービス活用例＞，獨立行政法人工業所有權情報‧研修館網站https://faq.inpit.go.jp/tradesecret/ts/ts_service.html#page3（最後瀏覽日：2017/10/16）。 [5]獨立行政法人工業所有權情報‧研修館＜想定される本サービス活用例＞，獨立行政法人工業所有權情報‧研修館網站https://faq.inpit.go.jp/tradesecret/ts/ts_service.html#ts-4（最後瀏覽日：2017/10/17）。 [6]獨立行政法人工業所有權情報‧研修館＜営業秘密・知財戦略セミナーin 大阪＞，獨立行政法人工業所有權情報‧研修館網站http://www.inpit.go.jp/content/100802953.pdf（最後瀏覽日：2017/10/17）。 [7] 智慧財產法院104年民營訴字第1號民事判決。 [8] 智慧財產法院102年民營上字第3號民事判決。 [9] 同註4。
美國USPTO建議加強非法定重複專利之期末拋棄聲明，避免藥物專利叢林美國專利商標局（United States Patent And Trademark Office, USPTO）於2024年5月10日提議37 C.F.R §1.321修法草案並徵求公眾意見，旨在針對「非法定重複專利」（Nonstatutory-type double patenting）加強專利權「期末拋棄聲明」（Terminal Disclaimer）之要求，以減輕專利叢林現象。 專利權期末拋棄聲明係為避免專利申請人對於申請中，或已取得專利權之前申請案，利用些微變化再次申請專利，構成非法定重複專利，藉此延長專利期限。故現行規定要求於後案申請時應聲明專利權期限與前申請案同時到期，否則將不核准專利之申請。 USPTO提議於聲明中新增一項要求，亦即申請人應聲明後案申請之專利未藉由期末拋棄聲明直接或間接地綁定無效專利，否則同意所申請之專利無法執行（enforceable）。換言之，與後案申請專利所綁定的前案專利，若已被美國聯邦法院或USPTO判定為不具有專利性、專利無效，或是因技術實行上困難而放棄專利者，則透過專利權期末拋棄聲明綁定之專利將全部無法執行。藉此盼能有效去除產業競爭對手間濫用專利制度而建立龐大專利組合之行為模式，並促進研發創新和公平競爭。 此項修法草案被美國法學界認為是針對「藥品專利」而來，亦即USPTO欲藉此回應美國拜登政府致力打擊藥價之政策，並減輕長期受到關注之藥品專利叢林現象，以促進學名藥進入市場，達到降低藥品價格之目的。
英、美唱片業者控告YouTube-mp3.org侵權2016年9月國際唱片業協會（International Federation of the Phonographic Industry，簡稱IFPI）、美國唱片產業協(Recording Industry Association of America，簡稱RIAA)及英國唱片產業協會(British Phonographic Industry，簡稱BPI)對全球最大的串流音樂翻錄網站「YouTube-mp3.org」展開法律行動，指控該網站違反YouTube的服務準則，且侵害音樂著作權。目前該案件由美國加州聯邦法院審理。 「YouTube-mp3.org」將串流音樂變成可供下載的音樂檔案，使用者只需在該網站(YouTube-mp3.org)複製貼上原YouTube的音樂影片網址，即能將其轉為MP3檔案下載使用。RIAA表示運營商透過該網站已經獲利數百萬美元的廣告收入，卻未支付任何金錢報酬給音樂家或著作權權利持有人，因此控告YouTube-mp3. org及該站負責人Philip Matesanz侵害著作權。BPI則表示，使用者得透過各種串流服務存取合法音樂，若對此非法轉載音樂的業者或行為不提出法律行動，將會影響合法的音樂串流服務。 另一方面，德國聯邦部門(German Federal Ministry ) 早在2011年時曾認定，從Youtube網站複製下載音樂為非商業之私人行為合法。而電子前線基金會（Electronic Frontier Foundation，簡稱EFF）對於英美唱片業協會要求法院消除此類型網站一事持否定看法，認為法律不應賦予著作權人或商標所有人修訂刪除網站的權力。
通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office，以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》（AI Act, 以下簡稱AIA法案）關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models，以下簡稱「GPAI實踐準則」)，並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2]，針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務，提出模型文件(Model Documentation)標準與格式，協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務，並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況，提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者（以下稱「下游提供者」）及應向AIO提供相關資訊，其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件，並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任，其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎，這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供，以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件，是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序，確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更，包括同一模型的更新版本，同時保留模型文件的先前版本，期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求，確保在保護商業機密的同時，滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同，各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊，GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露)，其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外，應提供的資訊分為八大項，內容應包括： (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name)：模型的唯一識別碼（例如 Llama 3.1-405B），包括模型集合的識別碼（如適用），以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity)：提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點，來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies)：若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果，須列出該等模型的名稱（及相關版本，如有多個版本投放市場）。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構：模型架構的一般描述，例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格：模型主要設計規格的一般描述，包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size)：說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range)：提供模模型參數總數，記錄至少兩個有效數字，例如 7.3*10^10 參數，並勾選參數(大小)所在範圍的選項，例如：☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels：列舉在歐盟市場上使用模型的採用法，包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License：附上授權條款鏈結或在要求時提供副本；說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權；列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy：附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses：例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems：例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration：例如使用說明、基礎設施、工具）的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software：使用模型所需任何軟硬體（包括版本）的描述，若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process)：訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述，包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標，以及不同參數的相關性（如適用）。例如：「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練，以使模型與人類價值觀一致，並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale)：如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality：勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance：勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained)：取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述，包括用於註釋資料的方法及資源，以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料，如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露，應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points：說明訓練、測試及驗證資料的大小（資料點數量），連同資料點單位的定義（例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀）。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics)：指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述，如領域（例如醫療保健、科學、法律等）、地理（例如全球、限於特定區域等）、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies)：指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述，如清理（例如過濾不相關內容如廣告）、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability)：在資料獲取或處理中實施的任何方法描述（如有），以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源，包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII)，以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases)：描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time)：所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training)：說明訓練使用的測量或估計計算量，以運算表示並記錄至其數量級（例如 10^24 浮點運算）。 3.測量方法論(Measurement methodology)：描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法：說明訓練使用的測量或估計能源量，以百萬瓦時表示（例如 1.0x10^2 百萬瓦時）。若模型能源消耗未知，可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量，提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法：以浮點運算表示方式（例如 5.1x10^17 浮點運算）說明推論運算的基準計算量，並提供計算任務描述（例如生成100000個代幣Token）及用於測量或估計的硬體（例如 64個Nvidia A100）。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時，應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式，公開揭露聯絡資訊，供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊，以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時，GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊，在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，對使其充分了解GPAI模型的能力及限制，並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供，除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式，作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制，並保留控制證據以供證明遵循AIA法案，且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時，宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料，到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計，甚至運算與能源消秏等，構面完整且均有欄位說明，而且部分欄位直接提供選項供勾選，對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊，以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。因此，表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者，例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料，無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件，並要求於網站等適當地，公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時，為確保資訊的品質及完整性獲得控制，該準則亦明示不僅應落實且應保留證據，以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案，草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節，已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制，即可推動GPAI模型資訊的揭露，對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求，即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險，同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求，透過通過評測的正面效益，運用AI風險評測機制的資訊提供要求，前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則，將可以立即可獲得一定程度的實質落實，緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 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]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日：2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日：2025/07/30)