為促進自駕車研發和推廣,日本國土交通省召集產官學研各界成立先進安全汽車(Advanced Safety Vehicle, ASV)推進檢討會,檢討設計自駕車時之注意事項,並於2020年7月17日公布「最後一哩路自駕車系統基本設計書」(ラストマイル自動運転車両システム基本設計書),希望能藉此達成確保地方交通運輸能量及加速自駕車落地之目標。
「最後一哩路自駕車系統基本設計書」將操作適用範圍(Operational Design Domain, ODD)定義為限定區域或駕駛環境條件,並提出所有自駕車應具備之共通ODD,包括(1)道路/地理條件︰目標道路、行駛道路;(2)環境條件︰時間、天氣;(3)行駛條件︰行駛速度;(4)行駛空間︰可支援自駕車行駛之基礎設施,以及可提醒用路人注意正在進行自駕車實驗之設施。此外,由於不同應用情境會影響ODD之設定,故本書以限定路線下往返之自駕車為代表,說明在個案中該如何進一步檢討ODD。以行駛速度為例,在共通ODD中,最後一哩路自駕車時速應為30公里,但在提供限定路線內往返之載客服務時,自駕車的時速應設定在12公里以下。最後,「最後一哩路自駕車系統基本設計書」內整理最後一哩路自駕車共通及特有之技術要件,以及設計時應留意和確認的問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
加拿大安大略省議會於2016年5月三讀通過修正健康資訊保護法(Health Information Protection Act, HIPA)。該法案藉由一連串措施,包括增加隱私保護、問責制與提升透明度,以提高病人地位。 1.在符合指令定義內,將違反隱私之行為強制性地通報與資訊與隱私專員; 2.強化違反個人健康資訊保護法之起訴流程,刪除必須於犯罪發生之六個月內起訴之規定; 3.個人犯罪最高額罰款提升到50,000元至100,000元,組織則為250,000元至500,000元。 而健康資訊保護法也將更新照護品質資訊保護法(Quality of Care Information Protection Act, QCIPA),有助於提升透明度,以保持醫療系統的品質,更新內容包括: 1.確認病患有權得知其醫療相關資料; 2.釐清不得對關於受影響的病患與家屬保留重要事項之資訊與事實; 3.要求健康與長照部(Minister of Health and Long-Term Care)每五年定期審查照護品質資訊保護法。 安大略省亦正著手研究由專家委員會提出,所有關於提升照護品質資訊保護法所稱重大事故透明度之建議。 藉著透過該目標,將可提供病患更快的醫療,更好的家庭與社區照顧,安大略政府希望可以透過上開手段以保護病患隱私以及加強其資訊透明度。
日本個人資料保護法啟動修法--放寬AI開發的本人同意要件日本個人資料保護法啟動修法--放寬AI開發的本人同意要件 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月18日 日本政府於2026年4月7日經閣議決定,提出由個人資料保護委員會(個人情報保護委員会,下稱PPC)研擬之《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》(個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案,下稱修正草案),並送請第221回特別國會審議;眾議院本會議已於同年5月26日表決通過,目前由參議院續審,預計於本會期內完成立法[1]。 壹、背景摘要 日本個資法於2020年修正時,於附則第10條明定政府應於施行後每三年檢視國際動向、資通訊技術進展及個人資料新型應用之發展,必要時採取必要措施[2]。PPC據此自令和5年(2023年)起展開檢討,歷經團體意見聽取、中間整理意見徵集,並於今年1月9日公布「三年一度檢討之制度改正方針」,4月7日內閣會議決定提出「個人資料保護法等之一部修正法律案」[3]。 此修正案之提出,主要源自於日本人工智慧基本計畫~以「可信賴AI」實現「日本再起」(令和7年12/23閣議決定)所提出的政策--就可整理為統計編製等之AI開發等所涉之本人同意方式、規範遵循之實效性確保等加以檢討,力求及早將「個人資料保護法」修正案提交國會[4]。 貳、重點說明 本次修正案之主要修正分為「適正(即正當)資料利用之推進」、「因應風險之妥適規範」、「不適正利用等之防止」及「法遵實效性確保之規範」四大面向。依據PPC前述「關於《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》(個人情報保護法等の一部を改正する法律案について)」之說明,有關放寬AI個資取得部分之重點如下: 一、就統計編製鬆綁第三人提供與要配慮個人資料取得之同意 依日本現行個資法規定,要配慮個人資料(信仰、病歷、犯罪歷等可能導致歧視之資訊)之取得(§20Ⅱ)、個人資料之第三人提供(§27Ⅰ)等,除符合例外規定外,原則需本人同意。為因應「多事業者共享資料、橫向解析以編製統計」之需求升高,且產出是統計、無法回頭對應到某個特定個人,對當事人權益的侵害風險較低,因此修正草案(§30之2、§31之3)於統計資訊等編製(含可整理為統計編製之AI開發等)的條件下,允許將個人資料提供第三人、取得已公開要配慮個人資料,得免本人同意;行政機關等保有之個資亦同。但為擔保資料僅用於統計編製,必須公告取得者、提供者與接收者之姓名名稱、擬進行之統計編製內容等一定事項;提供者與接收者須以書面約定僅以統計編製為目的;取得者及接收者禁止此目的外利用及再提供予第三人[5]。 二、不違反本人意思、明顯不害本人權利利益者免除同意 現行日本個資法就個人資料提供第三人(§27Ⅰ),原則需取得同意。此次修正草案規定:個人資料提供第三人(含§18Ⅲ目的外利用、§20Ⅱ要配慮個資取得;上開免同意例外分別定於修正草案第18條第3項第7款、第20條第2項第7款、第27條第1項第8款),於依取得狀況觀之,可認不違反本人意思因而明顯不害本人權利利益之情形,免本人同意。例如:訂房網站A依訂房利用契約,將訂房者姓名等提供予飯店B,或匯款來源金融機構C受託對D付款,將匯款人資訊提供予匯款目的金融機構D[6]。此外,就為保護生命、身體、財產,或為增進公眾衛生、推進兒童健全成長而處理個人資料之情形,於現行「難以取得本人同意時」之外,增列「有相當理由而未取得本人同意時」亦得免同意(第18條第2項第2款、第3款,第20條第2項第2款、第3款,第27條第1項第2款、第3款)。另草案並將「學術研究機關等」之學術研究例外,擴及以提供醫療為目的之機關或團體(如醫院,第16條第9項),俾醫學與生命科學研究得據以進行[7]。 參、事件評析 日本此次修正草案最具產業意義者,係將「可整理為統計編製等」之AI開發所需情況,明文納入免同意之第三人提供與要配慮個人資料取得範圍,直接回應AI開發對大量訓練資料之需求。有關已公開或既有個人資料得否用於AI訓練的合法依據,觀察近年國際動向明顯有朝向提供同意以外之合法路徑,並搭配保障措施例如當事人退出權的趨勢。 韓國個人資料保護委員會(PIPC)於2024年7月發布之指引,明確確認公開之個人資料得據以用於AI訓練,惟須符合正當利益存在、處理必要性、且該利益「明顯優越於」當事人權利之要件,並落實查證資料來源、產出過濾等技術措施,以及保障當事人權利行使之機制[8]。歐盟資料保護委員會(EDPB)於2024年12月17日通過第28/2024號意見,確認一般資料保護規則(GDPR)第6條第1項第f款之「正當利益」得作為AI模型開發與部署階段之合法依據,惟須逐案通過「正當利益之認定—處理必要性—與當事人基本權利之權衡」之保障措施[9]。 我國個資法並未如GDPR、韓國PIPA設有概括之「正當利益」合法事由,係規定一般個人資料之蒐集或處理個人資料可取自一般可得來源之依據,除非當事人對該資料之禁止處理或利用顯有更值得保護之重大利益[10]。但已取得的個人資料已無從識別特定當事人,可基於公共利益為統計或學術研究目的利用的,亦限於公務機關或學術研究機構[11]。而且取自一般可得來源的事由亦不適用於特種個資為學術研究目的所為蒐集處理,限於醫療、衛生或犯罪預防,範圍亦較一般個資為窄[12]。 相較韓、歐、日相繼就AI訓練的個人資料取得,提供明文之合法路徑並配套退出等保障機制,我國現行路徑要件若能進一步參考納入概括的正當利益或明文目的做有限豁免,並配套日本規範透明化、當事人退出與權利行使之配套,應有助於填補現行規範不足之缺口。 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]〈悪質業者に「課徴金」 個人情報保護法改正案、衆院通過〉,時事通信,2026年5月26日,https://www.jiji.com/jc/article?k=2026052600074&g=pol(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [2]個人情報保護委員会事務局,《個人情報保護法等の一部を改正する法律案について》(令和8年4月),頁1,https://www.ppc.go.jp/files/pdf/260407_kisyahaifusiryou.pdf(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [3]個人情報保護委員会事務局,前揭註2,頁1(「これまでの検討経緯」)。 [4]個人情報保護委員会事務局,前揭註2,頁2-4。(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [5]同前註,頁6。 [6]同前註,頁7。 [7]修正後第16條第9項明定「學術研究機關等」含以提供醫療為目的之機關或團體(如醫院);其學術研究目的之目的外利用(修正後第18條第3項)、受保護個人資料取得(修正後第20條第2項)及第三人提供(修正後第27條第1項)之學術研究例外亦隨之適用;個人情報保護委員会事務局,前揭註2,頁9。 [8]대한민국 개인정보보호위원회(韓國個人資料保護委員會,PIPC),《인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서》(人工智慧〔AI〕開發・服務之公開個人資訊處理指引),2024年7月17日公開,明示個人資料保護法第15條第1項第6號「正當利益(정당한 이익)」為AI學習、服務蒐集利用公開個資之實質適法依據,https://www.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000&nttId=10362(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [9]European Data Protection Board, Opinion 28/2024 on certain data protection aspects related to the processing of personal data in the context of AI models,https://www.edpb.europa.eu/system/files/2024-12/edpb_opinion_202428_ai-models_en.pdf(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [10]個人資料保護法第19條第1項第7款;個人資料保護法施行細則第19條規定,:「本法第19條第1項第7款所稱一般可得之來源,指透過大眾傳播、網際網路、新聞、雜誌、政府公報及其他一般人可得知悉或接觸而取得個人資料之管道」。 [11] 我國人資料保護法第 20 條第 1 項第 5 款。 [12] 我國人資料保護法第 6 條第 1 項第 4 款。
建立G2B2C電子公文交換法制 歐盟發布透明度實務準則與義務指引:協助透明度義務規範之落實與執行歐盟發布透明度實務準則與義務指引:協助透明度義務規範之落實與執行 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月24日 今(2026)年6月10日,歐盟執行委員會(European Commission,下稱歐盟執委會)通過《AI 生成內容透明度之實務準則》(Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content,下稱準則)[1],並於7月20日發布「AI透明度義務指引」(Guidelines on the implementation of the transparency obligations for certain AI systems under Article 50 of Regulation (EU) 2024/1689,下稱指引) [2],準則與指引旨在協助引導AI提供者和部署者能有效履行《歐盟人工智慧法》(EU AI Act,下稱AIA)第50條的透明度義務規範。 壹、事件摘要 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50條之透明度規定則定於2026年8月2日實施[3]。此一規範主要針對與人互動的AI生成內容,應滿足透明度義務的規範要求。另根據AIA第96條第1項第d款規定,歐盟執委會具有制定實施指引的法定義務,以協助落實AIA第50條之透明度義務規定。因此,歐盟執委會分別通過準則及發佈指引,協助開發AI系統之提供者與部署者能理解AIA第50條之規範要求。準則係由人工智慧辦公室(AI Office)居中協調,並由獨立專家聯合各方利益相關人共同起草而成,主要針對AIA第50條第2項(數位浮水印標記義務)、第4項(深偽技術揭露義務)的義務履行要求制定實務準則[4];指引則是蒐集各會員國的回饋意見,乃制定指引作為準則的補充內容,以銜接8月2日透明度義務規範的實施[5]。 附帶說明的是,歐洲議會(European Parliament)於今年6月16日通過的「第七號數位綜合法案」(Omnibus VII)[6],對AIA第50條透明度規定有進行義務時程的調整修訂,針對8月前已上市的AI系統要求於今年12月2日前補足透明度的標記義務,但僅限於第50條第2項機器可讀的數位浮水印或技術標籤的標示義務,未及於其他項次的透明度義務要求[7],因此其餘項次的透明度義務規定均須於今年8月2日起嚴格遵循。 貳、重點說明 以下透過準則和指引的整體觀察,有助於釐清AIA第50條的規範內容,並就第50條的項次規定分別進行說明: 一、AI系統與自然人直接互動之通知義務(第50條第1項) (一)明確界定直接互動之定義 第50條第1項規定,與自然人直接互動之AI系統,應使相關自然人知悉其正與AI互動。指引將「直接互動」界定為具備「即時或近乎即時」且具有「雙向資訊交換」特徵之互動;若內容經人工審核後始發出,則不屬於本項所稱之直接互動[8]。 (二)通知義務的履行方式 指引規定,提供者得自行選擇通知方式,只要符合「清晰可區別」原則即可,例如文字、語音或視覺標示。僅於服務條款揭露或使用模糊稱呼(如僅稱「助手」)均不足以履行通知義務;對老人、兒童等弱勢群體,建議增設定期提醒功能[9]。 (三)顯而易見之解釋 第50條第1項但書規定,若AI互動屬一般人依使用情境即可明顯辨識者,則免除通知義務。指引援引歐盟消費者保護法之「平均消費者」(average consumer)標準,並綜合考量AI系統之應用情境及透明度義務之立法目的進行判斷[10]。 (四)豁免適用要件 第50條第1項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統,但提供予公眾通報犯罪之系統仍應履行通知義務,指引並以「警政報案機器人」作為示範案例[11]。 二、AI生成內容之機器可讀數位浮水印(第50條第2項) (一)生成與竄改合成內容之界定 第50條第2項要求,專用於生成或竄改音訊、圖片、影片或文字內容之AI系統,其輸出應以機器可讀格式標記,使其可被辨識為AI生成或改造(manipulated)內容。指引將「生成」解釋為創造全新內容,「改造」則指對既有內容作出顯著變更,並排除單純資料渲染、工業感測資料、無意義的短輸出、原始程式碼及機對機通訊等內容[12]。 (二)標記與偵測義務之履行方式 指引要求提供者同時履行「機器可讀標記」及「可被偵測」兩項技術解決方案義務[13];準則則進一步建議採取多層次標記方式,例如結合數位簽章防偽標籤與浮水印,以提升辨識效果,至於指紋辨識或日誌紀錄僅屬輔助措施,不能單獨作為合規方式[14]。 (三)技術解決方案之品質要求 第50條第2項要求技術解決方案具備有效性、可靠性、強韌性及互通性。指引就條文內容進行解釋,補充上述指標指涉之意義[15];準則則將指標量化為可供操作的技術測試流程,包括透過使用者理解評估、錯誤率及壓力等測試,以驗證技術解決方案是否符合上述指標要求[16]。 (四)豁免適用要件 第50條第2項排除適用於標準編輯輔助功能、未實質改變輸入資料語義之處理,以及依法授權用於刑事犯罪偵查等情形。準則指出在適用範圍上應考量法律義務的範疇及相關的法律豁免[17];指引進一步舉出實例,包括拼字檢查、語法修正、逐字稿轉錄、隱私遮罩及醫療影像重建等,均屬豁免適用之範圍[18]。 三、情緒辨識與生物辨識分類系統之通知義務(第50條第3項) (一)情緒辨識與生物辨識分類之界定 第50條第3項規定,部署者使用情緒辨識或生物辨識分類系統時,應通知受影響之自然人。指引就兩類系統提供詳細定義,情緒辨識係依自然人之生物辨識資料識別或推斷其情緒或意圖;生物辨識分類系統則是依生物辨識資料將自然人歸類至特定類別。此項義務不因系統採即時或事後分析而有所不同。惟若生物辨識分類功能僅屬其他服務之附屬功能,且基於客觀技術原因屬必要者,則不在本項規範之內[19]。 (二)標記與偵測義務之履行方式 指引要求部署者確保受影響之自然人知悉系統正在運作,並符合「清晰可區別」及「無障礙近用」原則。通知方式得依使用情境採行書面、口頭、圖示或其他適當方式,並應於自然人首次接觸或暴露於系統時提供,亦得採預先通知方式履行[20]。 (三)場域情境與受眾之具體要求 指引指出,通知方式應依部署場域及受眾特性調整,例如於遊戲啟動畫面提示情緒辨識功能,或於展覽入口設置生物辨識分類告示;對兒童、老人及身心障礙者等弱勢族群,亦應採取更易理解之通知方式。此外,本項通知義務僅要求告知系統正在運作,並不要求說明其運作目的[21]。 (四)豁免適用要件 第50條第3項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統。指引說明,符合上述法定用途且已採取適當保障第三人權利與自由措施者,得免除通知義務;惟此項豁免不影響部署者依資料保護法規所應履行之相關義務[22]。 四、深偽技術之揭露義務(第50條第4項) (一)深偽影像與公共利益文字之界定 第50條第4項規範深偽影像與涉及公共利益之AI生成文字。指引將深偽影像界定為由AI生成或竄改,且足以使人誤認為真實之影音內容,若內容明顯違反自然常理或僅屬輕微技術調整而無誤導可能者,則不屬之。至於大眾利益文字,則指涉及政治、公共管理、公共安全、公共衛生、環境保護等公共事務之AI生成文字內容[23]。 (二)標記義務之履行方式 指引要求部署者確保標記符合「清晰可區別」原則,並於自然人首次接觸內容時提供[24]。準則則建議採用統一圖示或文字標示,區分「AI生成」與「AI改造」,並依內容型態採取適當之標記方式;對於影音內容,亦建議搭配互動式資訊揭露,以提供AI修改內容之相關說明[25]。 (三)特定場域情境與受眾之具體要求 指引指出,標記方式應依部署場域及受眾特性調整,並兼顧兒童、老人及身心障礙者等弱勢族群之可近用性[26]。準則額外建議,對於藝術、創作、諷刺或虛構作品,得採較具彈性的揭露方式,以兼顧透明度與作品呈現效果[27]。 (四)豁免適用要件 第50條第4項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統。指引說明,就大眾利益文字而言,若內容已經人工實質審核並由自然人或法人負編輯責任,得免除標記義務[28];準則則進一步指出,媒體服務提供者已依相關法規及專業編輯程序處理者,亦得適用豁免[29]。此外,指引並指出,受雇者於雇主授權範圍內執行職務,以及自然人基於個人、非專業目的使用AI系統,均屬排除適用情形[30]。 參、事件評析 整體而言,準則與指引是歐盟執委會用來說明AIA第50條的透明度義務規範應如何解釋與遵守的行政指導文件,並不具有法律拘束力。準則是鼓勵AI系統的提供者與部署者簽署,其簽署效力並不該當法遵要求的決定性證據(conclusive evidence),但該準則已通過人工智慧委員會(AI Board)的適當性評估報告(Adequacy Assessment code),企業可藉由遵守實務準則以確保符合AIA透明度的法遵規範[31];指引的發布義務雖係由AIA規範,但不等同歐盟執委會依法律授權制定的「授權法規」(delegated acts),因此指引內容並非對AIA透明度義務的權威性解釋,亦無法律上的解釋效力,最多作為法院解釋的參考依據[32]。即使如此,準則與指引仍對透明度義務提供充份的解釋框架,讓AI系統的提供者和部署者能明確知悉透明度義務規範的適用範圍、履行方式與豁免條件。 就臺灣而言,我國亦有透明度義務規範,規範於《人工智慧基本法》第5條第2項規定「高風險應用者,應明確標示注意事項或警語」,以遵循第4條的「透明與可解釋」原則,即「人工智慧之產出應做適當資訊揭露或標記,以利評估可能風險,並瞭解對相關權益之影響,進而提升人工智慧可信任度」。目前臺灣人工智慧的相關法制和配套措施正規劃當中,今年6月行政院核定的《人工智慧風險分類框架》[33],將形塑各目的事業主管機關的管理規範和產業指引,歐盟執委會發布的準則與指引可作為主管機關的參考內容,以思索透明度義務規範要如何有效落實與執行。 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, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content#1720699867912-1(last visited July 23, 2026). [2] European Commission, Commission publishes guidelines on transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_26_1653(last visited July 23, 2026). [3] AIA第96條第1項。 [4] 同前註1。 [5] 同前註2。 [6] European Council, Artificial Intelligence: Council gives final green light to simplify and streamline rules, https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2026/06/29/artificial-intelligence-council-gives-final-green-light-to-simplify-and-streamline-rules/(last visited July 23, 2026). [7] AIA第111條第4項。 [8] European Commission, Guidelines on the implementation of the transparency obligations for certain AI systems under Article 50 of Regulation (EU) 2024/1689, 2026, p. 11-13. [9] id. at 14-15. [10] id. at 16. [11] id. at 18-19. [12] id. at 21-23. [13] id. at 24. [14] European Commission, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content, 2026, p. 8-10. [15] European Commission, supra note 8, at 26. [16] European Commission, supra note 14, at 17-21. [17] id. at 7. [18] European Commission, supra note 8. at 28-29. [19] id. at 30-31. [20] id. at 32. [21] id. at 31-32. [22] id. at 32. [23] id. at 33-34, 42. [24] id. at 46. [25] European Commission, supra note 14, at 26-30. [26] European Commission, supra note 8, at 46-47. [27] European Commission, supra note 14, at 35-36. [28] European Commission, supra note 8, at 43. [29] European Commission, supra note 14, at 35. [30] European Commission, supra note 8, at 6-8. [31] European Commission, Commission Opinion on the assessment of the Code of Practice on Transparency of AI-generated content, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-opinion-assessment-code-practice-transparency-ai-generated-content(last visited July 23, 2026). [32] European Commission, supra note 8, at 3. [33] 數位發展部,AI風險分類框架,https://moda.gov.tw/major-policies/ai/governance/19244(最後瀏覽日:2026/07/24)。