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數位主權新近政策與法制之發展趨勢

數位主權新近政策與法制之發展趨勢

資訊工業策進會科技法律研究所
2021年5月20日

壹、事件摘要

　　「數位主權」（digital sovereignty）之概念出現於2000年初，於近年漸成國際間數位政策之核心主軸之一。此概念之興起主要係隨著資訊社會之蓬勃發展，許多危害與侵權事件接踵而來，直接或間接侵害國家管理數位環境之權力，亦使消費者權益受損；尤以，近來科技業競爭下雲端運算科技之興起與普及，許多科技巨擎以其技術跨越國界，直接掌握許多國家使用者之資料，使各國政府無法或難以過問，變相喪失國家主權。

　　法國廣播電台Skyrock首席執行長Pierre Bellanger曾於2011年就數位主權做出初步定義：「數位主權是透過使用科技和電腦網路來體現和引領對我們對當下和命運的控制。」[1]。而德國「網路經濟數位主權工作小組」於2015年德國全國IT峰會上提出：「…『主權』一詞通常是指以獨立性和自主性達到自決的能力。...從這個意義上講，數位主權意味著在數位空間中獨立行動和做出決定的能力[2]。」其後，數位主權進一步被納入整體主權概念之一，如德國於2018年數位高峰會上聚焦於資料處理與核心競爭力，認為國家或組織之數位主權彰顯，端視其對儲存或處理之資料能否有完全控制能力與對其之獨立決策權[3]。

　　另一方面，數位主權之興起亦被視為數位保護主義（Digital Protectionism）[4]。以歐盟為例，歐盟於2018年5月正式施行之一般資料保護規則（General Data Protection Regulation），即是在數位主權之「個人層面」下，使消費者重新取得其掌控個人資料之權利；於此同時，歐洲亦試圖在國家層面與企業層面排除來自美國、中國等科技巨擎之掌握，從硬體設備或平臺等中介媒介取回自決能力，如德法推動數位基礎建設之GAIA-X計畫[5]、歐盟於2020年提出之《數位服務法》草案（Digital Services Act）[6]等，其核心意涵皆直接與間接涉及數位主權之概念。

貳、重點說明

　　依新近數位經濟之發展趨勢，即可看出數位主權並非全有或全無之概念，而係透過政策或措施逐步彰顯或體現之，例如歐盟提出以10年為藍圖提出之戰略政策，德法則藉由硬體設備建設之措施，澳洲則採以訂定新法規之方式，皆可涉及數位主權之意涵。本文以下即以德國與歐盟近年之政策方向與措施，以及澳洲於今（2021）年甫通過施行之「新聞媒體議價法」，一窺當前實務上彰顯數位主權之手段或方式。

一、德法推動硬體設備與雲端服務在地化：GAIA-X計畫

　　德國政府於2019年10月29日數位高峰會（Digital Summit：PlattFORM DIE ZUKUNFT）與法國之政、商、學界聯合發布一關於數位資料基礎建設之GAIA-X計畫，目的在於為基礎建設設施提供一安全、聯合化之系統，在滿足最高數位主權標準之要求下，同時促進創新，該計畫係由22家德國和法國公司聯合設立為一非營利之法人實體，以推動GAIA-X雲端計算平臺於歐洲落地[7]。該計畫擬建立一開放、透明之數位生態系統[8]，以增強對雲端服務需求之數位自主性，並增強歐洲雲端服務提供商之擴充性和競爭地位，進而試圖取代Amazon或Microsoft等雲端數據中心之資料提供與相關服務[9]。同時，參與GAIA-X計畫之成員均應遵守保護資料主權（Schutz der Datensouveränität）、資料可用性（Datenverfügbarkeit），互通性（Interoperabilität），可攜性（Portabilität），促進透明度和公平參與（Förderung der Transparenz und der fairen Teilhabe）之原則，以符合歐盟法規之標準[10]。

二、歐盟提出《歐洲資料戰略》（European Data Strategy）

　　歐盟執委會於2020年2月19日針對未來10年歐洲AI開發與開放資料運用方向等核心議題，公布一系列數位化政策，其一即為歐洲資料戰略（European Data Strategy）。為此，該戰略提出資料開放共享政策與法制調適框架，宣示其目標為建構歐洲的之資料單一市場（single market for data），視資料為數位轉型之核心，開放至今尚未被使用之資料[11]。

　　該戰略擬定數個具體的措施與制度調修方向：（1）建構資料跨部門治理與取用之法規調適框架，按時程分別提出共同歐盟資料空間(common European data space)管理之立法框架[12]、高價值資料集（high-value data-sets）、資料法（Data Act）等，以建構企業對政府或企業間之資料共享環境，調適並建立有利於資料取用之智慧財產權與營業秘密保護框架；（2）強化歐洲管理、處理資料之能力與資料互通性，建構資料共享體系結構並建立共享之標準及治理機制、啟動歐洲雲端服務市場並整合所有雲端服務產品、編纂歐盟雲端監管規則手冊；（3）強化個人有關資料使用之權利：從協助個人行使其所產出資料相關權利之角度，於資料法中優化歐盟GDPR第20條之資料可攜權；（4）建構戰略領域與公共利益領域之歐盟資料空間(European data space)，針對戰略性經濟領域與攸關公共利益之資料使用需求，開發符合個資保護與資安法令標準之資料空間[13]。

三、澳洲立法要求數位平臺付費予澳洲新聞媒體

　　澳洲國會於2021年2月25日通過2010年制頒之競爭與消費者法（Competition and Consumer Act 2010）之增修條文—一般通稱為《新聞媒體議價法》（News Media and Digital Platforms Mandatory Bargaining Code）[14]，並於3月2日施行，以解決澳洲新聞媒體業者與數位平臺間之議價問題，尤其是Google及Facebook等科技巨頭，若在其平臺呈現、提供連結或擷取澳洲當地新聞媒體所產出之新聞內容時，依該增修條文之規定，應與澳洲當地媒體達成付費協議，如無法達成協議者，則由澳洲政府以強制仲裁決定最終價格。此法之目的係澳洲政府為了保護當地媒體公司之著作，並確保當地業者能獲得合理之報酬[15]。

　　目前澳洲議會通過決議，該法最初適用對象為Google與Facebook，其後若有證據證明其它數位平臺服務引起議價能力之不平衡，亦可能成為該法受規範對象，其資格要件則由澳洲通訊媒體管理局（The Australian Communications and Media Authority）認定之。若平臺違反規定者，將可裁處達1000萬澳元之罰緩。

參、事件評析

　　從上述實務案例可知，由於數位主權之概念仍在發展中，會因不同商業環境或地緣政治之影響，對數位主權之界定與主張之力道而有所差異，致使在措施或法制設計上皆有不同樣貌。比較上述三案例之發展脈絡，歐盟之《歐洲數位戰略》提出諸多數位政策與方向，企圖形塑數位經濟管制框架，以因應巨型數位平臺之潛在威脅，其核心意涵即緊扣數位主權之彰顯；而德法聯手推動之GAIA-X計劃，則更進一步將數位主權之抽象概念落實於實務上，透過基礎硬體之建設與數位生態系統之育成，試圖降低歐洲對美國矽谷科技巨擎之依賴，此計劃亦呼應數位主權定義與概念，即提高掌握數位資料之自主性與獨立性，可視為彰顯數位主權之方式之一。至澳洲之《新聞媒體議價法》，其宣稱之立法目的主要在於提升在地媒體之議價能力外，亦立法授權行政機關指定特定企業應盡到某種公平競爭法上之市場交易義務，取代原本公平競爭主管機關之職責，為國際比較立法例之首見；而該法強制外國企業與當地媒體進行協商，不履行此等義務者得處以罰鍰，雖形式上係從市場競爭之公平法觀點出發，並非以彰顯數位主權為立法目的，惟其帶有極重之保護主義色彩，間接體現/彰顯數位主權之意涵，或可視為某種程度/型態下，數位主權概念之具體實踐案例。

　　

[1]Pierre Bellanger, 'De la souveraineté en général et de la souveraineté numérique en particulier' [Sovereignty in general and digital sovereignty in particular], LES ÉCHOS, Aug. 30, 2011, http://archives.lesechos.fr/archives/cercle/2011/08/30/cercle_37239.htm#(last visited Mar. 15, 2021).

[2]BUNDESMINISTERIUM FÜR WIRTSCHAFT UND ENERGIE [BMWI], Neunter Nationaler IT-Gipfel 2015:Digitale Zukunft gestalten – innovativ_sicher_leistungsstark (2015), https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/IT-Gipfel/Download/2015/it-gipfel-2015-berliner-erklaerung.pdf?__blob=publicationFile&v=13 (last visited Mar. 15, 2021).

[3]BMWi, Digital-Gipfel 2018(2018), https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/Dossier/digital-gipfel-2018.html (last visited Mar. 15, 2021).

[4]Ziyang Fan & Anil K Gupta, The Dangers of Digital Protectionism, HARVARD BUSINESS REVIEW, Aug. 30, 2018, https://hbr.org/2018/08/the-dangers-of-digital-protectionism (last visited Mar. 15, 2021).

[5]BMWi,GAIA-X(2020), https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Dossier/gaia-x.html (last visited Mar. 16, 2021)；許祐寧，〈德國聯邦經濟與能源部提出《GAIA-X計畫》建立歐洲聯合雲端資料基礎建設〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2020/03，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=1&d=8415（最後瀏覽日：2021/03/15）。Emmanuel Macron in his own words, The Economist,2019/11/07, available at https://www.economist.com/europe/2019/11/07/emmanuel-macron-in-his-own-words-english (last visited Mar. 15, 2021).

[6]EUROPEAN COMMISSION, The Digital Services Act package (2020), https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/digital-services-act-package (last visited Mar. 16, 2021).

[7]BMWi, Project GAIA-X A Federated Data Infrastructure as the Cradle of a Vibrant European Ecosystem Executive Summary, https://www.bmwi.de/Redaktion/EN/Publikationen/Digitale-Welt/das-projekt-gaia-x-executive-summary.pdf?__blob=publicationFile&v=5 (last visited Mar. 15, 2021).

[9]GAIAX: AFederated Data Infrastructure for Europe, https://www.data-infrastructure.eu/GAIAX/Navigation/EN/Home/home.html (last visited Mar. 15, 2021).

[10]BMWi, Deutschland und Frankreich Vorreiter beim ersten Schritt Europas in Richtung einer europäischen Dateninfrastruktur, PRESSEMITTEILUNG, Jun. 04, 2020, https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Pressemitteilungen/2020/20200604-deutschland-und-frankreich-vorreiter-beim-ersten-schritt-europas-in-richtung-einer-europaeischen-dateninfrastruktur.html (last visited Mar. 15, 2021).

[11]Commission communication from the commission to the European parliament, the council, the European economic and social committee and the committee of the regions: A European strategy for data, 2020/02/19, COM (2020) 66 final (Feb. 19, 2020), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52020DC0066&from=EN(last visited Mar. 15, 2021).

[12]COMMON EUROPEAN DATA SPACES, Real-time Linked Dataspaces, http://dataspaces.info/common-european-data-spaces/#page-content(last visited Mar. 15, 2021).

[13]Supra note 11.

[14]Treasury Laws Amendment (News Media and Digital Platforms Mandatory Bargaining Code) Act 2021.

[15]謝宜庭，〈澳洲立法強制Google及Facebook向媒體業者支付合理費用〉，科技法律研究所，2020/09，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8526&no=64 （最後瀏覽日：2021/03/15）。

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※ 數位主權新近政策與法制之發展趨勢， 資訊工業策進會科技法律研究所， https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8684&no=55&tp=1 （最後瀏覽日：2026/06/29）
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柏坤儀
法律研究員  編譯整理

上稿時間：2021年06月
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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)

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