論美國與歐盟半導體之保護策略
論美國與歐盟半導體之保護策略
蔡立亭
資訊工業策進會科技法律研究所
2021年12月
根據美國白宮於2021年9月23日的公告，COVID-19的流行衝擊產業的供應鏈；政府藉由法案的施行，積極預防晶片的短缺[1]。為保護產業的發展，與國際競爭力，不僅美國致力於晶片的自給自足；歐盟鑒於國際趨勢，亦積極強化技術能力[2]。本文擬研析於2021年，美國、歐盟促進半導體發展的策略，並聚焦於相關的法制與聯盟。
壹、事件摘要
據調查報告指出，由於近年大量外購半導體與設置境外公司，美國於全球半導體的產量占比，已明顯下降，並欠缺先進技術的能力[3]。申言之，美國於半導體生產的量與質，皆已呈現危機。基於穩定國內產業之供需，和提升半導體技術的量能，美國政府積極擬定《2021財政年國防授權法》；半導體產業並組成聯盟凝聚共識，共同維護半導體供應鏈之健全。
歐洲亦致力於推進半導體的發展，提出《歐洲晶片法案》（European Chips Act）[4]，歐盟並另成立「處理器與半導體技術聯盟」（the Alliance for Processors and Semiconductor technologies）[5]。申言之，歐洲以法案與產業聯盟，共同強化歐洲整體於國際半導體之技術量能。
貳、重點說明
承上所論，為協助境內半導體產業的發展，提升研發技術能力，美國與歐盟創造適合的生態環境。由政府制定規範，挹注相關資源；產業並聚集為聯盟，協力提升半導體產能。本文以下擬分述之。
一、美國
美國《2021財政年國防授權法》的H Division其他事項第99主題（TITLE XCIX），為「創造有助於美國生產半導體的激勵措施」[6]。係資助發展安全且穩定的半導體，和半導體供應鏈；並含建立多邊半導體基金[7]，以及與國外共同籌資機制（common funding mechanism）[8]。在提升半導體研究與發展的層面，則成立「國家半導體科技中心」，參與的單位為商務部、國防部、能源局與國家科學基金會[9]。該中心的任務為執行半導體的製造、設計、研究[10]；並建立投資基金，與私部門合作，以支持新創公司、產學合作，提升美國的半導體生態系[11]。申言之，美國以國家主導，跨部會協作，挹注經費，整合半導體的研究資源。
美國半導體聯盟（Semiconductors in America Coalition，SIAC）係由製造與使用半導體的公司，組成跨部門聯盟，其任務為藉由提升半導體的製造與研究，強化美國的經濟、關鍵基礎設施，與國家安全[12]。另，美國半導體工業協會（Semiconductor Industry Association，SIA）自1977年成立[13]，成員類型包含半導體設計與製造公司總部位於美國者（特許會員）、總部位於美國境外而對美國具有重要性者（國際半導體會員）、在半導體產業供應鏈中的公司且期待對聯盟的公共政策具有發言權者（企業會員），和非屬半導體產業的公司（企業夥伴）[14]。SIA的任務為推動政策與法規，提升國際競爭力，和維持技術領先性[15]。換言之，聯盟包含境外成員的參與，以共同推動半導體的發展。
二、歐盟
歐盟之《歐洲晶片法》則尚處於研議階段，係由歐盟委員會主席Ursula von der Leyen於2021年9月提出，並認為應連結半導體設計、製造與測試的能力[16]。歐盟委員Thierry Breton指出，該法案應包含三個構面：一為歐洲半導體研究策略，此為歐洲在全球半導體價值鏈中的優勢；次為藉由共同計畫，以提升歐洲的產出能力；三為國際合作的框架[17]。擬以法案深化歐洲半導體產業的研究、技術量能。
歐洲處理器與半導體技術聯盟，係於2021年7月成立，總體目標為識別晶片生產與企業技術發展需求間的落差[18]。並轉化為兩個主要的行動，一為強化歐洲電子設計的生態系統；次為建立必要的製造能力[19]。藉由檢視晶片的供需，以協調整體生態系的發展。
參、事件評析
綜上所論，美國與歐洲輔助境內半導體的發展，可歸納為縱向層面：以立法的方式，編列預算並保護技術。以橫向層面觀察，半導體產業組成聯盟，可由產業界的視角，交流相關技術經驗，和調整規範以符合技術發展實務。
美國與歐盟積極整合相關的資源，提升境內之半導體研究與技術，競爭國際之領導地位。觀察美國《2021財政年國防授權法》對半導體產業的輔助，或可歸納為1、國際合作籌資；2、跨部會合作；與3、公私協力。歐盟之《歐洲晶片法案》並擬於2022年第2季有相關的倡議[20]。或亦將注重國際合作，以優化半導體產業。
針對半導體聯盟之設置，成員或包含國際會員，以協調相關的政策、法規，整合半導體的供給與需求。申言之，美國與歐盟槓桿國際資源，輔助境內半導體產業，提升研發技術，與半導體供應之量能。
[1] Sameera Fazili and Peter Harrell, When the Chips Are Down: Preventing and Addressing Supply Chain Disruptions, Briefing Room Blog (September 23, 2021), https://www.whitehouse.gov/briefing-room/blog/2021/09/23/when-the-chips-are-down-preventing-and-addressing-supply-chain-disruptions/#3 (last visited Oct. 13, 2021).
[2] EU’s costly plan to close the semiconductor gap, Bloc would do better to focus on chip design and specialist machinery, FINANCIAL TIMES, Oct. 4, 2021, https://www.ft.com/content/a016f686-791f-4a3f-9e7a-c6389896862b (last visited Nov. 2, 2021).
[3] FACT SHEET: Biden-Harris Administration Announces Supply Chain Disruptions Task Force to Address Short-Term Supply Chain Discontinuities, 100-Day Review Outlines Steps to Strengthen Critical Supply Chains, Final Report, The White House, https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2021/06/08/fact-sheet-biden-harris-administration-announces-supply-chain-disruptions-task-force-to-address-short-term-supply-chain-discontinuities/ (last visited Oct. 18, 2021).
[4] Ursula von der Leyen, President of the European Commission, 2021 State of the Union Address by President von der Leyen, Address at European Commission (September 15, 2021), 1, at 4, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/ov/SPEECH_21_4701 (last visited Oct. 21, 2021).
[5] Digital sovereignty: Commission kick-starts alliances for Semiconductors and industrial cloud technologies, European Commission, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_21_3733 (last visited Oct. 20, 2021).
[6] TITLE XCIX—CREATING HELPFUL INCENTIVES TO PRODUCE SEMICONDUCTORS FOR AMERICA, William M. (Mac) Thornberry National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2021, Authenticated U.S. Government Information GPO, One Hundred Sixteenth Congress of the United States of America at the second session, 1, at 1456, https://www.congress.gov/bill/116th-congress/house-bill/6395/text (last visited Oct. 22, 2021).
[7] SEC. 9905. Funding for development and adoption of measurably secure semiconductors and measurably secure semiconductors supply chains (a), id., at 1467.
[8] SEC. 9905. Funding for development and adoption of measurably secure semiconductors and measurably secure semiconductors supply chains (b), id., at 1468.
[9] SEC. 9906. Advanced microelectronics research and development (c) (1), id., at 1471.
[10] SEC. 9906. Advanced microelectronics research and development (c) (2) (A), id., at 1471.
[11] SEC. 9906. Advanced microelectronics research and development (c) (2) (B), id., at 1472.
[12] About, SIAC Semiconductors in America Coalition, https://www.chipsinamerica.org/about/ (last visited Oct. 20, 2021).
[13] History, SIA Semiconductor Industry Association, https://www.semiconductors.org/about/history/ (last visited Oct. 21, 2021).
[14] Join SIA, SIA Semiconductor Industry Association, https://www.semiconductors.org/about/become-a-member/ (last visited Oct. 21, 2021).
[15] Mission, SIA Semiconductor Industry Association, https://www.semiconductors.org/about/mission/ (last visited Nov. 2, 2021).
[16] Ursula von der Leyen, supra note 4.
[17] 歐盟官方發布內容：Thierry Breton, How a European Chips Act will put Europe back in the tech race, Blog (September 15, 2021), https://ec.europa.eu/commission/commissioners/2019-2024/breton/blog/how-european-chips-act-will-put-europe-back-tech-race_en (last visited Oct. 20, 2021). Linked in發布內容：Thierry Breton, How a European Chips Act will put Europe back in the tech race, Linked in (September 15, 2021), https://www.linkedin.com/pulse/how-european-chips-act-put-europe-back-tech-race-thierry-breton/?published=t (last visited Oct. 21, 2021).
[18] Alliance on Processors and Semiconductor technologies, Shaping Europe’s digital future, European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/alliance-processors-and-semiconductor-technologies (last visited Oct. 20, 2021).
[19] Industrial Alliance on Processors and Semiconductor Technologies, Internal Market, Industry, Entrepreneurship and SMEs, European Commission, https://ec.europa.eu/growth/industry/policy/industrial-alliance-on-processors-and-semiconductor-technologies_en (last visited Oct. 20, 2021).
[20] EUROPEAN COMMISSION, Commission Work Programme 2022 Annex I: New initiatives (October 19, 2021), 1, at 2, https://ec.europa.eu/info/system/files/factsheet_cwp_2022_annex_v4.pdf (last visited Nov. 1, 2021).
- When the Chips Are Down: Preventing and Addressing Supply Chain Disruptions
- EU’s costly plan to close the semiconductor gap
- FACT SHEET: Biden-Harris Administration Announces Supply Chain Disruptions Task Force to Address Short-Term Supply Chain Discontinuities
- 2021 State of the Union Address by President von der Leyen
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小賈斯汀的名模妻海莉（Hailey Rhode Bieber）於2022年6月15日宣告成立保養品新品牌─Rhode（後稱保養品品牌「Rhode」），在美國上市一周便遭到度假風服飾品牌「Rhode」（後稱服飾品牌「Rhode」）於6月21日向紐約聯邦地方法院控訴商標侵權。 服飾品牌「Rhode」係由兩位同在時尚界的友人於2014年所成立，極力經營品牌並投入百萬美金之年度行銷預算。在訴狀中，提及搭載著海莉本身與小賈斯汀名氣之保養品品牌「Rhode」上市後，迅速地在熱搜排行超越服飾品牌「Rhode」，使後者面臨努力經營之銷售市場被瓜分之可能性；再者，儘管保養品與服飾的國際商標分類號不同（前者為第3類、後者為第25類），但實質上皆屬於廣義之時尚產業，容易造成消費者混淆，也將使服飾品牌「Rhode」未來在品牌跨界聯名的規劃受到限制。 至於保養品品牌「Rhode」早在2018年便曾以設計字樣Rhode申請美國商標並指定於服飾類別，同年11月也曾向服飾品牌「Rhode」提出商標收購但遭拒絕；爾後，2019年再以「Hailey Rhode」為名稱指定於衣服類別提出商標申請、2020年起陸續於2月及12月以「Rhode」為名稱指定於保養品及香氛類別申請商標。 在此過程中可觀察到，海莉曾試過直接收購服飾品牌「Rhode」商標、也試圖改變品牌商標名稱為「Hailey Rhode」，但最後仍以「Rhode」為品牌商標轉而發展保養品品牌。對服飾品牌「Rhode」而言，當經營多年之品牌市場受到威脅，勢必為此展開商標維權之路。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
什麼是「外太空條約」？外太空條約（Outer Space Treaty），為各國探索和利用包括月球和其他天體的外太空活動所應遵守原則之條約。聯合國大會於1966年12月17日通過該條約，在1967年 10月10日生效，目前絕大多數會員國已簽署並批准。外太空條約為國際提供了外太空的基本法律框架，包括以下原則： 探索和利用外太空間應為所有國家的福利進行，並以全人類為一個整體; 外太空應可供所有國家自由探索和使用; 外太空不受國家主權主張，不得透過使用、占領或其他方式據為己有; 各國不得以任何方式將核武器或其他大規模毀滅性武器放入天體軌道或外太空; 月球和其他天體只能用於和平目的; 太空人員應被視為人類特使並予救援; 各國應對包括政府或非政府進行的太空活動負責; 各國應對其太空物體造成的損害負責; 各國應避免外太空和天體遭受有害污染。
美國第9巡迴上訴法院於2015年7月6日宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解美國第9巡迴上訴法院(9th Circuit)於2015年7月6日對外宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解，其推翻地方法院看法，認定被告Amazon公司提供的服務有侵害原告Multi Time Machine公司商標權之虞。 本案原告Multi Time Machine公司是一家製作手錶的廠商，在被告Amazon公司的網站上有提供零售服務。原告認為被告網站提供之服務，可使消費者搜索網站內的物品，但其所得之結果(含圖片)卻容易令人混淆，如搜尋原告的MTM手錶(為Multi Time Machine之商標)，會將商標權人及其他廠商的商品都包含在內，導致消費者誤認為其他廠商手錶也是由MTM製造，進而購買非原告公司生產之手錶。原告因而向地方法院提出訴訟，認為被告Amazon公司侵害其商標權，違反聯邦法典內之Lanham Act的第1114條(1)(a)及第1125條(a)(1)規定。但洛杉磯地方法院認為被告行為並未侵害商標權，原告不服故提起上訴。 第9巡迴上訴法院採用1979年AMF v. Sleekcraft Boats案認定之方式，並於2011年Network Automation v. Advanced System Concepts案後發展出的測試標準，用以判斷有無侵害商標權。其標準包含：1.商標的強度、2.商品近似或相關連程度、3.與商標的相似性、4.實際混淆之證據、5.銷售管道、6.消費者在意程度、7.被告意圖、8.擴展之可能性。上訴法院認為，本案除了3、5、8三項較無關外，其餘5項因素經法院研究結果，原告商品在被告網站上販售時，1、2、7於原告影響較大，而4、6是被告提供服務(即供消費者購買)時須在意的。因此，綜合判斷之結果，被告行為已可能侵害原告之商標權，故推翻地方法院之判決結果，發回地方法院續行審理，本案後續判決進展及結果實值持續觀察。
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)