日本內閣閣議決定2023年度朝向數位社會實現之重點計畫，強化活用數位技術之法規整備
2023年6月9日，日本內閣閣議決定2023年度「朝向數位社會實現之重點計畫」（デジタル社会の実現に向けた重点計画）。該計畫是針對數位社會之實現，明確記載日本政府應迅速且重點性實施的政策及各行政機關於整體社會結構改革（こうぞうかいかく）、個別施行政策之努力，並做為日本向世界提出建言時的羅盤。
其中，值得關注的是日本對於為活用數位技術所做之法規整備。根據2022年12月日本數位廳轄下的數位臨時行政調查會（デジタル臨時行政調査会）的調查，確認與實地檢查、定期檢查、文件閱覽等相關之法律條文內含過時概念，以致於會對數位轉型之發展造成阻礙的條文（下稱過時法律）約有一萬條。對此，數位臨時行政調查會表示，數位改革與法律改革之間的關係為一體兩面，為了最大化發揮數位化的效果，法律改革的相關檢討亦應一併執行。各法律之相關行政機關應依照「基於數位原則對過時法律所作之修正工程表（デジタル原則を踏まえたアナログ規制の見直しに係る工程表）」對各過時法律做出相關檢討，並以2024年6月修正各過時法律為目標。
舉例來說，為實現民事判決的全面數位化，2022年5月18日，日本參議院通過了民事訴訟法等法律的部分修正案，其中最值得關注的部分為當事人可以透過網路向法院提起訴訟、提出準備資料，以及透過網路受領法院送達之相關訴訟文書等。該修正案亦包含訴訟中程序之修正，以言詞辯論程序為例，當事人可透過線上會議之方式進行言詞辯論程序，惟施行期間預計於公告後2年內開始實施。
台灣於2015年7月就智慧財產行政訴訟事件正式啟用線上起訴系統，同年9月開放稅務行政訴訟事件使用，並於2016年開放民事訴訟事件使用。該系統與日本體系不同之處在於，日本目前僅就民事訴訟事件開放線上起訴系統之使用。不過，日本2022年針對刑事訴訟法數位化之部分做出相關報告書，可預期日本將來也會將線上起訴及審理系統導入刑事訴訟法之領域。未來可以持續觀察日本就線上起訴及審理系統之訂定及政策施行方向，作為我國之參照。
本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
王柏元
副法律研究員 編譯整理
デジタル庁，〈社会の実現に向けた重点計画〉，頁5-6（2023），https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/5ecac8cc-50f1-4168-b989-2bcaabffe870/7c14ff91/20230609_policies_priority_outline_19.pdf （最後閱覽日：2023/08/22）。
法務省法制審議会－民事訴訟法（ＩＴ化関係）部会，〈民事訴訟法（ＩＴ化関係）等の改正に関する要綱案〉，頁4-5（2022），https://www.moj.go.jp/content/001365873.pdf （最後閱覽日：2023/08/22）。
法務省民事局，〈民事訴訟法（ＩＴ化関係）等の改正に関する法律（概要）〉，頁1（2023），https://www.moj.go.jp/content/001386866.pdf （最後閱覽日：2023/08/22）。
日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動（下稱報告），其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫，並指出為確保農業數位資料與人工智慧（下稱AI）之間的串聯應用，農業資料合作基礎平台（下稱WAGRI）的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出，透過各式農業數位資料的蒐集與整合，諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等，並經過統合及分析後，可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗，以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止，WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API，供農業領域從業者介接運用，並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外，報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料，用以開發農業領域之基礎AI模型，並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務，輔以自身之農業數位資料，建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而，報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用，還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型，農業數位資料之法制配套仍需整備。因此，除了資料權屬等關係釐清外，報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下，尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」，包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策，以及資料刪除請求權等範圍，以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型，除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外，亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制，以降低農業數位資料之間的協作風險。 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）
德國於今年四月提出網路執行法修正案以提升平台使用者友善程度德國政府於今（2020）年4月提出「網路執行法」(Network Enforcement Act, NetzDG)之修法草案，將要求社群平台業者提供對使用者更為友善的申訴流程，並建立及維護「反通報程序」機制，讓使用者有機會針對其被平台刪除之貼文或評論提出反對意見，並得重新發佈於社群平台上。 德國於2018年1月起正式施行「網路執行法」，針對在德國境內擁有200萬以上使用者之社群平台業者，課予其限時處理平台上不實及不當言論之義務，並須提交其處理平台上相關言論之報告，若平台業者未能有效執行相關規定者將處以罰鍰。該法施行兩年後引發諸多批評與爭議，雖然並未如社會大眾所憂慮的對於網路言論自由造成重大侵害，亦無證據顯示社群平台業者比施行前刪除了更多的使用者評論；然該法僅要求平台業者刪除不實或不當言論，對於被誤刪之言論，卻未有相關事前預防或事後救濟之措施。為試圖改善原法規執行上之困境和兩難，德國政府遂於今年4月提出修法草案。 此次修法主要重點如下： 強化平台使用者權利 倘使用者於平台發佈之評論遭平台刪除者，使用者未來得要求平台重新檢視此決定，平台須依個案處理並向使用者釋明其決定理由，據此，平台業者須引入反通報程序之機制(counter-notification procedure)。 提升申訴管道之使用者友善性 申訴程序須更為使用者友善，即必須讓平台使用者更容易進入與使用。 簡化法院核發命令程序 未來將同步修訂聯邦電視媒體法案（Telemediengestez），以利法院核發命令，要求平台業者公布數據或揭露犯罪者身分。 加強每半年公布之透明報告資訊 平台業者未來在半年報上須特別提供有關反通報程序之申請與結果，並揭露說明用於查找、刪除平台上不實或不當內容的自動化程序；亦須在報告裡聲明是否授權獨立研究機構以科學目的之匿名訪問權限，了解與研析平台上之不實或不當言論是否有特別針對特定群體。 此修正草案係為德國政府打擊網路上右翼極端主義和仇恨犯罪的政策措施一部份，後續除了須修訂NetzDG以外，亦包含刑法、刑事訴訟法、電信法及聯邦刑事警察局法等四部法規之修訂，相關規範修訂是否有助於刑事起訴進而有效打擊平台上的不當言論，尚有待後續觀察。
2016年生物支付技術將可能取代傳統支付型態根據美國公共電視台在2016年1月6日的新聞，指出生物支付將可能成為新興支付工具。生物支付之定義為利用生物辨識(biometric)技術驗證個人生物特徵，諸如：指紋、虹膜等進行支付。採用生物支付技術，未來將無須使用信用卡或行動裝置，僅需要個人生物特徵之辨識即可完成交易。此轉變將使未來交易更加快速、便利，但同時，生物支付的安全性卻也不無疑義。 即便生物辨識屬於高層級的資訊安全保護機制，但水能載舟，亦能覆舟。生物辨識利用生物不可變之特性進行身分識別，涉及高度個人隱私，為妥善保護個人資訊安全，需訂立生物辨識相關規範加以管制，否則將衍生許多法律問題。 例如：在2015年6月，美國線上出版商Shutterfly公司被控訴違法蒐集個人資料。原告稱其並非Shutterfly公司之註冊使用者，也從未同意其生物辨識資訊被該公司蒐集，但其面紋(Face print)卻被上傳至該公司網站，並標註姓名，儲存在自動針對相片標記臉部辨識系統之資料庫。 依據BIPA針對生物辨識定義及蒐集規範： 1.第10條： 生物辨識之態樣，包含視網膜、虹膜掃描、指紋或是手部、臉部外觀之掃描，但不包括簽名、照片、用於科學檢測之人體樣本、頭髮顏色等。 2.第15條(a)： 規定公司蒐集個人生物特徵資訊應有相關規範供公眾查閱，並應提供生物辨識資訊之保管及銷毀日期及相關資訊。 3.第15條(b)(1)： 蒐集生物辨識資訊應告知當事人。 Shutterfly公司提出要求法院不受理之抗辯，主張BIPA規定之臉部外觀，其文意解釋應為物理上個人親自接受掃描所得之資訊，並非原告所主張以照片辨識之臉部外觀，但法院認為Shutterfly之主張並不合理，因此同意受理此案。 觀察該案可發現，儘管生物辨識提高資訊安全之保護，但相關法規範解釋仍待實務完備。另一方面，生物特徵資訊極易被他人蒐集，因此，如何建置蒐集個人辨識資訊及完善相關措施，也是推行生物支付措施所需突破的關口。
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）。