金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險

金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。

報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。

在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。

若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。

報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

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※ 金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9286&no=645&tp=1 (最後瀏覽日:2025/11/21)
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日本政府怎樣對公部門管制DeepSeek? 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月07日 2025年2月3日,日本個人情報保護委員會(Personal Information Protection Commission,簡稱PPC)發布新聞稿指出[1],DeepSeek所蒐集的資料,將會儲存在中國的伺服器裡,且為中國《國家情報法》的適用對象[2]。這可能將導致個人資料遭到中國政府調用或未經授權的存取。作為中國開發的生成式AI,DeepSeek雖以優異的文本能力迅速崛起,卻也引發資安疑慮。 身處地緣政治敏感區的日本對此高度警覺,成為率先提出警告的國家之一。台灣與日本面臨相似風險,因此日本的應對措施值得借鏡。本文將從PPC新聞稿出發,探討日本如何規範公部門使用DeepSeek。 壹、事件摘要 DeepSeek作為中國快速崛起之生成式AI服務,其使用範圍已快速在全球蔓延。然而,日本PPC發現該公司所公布之隱私政策,內容說明其所蒐集之資料將存儲於中國伺服器內,並依據中國《國家情報法》之適用範圍可能遭到中國政府調用或未經授權之存取。 日本PPC因而於2025年2月3日發布新聞稿,隨後日本數位廳於2月6日發函給各中央省廳,強調在尚未完成風險評估與資安審查之前,政府機關不應以任何形式將敏感資訊輸入DeepSeek,並建議所有業務使用應先諮詢內閣資安中心(内閣サイバーセキュリティセンター,NISC)與數位廳(デジタル庁)意見,才能判定可否導入該類工具[3]。數位大臣平將明亦在記者會中強調:「即使不是處理非機密資料,各機關也應充分考量風險,判斷是否可以使用。」(要機密情報を扱わない場合も、各省庁等でリスクを十分踏まえ、利用の可否を判断する)[4]。 本次事件成為日本對於生成式AI工具採取行政限制措施的首次案例,也引發公私部門對資料主權與跨境平台風險的新一輪討論。 貳、重點說明 一、日本對於人工智慧的治理模式 日本在人工智慧治理方面採取的是所謂的「軟法」(soft law)策略,也就是不依賴單一、強制性的法律來規範,而是以彈性、分散的方式,根據AI的實際應用場景與潛在風險,由相關機關分別負責,或透過部門之間協作因應。因此,針對DeepSeek的管理行動也不是由某一個政府部門單獨推動,而是透過跨部會協作完成的綜合性管控,例如: (一)PPC的警示性通知:PPC公開說明DeepSeek儲存架構與中國法規交錯風險,提醒政府機關與公務人員謹慎使用,避免洩漏資料。 (二)數位廳的行政指引:2025年2月6日,日本數位廳針對生成式AI的業務應用發布通知,明列三項原則:禁止涉密資料輸入、限制使用未明確審查之外部生成工具、導入前應諮詢資安機構。 (三)政策溝通與政治聲明:平將明大臣在記者會上多次強調DeepSeek雖未明列於法條中禁用,但其高風險屬性應視同「潛在危害工具」,需列入高敏感度審查項目。 二、日本的漸進式預防原則 對於DeepSeek的管制措施並未升高至法律層級,日本政府亦沒有一概禁止DeepSeek的使用,而是交由各機關獨自判斷[5]。這反映出了日本在AI治理上的「漸進式預防原則」:先以行政指引建構紅線,再視實際風險與民間回饋考慮是否立法禁用。這樣的作法既保留彈性,又讓官僚系統有所依循,避免「先開放、後收緊」所帶來的信任危機。 三、日本跟循國際趨勢 隨著生成式AI技術迅速普及,其影響已不再侷限於產業應用與商業創新,而是逐漸牽動國家資安、個資保護以及國際政治秩序。特別是生成式AI在資料存取、模型訓練來源及跨境資料流通上的高度不透明,使其成為國家安全與數位主權的新興挑戰。在這樣的背景下,各國對生成式AI工具的風險管理,也從原先聚焦於產業自律與技術規範,提升至涉及國安與外交戰略層面。 日本所採取的標準與國際趨勢相仿。例如韓國行政安全部與教育部也在同時宣布限制DeepSeek使用,歐盟、美國、澳洲等國亦有不同程度的封鎖、審查或政策勸導。日本雖然和美國皆採取「軟法」(soft law)的治理策略,然而,相較於美國以技術封鎖為主,日本因其地緣政治的考量,對於中國的生成式AI採取明確防範的態度,這一點與韓國近期禁止政府機構與學校使用中國AI工具、澳洲政府全面禁止政府設備安裝特定中國應用程式類似。 參、事件評析 這次日本政府對於DeepSeek的應對措施,反映出科技治理中的「資料主權問題」(data sovereignty):即一個國家是否有能力控制、保存與使用其管轄範圍內所生產的資料。尤其在跨境資料傳輸的背景下,一個國家是否能保障其資料不被外國企業或政府擅自使用、存取或監控,是資料主權的核心問題。 生成式AI不同於傳統AI,其運作依賴大規模訓練資料與即時伺服器連接,因此資料在輸入的瞬間可能已被收錄、轉存甚至交付第三方。日本因而對生成式AI建立「安全門檻」,要求跨境工具若未經審核,即不得進入政府資料處理流程。這樣的應對策略預示了未來國際數位政治的發展趨勢:生成式AI不只是科技商品,它已成為跨國治理與地緣競爭的核心工具。 中國通過的《國家情報法》賦予政府調閱私人企業資料的權力,使得中國境內所開發的生成式AI,儼然成為一種資訊戰略利器。若中國政府藉由DeepSeek滲透他國公部門,這將對國家安全構成潛在威脅。在此背景下,日本對公部門使用DeepSeek的管制,可被解讀為一種「數位防衛行為」,象徵著日本在數位主權議題上的前哨部署。 值得注意的是,日本在處理DeepSeek事件時,採取了「不立法限制、但公開警示」的方式來應對科技風險。此舉既避免激烈封鎖引發爭議,又對於資料的運用設下邊界。由於法令規範之制定曠日費時,為避免立法前可能產生之風險,日本先以軟性之限制與推廣手段以防止危害擴大。 台灣雖與日本同處地緣政治的敏感地帶,資料主權議題對社會影響深遠,為使我國可在尚未有立法規範之狀態下,參考日本所採之行政命令內控與公開說明外宣雙向並行之策略,對台灣或許是一種可行的借鏡模式。 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]個人情報保護委員会,DeepSeekに関する情報提供,https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/250203_alert_deepseek/ (最後瀏覽日:2025/05/06)。 [2]《中华人民共和国国家情报法》第7条第1项:「任何组织和公民都应当依法支持、协助和配合国家情报工作,保守所知悉的国家情报工作秘密。」 [3]デジタル社会推進会議幹事会事務局,DeepSeek等の生成AIの業務利用に関する注意喚起(事務連絡),https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/d2a5bbd2-ae8f-450c-adaa-33979181d26a/e7bfeba7/20250206_councils_social-promotion-executive_outline_01.pdf (最後瀏覽日:2025/05/06)。 [4]デジタル庁,平大臣記者会見(令和7年2月7日),https://www.digital.go.jp/speech/minister-250207-01 (最後瀏覽日:2025/05/06)。 [5]Plus Web3 media,日本政府、ディープシークを一律禁止せず 「各機関が可否を判断する」,https://plus-web3.com/media/500ds/?utm_source=chatgpt.com (最後瀏覽日:2025/05/06)。

歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案

歐盟執委會(European Commission)於2024年1月24日發布AI創新政策套案(AI innovation package),將提供全面性的激勵措施,協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉(the European High Performance Computing Joint Undertaking),以創建AI工廠(AI factories);成立AI辦公室(AI Office);並建立歐盟AI新創與創新交流(EU AI startup and innovation communication),重點分述如下: (1)AI工廠:歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元,在歐盟境內建設全新的超級電腦,或升級現有高效運算設備,實現高速機器學習(fast machine learning)與訓練大型通用AI模型(large general-purpose AI models),使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且,AI工廠將坐落於大型資料存儲中心(large-scale data storage facility)周圍,讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次,AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才,包含學生、研究員、科學家與新創業者,以培養歐盟高階AI人才,供未來歐盟持續發展可信任的AI(Trustworthy AI)。 (2)AI辦公室:該辦公室將設置於歐盟執委會內,用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外,該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》(AI Act)的執行成效。 (3)歐盟AI新創與創新交流:歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉(Horizon Europe)與〈數位歐洲計畫〉(Digital Europe Programme),在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資,俾利歐盟開發生成式AI(Generative AI)模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間(Common European Data Spaces)之發展,使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後,執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉(GenAI4EU initiative),將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域,刺激產業創新發展,改善人類生活。

歐盟在考量營業秘密對企業重要性下,通過兼顧重要資料保護的資料法法案,以推動資料經濟發展

歐盟理事會於2023年11月27日批准通過資料法法案(Data Act),該法案雖預計於2025年才會生效,該草案自2022年公告以來,各界對該法案都紛紛從不同角度表示意見,如企業對於資料共享是否對營業秘密外流的風險表達擔憂,歐盟在發揮資料經濟價值(資料交易與資料使用)的方向下,將業界考量納入進行修改,以下就經理事會通過之資料法法案關鍵影響概要如下: 1、資料共享 有鑑於因網路裝置/服務所產出的數位資料往往掌握於產品製造商或服務提供商身上,資料法建立了資料共享的基本規則,確保數位資料由製造商/服務商流動至第三人(包含產品/服務使用者),另資料法所保護之資料包含使用AI所產生之資料。 2、營業秘密保護 為避免資料持有人的營業秘密因此外流,資料持有人可以與請求提供資料的第三人(資料請求者)協議應採取之保密措施,在保密措施未達成一致或使用者未實施保密措施,資料持有人可暫停資料共享,在有重大經濟損失之虞時甚可拒絕資料共享。 3、對資料持有者的限制 資料持有者僅能在與使用者約定之範圍內使用資料,在無使用者許可下,不得用使用者所產出之資料去回推使用者的經濟、資產或生產等資訊,以避免損及使用者的商業地位。 資料法法案的主要目標在於塑造具競爭性的資料市場生態,確保資料的價值可公平分配到不同參與者身上,其聚焦在非個人資料的數位資料上,除適用於對歐盟提供產品/服務之廠商外,亦包含可於歐盟境內取得資料之情況。國內廠商宜先檢視自身商業行為與歐盟之關聯性,盤點現有產品或服務所產出的資料屬性,如可能需特別約定保密措施之營業秘密,預先規劃資料管理機制與對應管制措施,就重要資料或營業秘密管理機制可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》、《營業秘密保護管理規範》。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

防範網路釣魚──事後追究有其侷限,多管齊下始屬正途

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