澳洲數位轉型局12月發布《政府負責任使用人工智慧政策2.0》，以強化公部門之AI風險管理
2025年12月初，澳洲數位轉型局（Digital Transformation Agency，下稱DTA）發布《政府負責任使用AI政策2.0》（Policy for the responsible use of AI in Government 2.0），旨在進一步強化公部門在AI的透明度、問責性與風險管理能力，於2025年12月15日生效，取代 2024年9月實施的過渡版本。
一、適用範圍
政策適用於所有非企業型聯邦實體（Non-corporate Commonwealth entities），即不具獨立法人地位、直接隸屬於政府的機關或單位。企業型聯邦實體則被鼓勵自願遵循。政策定位為「補充與強化既有法制」，非另訂獨立規範，因此在實務中須與公務員行為準則、資安規範及資料治理制度併行適用。
二、政策重點
在政策施行的12個月內，適用機關須完成以下要求，以確保落實AI治理架構：
（一）制度建置
1. AI 透明度聲明：機關須在政策生效後 6 個月內發布「AI 透明度聲明」，公開 AI 使用方法與現況。聲明中須說明機關風險管理流程、AI 事件通報機制及內外部申訴管道，確保使用過程透明、可追蹤。
2. 人員指定與培訓：
機關須指定制度問責人員（Accountable officials）以及AI使用案例承辦人（Accountable use case owners）。
所有員工皆須進行關於負責任使用AI的培訓，機關並依員工職務權責提供個別員工進階訓練。
3. 建立內部AI使用案例註冊清單（Internal AI use case register），以供後續追蹤
該清單至少包含：
（1）使用案例負責人（Accountable use case owners）：記錄並持續更新範疇內 AI 使用案例的指定負責人。
（2）風險等級（Risk rating）：AI使用案例的風險等級資訊。
（3）異動紀錄：當使用案例的風險評級或負責人變更時，須即時更新清單。
（4）自定義欄位：各機關可根據其需求，自行增加欄位。
（二）AI 使用案例範疇判斷
機關須在評估所有新案例，依以下特徵判斷AI應用是否屬於「範疇內（In-scope）」的應用：
1.對個人、社群、組織或環境造成重大損害。
2.實質影響行政處分或行政決策。
3.在無人工審查的情況下，大眾將直接與AI互動或受其影響。
4.涉及個人、敏感資料等資訊。
（三）進階風險評估
依AI影響評估工具（Impact Assessment Tool）針對公眾近用權；不公平歧視；加重刻板印象；損害人、組織或環境；隱私顧慮；資料敏感之安全顧慮；系統建置之安全顧慮；公眾信任等8類別，加以判斷範疇內AI應用，若有任一類別被評為「高風險」，即判定為「高風險」；若所有類別中最高的分數為「中風險」，則整體判定為中風險。
判定為中、高風險之AI應用，均需進行全面審核。中風險須列出所有中風險項目及其控管措施，主要為內部控管；而高風險則要求向DTA報告，且每年至少進行一次全面審核與風險再評估。
澳洲欲透過發布AI透明度聲明、更新AI使用案例註冊清單、強制執行AI應用之風險評估及人員培訓，確保公部門對AI的負責任使用與問責。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，落實AI資料管理與追蹤。
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）
洪亮瑄
副法律研究員 編譯整理
Digital Transformation Agency (2025), AI Policy overhauled with new Impact assessment tool and Procurement guidance, https://www.dta.gov.au/media-releases/ai-policy-overhauled-new-impact-assessment-tool-and-procurement-guidance (last visited Dec. 21, 2025).
digital.gov.au (2025), Policy for the responsible use of AI in government Version 2.0, https://www.digital.gov.au/ai/ai-in-government-policy (last visited Dec. 21, 2025).
澳洲於9月初生效《政府負責任地使用人工智慧的政策》（Policy for the responsible use of AI in government）， 資訊工業策進會科技法律研究所， https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=66&tp=1&d=9240 （最後瀏覽日：2025/12/21）
於2015年10月19日，經濟合作與發展組織(OECD)發布最新2015年OECD科學、科技與產業計分板(OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2015)，此份報告指出，各國政府應增加對於創新研發的投資，以發展工業、醫療、資通訊產業的新領域科技，也將為氣候變化等全球性挑戰提供急需的解決措施。該報告數據顯示，美國、日本和韓國在新一代突破性科技方面具領先地位，即智慧製造材料、健康、資通訊技術這些有潛力改變現有進程的領域，尤其是韓國，最近在這些領域獲得了重大進展。自2000年以來，韓國的公共研發支出增加二倍之多，2014年GDP佔比達1.2%。反觀，許多發達經濟體的公共研發支出卻停滯不前，2014年OECD經濟體公共研發GDP佔比平均水平低於0.7%。 於2010-12年間，在智慧製造材料、健康和新一代資通訊技術領域，在歐洲和美國申請專利家族(patent families)中，美國、日本和韓國共佔到65%以上，接著是德國、法國與中國。2005-07年，韓國在這三個領域的專利家族申請數表現出最為強勁。在資通訊技術領域，韓國正致力於推動智慧聯網技術，歐盟是量子計算，中國則是巨量資料。於2013年OECD國家總研發支出實際增長了2.7%，達1.1萬億美元，但其GDP佔比與2012年相同，為2.4%。這一增長主要來自企業研發投入，而政府研發投入受到了預算合併等措施的影響。創新不止依靠研發上的投入，也依靠互補性資產，如軟體、設計和人力資本，即知識資本（knowledge-based capital, KBC）。知識資本投入已證實可抵抗經濟危機的衝擊，且2013年的數據表明各個經濟行業都增加了對知識資本的投入。但自2010年以來，許多發達國家政府資助或實施的研發減少或停滯不前。OECD警示，研發支出的減少對許多發達經濟體科技研發系統的穩定產生了威脅。鑑於OECD國家70%的研發來自企業部門，也傾向於關注特定應用程序的開發，從而改進先前的OECD計分版本，此份報告強調政府有必要保持對更具開放性的“基礎研究”的投入，始能激發與一些潛在用戶相關的新發現與新發明。
英國生物資訊身分證法將納入醫療及犯罪紀錄 引發侵犯個人隱私爭議英國為了 減少受到恐怖威脅和犯罪攻擊，於去年底在一讀通過 英國身分證法，預計2008年實施。該法案最具爭議之處是記載資料，包含一些生物辨識 (biometrics) 資料，如指紋、容貌辨識和虹膜掃描等，這些資料將會儲存在國家身分辨識註冊資料庫中。反對身分證法案者認為，儲存這些資料已侵犯個人隱私權。保守黨議員表示，除非內閣能「確實證明」有其必要性，否則將反對身分證法案到底。 現行持有英國護照並不需要更新，但在2008年後想要申請更新或換發護照時，就必須遵守新的規定，也引發另一爭議問題～費用過高。倫敦政經學院的報告認為，每個人的新版身分證所需的技術成本，實際需要約 300英鎊；而登錄生物辨識資訊所需要的掃描器，就需要花4000英鎊；另外，所登錄的資訊判讀性會隨著時間而降低，至少得每五年重新掃描換發。
日本自動駕駛戰略本部新近政策規劃日本鑒於為減少交通事故與因應少子化，與汽車的ICT革命等議題，由國土交通省於2016年11月25日設立「自動駕駛戰略本部」（自動運転戦略本部），並於同年12月9日召開第一次會議。討論的範圍則包括：為實現自動駕駛的環境整備、自動駕駛技術的研發、普及與促進，以及為實現自動駕駛的實證與社會試驗。 會議結論則由國土交通大臣指示針對「車輛的技術基準」、「年長者事故對策」、「事故發生時的賠償規則」、「大卡車列隊行走」、「以非平地休息服務站為據點的自動駕駛服務」等議題速成立工作小組，將對自動駕駛所應用技術進行各類型實證試驗。 其中，在「以非平地休息服務站為據點的自動駕駛服務」方面，已於2017年2月展開補助試驗計畫的募集；預計驗證的項目有分別針對一般（搭載2-10人）以及大型車輛（10人以上），結合GPS、雷達、攝影機等來瞭解障礙物資訊的車輛自動控制技術。 而在「大卡車列隊行走」方面，國土交通省則是在2016年已開始的實證試驗基礎上持續拓展。未來在2019年中後，並規劃將驗證範圍擴展至高速公路上驗證更長距離的自動駕駛。
韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引：指明不構成合理使用之情形韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引：指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部（Ministry of Culture, Sports and Tourism，下稱MCST）與韓國著作權委員會（Korea Copyright Commission，下稱KCC）於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》（Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models，下稱本指引），以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎，就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形，提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎，力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施，盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展，惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新，係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題，在於找出一種平衡途徑：既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作，同時避免對AI創新造成不當限制，促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時，得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化，均可能構成著作權法上之重製，在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下，AI訓練之利用是否合法，主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外，就四項判斷要素逐一整理其定義與要件，同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形，並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例，藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例，摘要說明如下： 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 （一）利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似：若利用之目的與性質與原著作相同；未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益，且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益：開發者向使用者直接收取服務對價，或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益；非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術：若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示，從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練：將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性，較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係：生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練，並不當然排除合理使用之認定，縱存在商業目的，若該技術創造新價值並服務公共利益，其利用仍可能獲有利評價。而且，非商業與商業目的可能交織，例如，由大學與企業共同進行之產學合作研究，於初始研究階段可能屬非商業，惟若生成式AI模型用於提供商業服務，則可能有不利認定。反之，縱為營利企業，若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出，亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願：著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取，未經許可蒐集受接取限制之著作（如須登入或付費牆後之著作）或規避技術保護措施； 縱著作於技術上可接取，未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練，違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作，或以不被允許之方式接取著作，可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用，若該利用涉及非法重製或不當接取，此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的，該指引認下列情形不利於合理使用之認定： 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作：使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作，或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值，訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作（如訂閱服務或付費資料庫）：因對權利人經濟利益之影響風險較高，其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定，可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向，受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素，指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]： 1、非必要下使用整份著作之量：使用整份著作訓練模型，本身不利於本要素；惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由，得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質：於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代，且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素，指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]： 1、造成銷售損失或其他經濟損害：生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用，只要該利用不直接影響原著作市場之需求，亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達：替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出，很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場：使用著作於生成式AI訓練之授權市場，於部分領域已存在，或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展；AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型，可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練：可能導致未經授權利用，若任其普遍化，可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值，並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分，直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6]，分述如下： （一）可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI，且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達，而係為實現通用型對話與生成能力。此外，開發者曾努力實施技術措施，以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達（如社群媒體貼文或評論）訓練，且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇，須輸入數億筆資料，考量實現通用型語言理解與生成能力之目標，所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務，未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外，創作性相對較低之著作，如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片，或為非商業目的創作之平凡著作（尤其難以辨識或尋得著作權人者），亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構，依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料，訓練其自然語言處理（natural language processing, NLP）模型，作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用（open access）發表之論文，開發AI科技摘要模型，隨後並以開源（或開放權重）方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文，建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型，以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 （二）可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務，生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出，或模型吸收原著作語言表達之精髓，即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性，且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構，著作之利用範圍非結構上不可避免，亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供，導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會，足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外，就AI訓練以合理條件授權之框架（如專為AI訓練目的之獨立授權制度）及集體管理制度已然存在，取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務：未經新聞出版商許可，爬取並就新聞文章全文訓練模型，經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文，且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊，侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材：以合法購買之數位教科書訓練AI，生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買，利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文，且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售：未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型，並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作，且輸出可能替代圖庫或授權市場；又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集，故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱：自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型，經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示，其立場認為須找出平衡途徑，既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作，同時避免對AI創新造成不當限制，促進共同成長與發展，以求二者作為互補原則相互調和，使整體社會文化與經濟進步，故雖其承認AI訓練確實涉及重製權，但亦認為如手段與來源合法，且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益，則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度，公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果，實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言，我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準，與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例，且我國現行法同樣未設TDM專門例外，相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際，以其現行合理使用一般條款（第35條之5）為基礎、輔以行政指引因應AI訓練，以要素分析、不利類型化、具名事例的模式，引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法，對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值，不在其結論具拘束力，因其明示固為主管機關之立場呈現，但其也特別揭示指引非權威解釋，所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷，整理為可操作之不利類型與事例，為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式，亦呼應我國人工智慧基本法立法後，政府在相關作用法的整備上，以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇，足供我國參酌。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有，如需引用或轉載，請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會，《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》（Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models），頁8（2026）。 [2] 同前註，頁32-37。 [3]同前註，頁37~39。 [4] 同前註，頁39~41。 [5] 同前註，頁41~45。 [6] 同前註，頁50~頁62。