日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架
2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。
一、指引與實務手冊概覽
指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。
二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法
在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。
首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。
以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法：
（一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。
（二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。
（三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含
1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。
2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。
3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。
4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。
5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。
6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。
7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。
8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。
9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。
10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。
三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求
面對AI資料生命週期管理，建議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）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。
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。
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洪亮瑄
副法律研究員 編譯整理
〈Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)〉，AISI，https://aisi.go.jp/assets/pdf/260317_caio_guidebook_v1.00_en.pdf，（最後瀏覽日：2026/04/22）。
〈Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)〉，AISI，https://aisi.go.jp/assets/pdf/260317_caio_ai_governance_practical_manual_v1.00_en.pdf，（最後瀏覽日：2026/04/22）。
初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年03月15日 壹、事件摘要 於2018年03月18日晚間10時許，美國亞利桑那州（Arizona，下稱Arizona）一名49歲的婦人，遭到配備Uber自動駕駛系統之車輛[1]，在運行自動領航模式（Autopilot）下撞擊，雖然該婦人立即送往醫院，但仍回天乏術而在醫院中去世。就在前開事故發生後，Arizona州長Doug Ducey因此下令其暫停測試。[2] 此外，同年12月11日晚間10時許，在我國有一輛配備自動輔助駕駛功能的Tesla，疑似駕駛人精神不濟因而未能及時注意車前狀況，導致車禍發生，雖然肇責是否牽涉Tesla之自動輔助駕駛功能或駕駛人本身有無疲勞駕駛等情事，有待進一步釐清。[3] 綜上，不論測試或道路駕駛，現今社會已不乏具有一定自動駕駛等級之車輛於路上行駛，然而在推廣、研發或應用自動駕駛車輛（下稱自駕車）的同時，若不幸發生類似前開新聞之（車禍）事故時，相關肇事責任究應如何釐清，隨著我國已於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例以積極推動自駕車相關應用，更愈顯重要，為解決前開肇事相關疑慮，本文擬針對民事上之「過失」本質，反思自駕車相關應用可能延伸的事故責任，是否因應科技發展而有不同的過失內涵。 貳、重點說明 承上，面對自駕車相關科技與應用的世界洪流，若發生車禍等交通事故時，當事人相關之損害賠償請求，仍大多以民法上之侵權行為作為基礎，雖事故肇因種類眾多，亦常見各類的肇因共同造成事故發生，但本文考量相關議題繁複，以下僅就非依軌道行駛之自駕車、駕駛人過失內涵等框架下依序進行初探與反思： 一、我國侵權行為損害賠償係以行為人有無具抽象輕過失為斷 車禍之發生，若涉及駕駛人之行為者，受有不論財產或人身損害之人而欲請求賠償者，無論係依據民法第184條以下何條侵權行為之規定（即民法第184條第1項前段、同條項後段或第191條之2等規定），請求駕駛自駕車之人賠償，前提均為駕駛人具有過失，差別僅在舉證責任是否由請求權人（受有損害之人）負擔。 承上，既然前開侵權行為之重要成立要件為過失，其具體內容為則為駕駛人之注意義務應至何種程度，然在我國民事過失責任之架構上，有不同程度上之區分，即分別為抽象輕過失、具體輕過失及重大過失三種。申言之，抽象輕過失為欠缺應盡善良管理人之注意者義務；具體輕過失者為欠缺應與處理自己事務為同一注意者；重大過失者為顯然欠缺普通人之注意者[4]。 對此，實務見解[5]以及學者[6]歷來均認侵權行為之過失標準，應以行為人是否克盡客觀化之過失標準─抽象輕過失，倘否，則應負擔過失之賠償責任，是以，就此脈絡推論，自駕車之駕駛人若有違善良管理人注意義務致車禍發生且使他人受損害，即應負損害賠償責任。 二、駕駛人注意義務與自駕車自動駕駛程度間之互動 根據引領世界自駕車標準的領銜者─國際汽車工程師學會（Society of Automotive Engineers International，下稱SAE）所分類之自動化駕駛等級，區分為等級0至等級5（共6個等級），而等級3後之自駕車即開始逐漸將環境監控的任務從駕駛人移轉至車輛本身，而駕駛人僅在特殊條件下，方須接管駕駛車輛，更甚在等級5時是由自駕車在任何狀況下均可自行駕駛，不過在等級2前之等級，環境監控之任務大多在駕駛人身上，自駕車至多僅係協助運行駕駛人之指令[7]。 然而，自駕車駕駛人因車禍所生之侵權行為責任，誠如前述，係以駕駛人存有抽象輕過失作為前提，而過失之本質，則係雖非故意，但按其情節，（1）行為人（駕駛自駕車之人）應或能注意，卻不注意，或（2）雖可預見侵權行為（車禍肇事）之事實發生，但確信不發生[8]，就此，在SAE分類等級2以前之自駕車，因監控環境之任務仍由駕駛人負擔，則該類等級自駕車之駕駛人應與一般車輛之駕駛人，負擔相同侵權行為之注意義務內容（或程度），但等級3至等級5自駕車之各式應用情境，車輛行駛環境之相關監控資訊已轉由車輛本身處理、控管，則駕駛人是否對於自駕車之車禍發生，仍具有可預見性，或得注意並防免之，則不無疑慮。 參、事件評析 綜上，本文所提不同等級自駕車，是否當然得以繼續適用傳統民事侵權行為之過失標準判斷駕駛人有無過失，實有相當程度上之衝突，蓋若自駕車之駕駛人對於行車環境資訊已不如駕駛一般車輛時，實難期待駕駛人對於車禍之發生有何預見可能，或在遇見後積極防免結果發生，倘若一概遵循傳統對車禍侵權行為之高注意義務要求─抽象輕過失責任，或將產生使不明瞭或難以預見該事故原因發生之人，卻必須就非因己誤之結果負責，某程度上似有違過失責任之本質，而質變成為無過失之擔保責任。 據此，本文認為，若要解決前開損害發生須有補償或賠償之問題，或可（1）透過保險、基金等方式填補損害，或（2）具體化等級3至等級5自駕車之駕駛人應負何等注意義務，如駕駛人須隨時處於得以接管車輛操作之狀態，使等級3以上之自駕車所應盡之注意義務與傳統侵權行為之注意義務脫鉤處理（3）與商品責任間進行相關的調和等，然而無論如何，對於此等問題或疑慮，究竟應採何方向或多方進行，甚或以其他方式解決，則有待後續更進一步的討論與分析。 [1] Uber於該州進行自動駕駛車輛之測試。 [2] ADOT director's letter to Uber halting autonomous vehicle tests, ADOT, https://www.azdot.gov/media/News/news-release/2018/03/27/adot-director's-letter-to-uber-halting-autonomous-vehicle-tests (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Arizona Gov. Doug Ducey suspends testing of Uber selfdriving cars, azcentral, Mar. 26, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/26/doug-ducey-uber-self-driving-cars-program-suspended-arizona/460915002/ (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Bree Burkitt & Uriel J. Garcia, Self-driving Uber vehicle strikes, kills 49-year-old woman in Tempe, azcentral, Mar. 19, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/19/woman-dies-fatal-hit-strikes-self-driving-uber-crossing-road-tempe/438256002/ (last visited Mar. 21, 2019). [3] 蘋果日報，〈台灣首例！特斯拉自動駕駛闖禍 國道上撞毀警車〉，2018/12/12，https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181212/1482416/ （最後瀏覽日：2019/03/21）。 [4] 96年台上字第1649號判決。 [5] 19年上字第2476號判例。 [6] 王澤鑑，《侵權行為法》，自版，頁308-309（2011）。 [7] SAE International Releases Updated Visual Chart for Its “Levels of Driving Automation” Standard for Self-Driving Vehicles, SAE International, https://www.sae.org/news/press-room/2018/12/sae-international-releases-updated-visual-chart-for-its-%E2%80%9Clevels-of-driving-automation%E2%80%9D-standard-for-self-driving-vehicles (last visited Mar. 22, 2019). [8] 97年度台上字第864號判決。
美國總統歐巴馬宣布增加強化美國網路安全預算經費為強化並有效因應網路安全相關議題，美國總統歐巴馬日前於4月10日提出在2014財政年度（於2013年10月開始起算）增加強化網路安全經費之建議，期待透過藉由加強並建置相關網路安全機制的方式，有效解決目前美國所面臨來自中國、伊朗、俄國、以及其他國家之的網路安全威脅；同時，其亦希望藉此厚植並改善美國政府，以及私人企業的電腦網絡防禦能力。 本次由美國總統歐巴馬所提出的國家網路安全策略主要可區分為二部分：1. 加強美國網路事件（cyber incidents）的彈性度，以及2. 減少網路威脅事件。首先針對加強美國網路事件彈性度的部份，主要會透過a. 強化美國數位基礎建設，進而能有效抵禦滲透和干擾，b. 改善美國對於複雜和敏捷的網路威脅防禦能力，以及c. 培養針對不同類型的網路事件，皆能快速應變並恢復的能力，這三個方法來加以落實。而就減少網路威脅事件的部份，則計畫以透過a. 與美國友邦結盟的方式，共同研議國際網路規範，b. 強化網路犯罪的法律執行能力，和c. 遏止潛在對手就現有之美國網路漏洞採取不當行動，三個策略模式的實施來加以實踐。然而除了上述的兩個策略及其子項的具體落實外，美國政府亦強調串連各政府部門，以及私人企業團體間之合作重要性，以及建立一個能夠使得網路維護人員及其他相關人員，得以快速取得相關網路安全資訊的便捷管道亦為重要。 隨著全球資通訊網路交流互動以及依賴程度日益增長，如何有效兼顧個人網路安全隱私及使用自由，並同時確保網路資訊流通的安全性，乃為目前強加網路安全的重要關注焦點。本次美國總統歐巴馬所提出的網路安全推動策略走向，及其如何加以落實，實值得持續關注。
瑞士新修正專利法進一步釐清研究、試驗免責範圍近幾年，製藥領域專利權效力的範圍及例外空間何在，引起廣泛討論，為發展製藥產業，諸多先進國家紛紛修改其專利法，擴大專利權例外範圍，使研發工作更易進行，以爭取跨國藥廠研發委外之機會。例如歐盟2004年修正通過的第2004/27指令，即對學名藥的試驗免責予以明文規定，而歐盟各會員國在將該指令內容落實為內國法的過程中，則有不少國家進一步擴大該指令例外規定的適用範圍。 瑞士雖非歐盟會員國，不過其在化學及製藥領域擁有世界一流的領先技術，因此瑞士也特別注意法規範面對於技術研發與產業發展之影響，並在近幾年積極展開類似的修法工作，瑞士新修正的專利法所規定的研究或試驗免責範圍，更進一步釐清農業領域使用受保護之生物物質之疑義，值得參考。 瑞士新修正專利法第9條規定，專利權效力不及於：（1）於私領域基於非商業目的之行為；（2）基於實驗與研究目的，為針對發明客體及其可能之應用獲取新知識所進行之行為，特別是與該發明客體有關之所有科學研究，均為容許空間；（3）為就某一藥品於瑞士取得上市許可，或於其他有類似藥品上市管制的國家取得上市許可所進行之必要行為；（4）為於教學機構中教學之目的而使用發明；（5）為進行植物品種之選育、發現或開發，而使用生物物質之行為；（6）在農業領域，出於偶然或因技術上不可避免而獲得生物物質。 上述新規定自2008年7月1日生效，隨著專利法對研究例外範圍的進一步釐清，瑞士的法規環境更具有發展生技研發服務的吸引力與國際競爭力。
因應知識經濟社會 日本推動司法改革鑑於社會態度轉變與經濟面的需求，特別是隨著稅法和智慧財產權問題日益複雜，日本企業領袖紛紛延攬龐大的律師團，以借助其專長規劃並解決相關問題，以至法律專業人才需求更甚於以往。為此，日本改變壓低律師人數以及不鼓勵興訟的政策，大刀闊斧推動二次世界大戰以來最大的司法制度改革。本次司法制度大改革廣開職業考試大門，以便有足夠的律師、檢察官與法官，能在日益好訟的日本社會處理龐大民、刑事案件。 為填補需求缺口，日本政府決定將包括律師、檢察官和法官在內的法律專業人士的人數提高一倍以上，在 2018 年以前增至五萬人。同時，重大刑案將在 2009 年引進陪審團制度，以減輕法官負擔。在政府鼓勵下，日本第一所美式法學院於 2004 年成立，現在全國已有七十二所類似的法學院。過去日本大學法律系通常著重法律的學術或理論面，而新式法學院的重心則以實務訓練為主。這些法學院的畢業生不必考舊律師考試，只考專為他們設計的筆試。 我國法學教育改革研議已有幾十年，總統府人權諮詢小組在討論人權問題時，亦有專題涉及法律人養成與司法制度改革，因而研議全盤改革相關制度；行政院經建會在重要人才培育與運用的政策中，亦研擬自去（ 94 ）年開始推動法律專業學院制度。