日本政府怎樣對公部門管制DeepSeek？
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。
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[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）。
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。
英國衛生部將建立之病歷資料庫挑動隱私保護議題之神經英國衛生部(Department of Health)於5月21日公布新的國家衛生政策，政策中指出，未來將建立資料庫，透過建設完善醫藥資訊之流通分享機制可改善對於病患之醫療服務以及促進學術研究之發展，當局承諾將採取適當之保護措施以妥善保護當事人之個人資料。然而，該政策同時亦承認對於病患資料匿名化之措施仍可能侵害當事人之隱私權。 當局指出，為了保護當事人之權益，將個人資料匿名化實屬必要，然而，對於醫療院所而言，縱使已經將個人資料匿名化，但透過其他相關資訊包含年齡、性別、血型、身高或者體重等，仍可能間接識別出當事人之個人資料。 衛生部重申建立資料庫分享當事人之個人醫療資料將可有效促進學術研究之發展，但將會透過當事人同意以及確實匿名化之機制保護當事人之個人資料。另外，衛生部於該政策中指出未來將要求英國之醫療機構必須於內部建立系統，使患者、當事人可有管道查詢其留存於資料庫之資料。 英國之隱私保護專員指出，由於此政策涉及敏感性個人資料之蒐集，所以其針對衛生部之政策規畫將持續關注，以確保當事人之隱私權。
英國通過《2018自動與電動車法》英國於2018年7月通過自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018)，對自動與電動車輛之定義、保險議題以及電動車充電基礎設施進行規範。 針對自駕車之保險議題，該法採取「單一保險人模式」(Single Insurer Model)，無論是駕駛人自行駕駛或自動駕駛，駕駛人均應購買自駕車保險，讓所有用路人對於可能之安全事故均有保險可涵蓋並追溯責任。本法其他重要規定如下； 本法未直接賦予自駕車(Automated vehicle)明確定義，管理方式係由主管機關自行認定並建立清單。本法僅要求清單內之車輛應設計或調整為至少於某些特定狀況能安全行駛之自動駕駛模式。 已納保之自駕車行駛時所造成之損害，將由車輛之承保公司負擔損害賠償責任。 未納保之自駕車若發生事故，則車主應負擔損害賠償責任。 若由保險人負損害賠償責任，則受害人將可依現行法規提出損害賠償請求。保險人則可依普通法與產品責任相關規定，向應對事故負責之單位或個人提出損害賠償請求。 於電動車充電基礎設施之部分，該法之目的則是確保公共充電站適用於所有市面上之電動車輛，並就費用、付費方式以及相關安全標準進行規範，以增進消費者之信任。該法第20條並授權主管機關訂定相關授權辦法，以達上述目標。
競業禁止新方向-「勞資雙方簽訂離職後競業禁止條款參考原則」