▇ 本講座重點說明 ▇
課程簡介
本課程探討歐盟資料治理法制的核心內容，聚焦於《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）、《資料治理法》（Data Governance Act, DGA）、《資料法》（Data Act, DA）及《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act, AIA）等關鍵法規，分析此等歐盟法律在個資保護、資料共享與人工智慧技術應用中之影響與發展趨勢。首先，《一般資料保護規則》要求所有處理歐盟居民個資的機構遵守透明性、合法性與最小化原則。
其關鍵條文包括第5條對資料處理的基本原則、第6條關於個資處理之依據，以及第22條限制自動化決策使用等，皆與預防人工智慧系統及模型不當利用個資而產生之風險有關。
其次，歐盟《資料治理法》則關注非個資之共享及公、私部門間之合作。例如在該法第5條即規範公共機構須確保資料共享不侵犯隱私；第10條則強調資料中介機構的透明性與公平競爭。
《資料治理法》亦透過第25條鼓勵「資料利他主義」，即允許企業與個人自願捐贈資料，用於科學研究及相關公益目的。
另外，《資料法》則進一步促進資料共享並促進資料市場公平發展，該法第4條賦予使用者資料控制權，包括存取、傳輸與刪除權利；第8條則規範企業間資料共享，用以避免市場濫用；第14條允許政府在緊急情況下存取企業資料。該法立法目的在於促進資料流通與保護企業利益間取得平衡，確保資料市場之公平競爭。
接著，近期生效之《人工智慧法》則監管人工智慧系統及生成式AI模型等技術應用之風險，確保其透明度、安全性及合法性。
該法第10條要求高風險人工智慧系統使用無偏誤且具代表性之資料集，而第17條規定開發者須建立資料管理與審查機制，第52條則強調訓練資料來源及訓練方法等資訊之揭露。隨著生成式人工智慧技術發展，歐盟可能會進一步強化監管，以確保技術應用符合倫理原則，並有效降低其潛在風險。
本課程還將探討歐盟資料法制之核心立法目的，例如資料透明性、可追溯性與安全性等。
其中，《一般資料保護規則》與《人工智慧法》皆要求確保資料質量與無偏性，以避免人工智慧決策過程出現歧視及偏見；《資料治理法》與《資料法》則促進資料共享之公平性與規格標準化。
此外，《一般資料保護規則》第32條與《人工智慧法》第17條為強化個資保護，要求加密技術與風險管理機制，以防止個資洩露與第三人未經授權之存取。
未來，歐盟仍將持續發展資料治理法制，以因應對生成式AI模型等技術與功能之快速開發、跨境資料的流通與格式標準化等國際合作的需求。此外，如何降低中小企業之法遵成本，促進人工智慧應用與資料治理之法制化，亦是未來歐盟重視的政策議題。
（本課程時長：2小時09分）
課程大綱
一、資料治理法制的法律框架
（一） 一般資料保護規則（General Data Protection Regulation,
GDPR）
1. 目的與適用範圍
GDPR是全球第一部全面保護個人資料的法規，適用於所有處理歐盟居民個人資料的組織。其目的是：
• 確保資料處理的合法性與透明性。
• 賦予資料當事人強大的控制權，如刪除權、可攜權和反對權。
• 保障跨境資料傳輸的安全性和一致性。
2. 重要條文及規定
• 第5條：資料處理基本原則，確保合法性、透明性、目的限制、資料最小化與準確性。
• 第6條：合法處理基礎，包括當事人同意和履行法律義務。
• 第22條：自動化決策限制，確保當事人可拒絕完全基於自動化處理的決策，並有權要求人工干預。
3. 最新見解與挑戰
• 生成式AI的合規性問題：生成式AI（如ChatGPT）對個人資料的處理是否符合法規仍在討論，特別是資料來源透明性和用途限制方面。
• 強化執行機制：歐盟逐步加強對違反GDPR行為的制裁，例如對大型科技公司的高額罰款案例。
（二） 資料治理法（Data Governance Act, DGA）
1. 目的與適用範圍
DGA旨在促進公共與私人部門之間的非個人資料共享，支持創新與技術應用。它特別關注資料利他主義與資料中介機構的設立，確保透明與安全。
2. 重要條文及規定
• 第5條：公共機構需提供非個人資料以支持創新，但需確保不侵犯隱私或安全。
• 第10條：規範資料中介服務者的中立性和透明性。
• 第25條：資料利他主義，推動資料捐贈的公益性應用。
3. 最新見解與挑戰
• 資料利他的推廣：醫療領域中的資料共享在罕見疾病研究中已見成效，但私人企業的參與度仍低，需進一步激勵措施。
• 資料中介機構的可信度：強化監管以避免中介機構壟斷或濫用資料。
（三） 資料法（Data Act, DA）
1. 目的與適用範圍
DA草案專注於平衡資料經濟中的權益，促進資料公平流通，涵蓋公共機構、企業與個人之間的資料共享機制。
2. 重要條文及規定
• 第4條：使用者的資料控制權，包括存取、傳輸及刪除權利。
• 第8條：規定企業間的資料共享條件，防止濫用市場優勢。
• 第14條：允許公共機構在緊急情況下接取企業數據與資料。
3. 最新見解與挑戰
• 資料共享的公平性：企業擔憂資料共享可能削弱市場競爭力，特別是在涉及知識產權時。
• 資料共享的標準化：推動跨國標準協定以支持全球資料互通。
（四） 人工智慧法（Artificial Intelligence Act, AIA）
4. 目的與適用範圍
AIA專注於規範高風險AI系統，強調資料治理、透明性與合規性，確保AI技術在應用中的安全性和信任度。
5. 重要條文及規定
• 第10條：高風險AI系統需使用具代表性和無偏的資料集。
• 第17條：建立資料管理與審查機制，確保系統全生命周期的合規性。
• 第52條：要求開發者披露訓練資料來源、方法與系統限制。
6. 最新見解與挑戰
• 高風險AI系統的認定：AIA正在完善「高風險系統」的界定標準，尤其是在金融和教育領域的應用。
• 生成式AI的未來監管：AIA可能新增專章以針對生成式AI的透明性和倫理問題提供解決方案。
二、資料治理法制的核心要求與實際措施
（一） 資料質量與無偏性
1. 要求：GDPR第5條、AIA第10條要求資料需準確、無偏，避免對AI系統造成不公平影響。
2. 措施：
• 實施去偏見技術，如資料重新加權。
• 使用自動化工具監控資料品質與多樣性。
（二） 資料共享與再利用
1. 要求：DGA第5條與DA第4條要求透明、公平的資料共享，並支持公益數據與資料應用。
2. 措施：
• 推廣歐洲共同雲計畫，提升資料共享效率。
• 推行公益資料平臺，追蹤資料捐贈使用情況。
（三） 透明性與可追溯性
1. 要求：GDPR第15條與AIA第52條要求高風險AI系統披露資料來源與處理方法。
2. 措施：
• 採用分布式分類帳技術記錄數據流轉過程。
• 公開訓練資料與模型文檔以增強可信度。
（四） 資料保護與安全性
1. 要求：GDPR第32條、AIA第17條強調資料安全性，防止未授權訪問與洩露。
2. 措施：
• 使用加密技術保護資料傳輸與存儲。
• 設立資料保護官（Data Protection Officer, DPO）專職管理高風險AI系統合規性。
（五） 合法性與合規性
1. 要求：GDPR第6條與DA第8條明確合法處理的基礎和共享條件。
2. 措施：
• 推行資料影響評估（Data Protection Impact Assessment, DPIA）以識別高風險資料處理活動。
• 訂定定型化契約條款（Standard Contractual Clauses, SCC）以降低違法風險。
三、未來展望與挑戰
（一） 強化跨境資料流通的標準化
• 建議建立更多適足性認定與全球資料共享標準。
（二） 提升中小企業的支持力度
• 提供更多資金與工具，降低合規成本，提升市場競爭力。
四、歐盟資料治理法制中的協調與整合
歐盟以GDPR、DGA、DA和AIA為核心，通過調和不同法規的應用範疇，實現資料隱私保護與資料共享需求的統一，以下針對具體項目進行詳細補充：
（一） 個人資料與非個人資料的區分與整合
1. 法律協調
(1) GDPR：
• 保護個人資料，特別是敏感個資（如健康、宗教信仰）。
• 第9條要求敏感個資處理需明確同意或符合特殊例外情形。
(2) DGA和DA：
• 強調非個人資料的共享與再利用，推動公共與商業用途的資料開放。
• 支持公共數據平台建設，促進科技創新和綠色轉型。
(3) AIA：
• 高風險AI系統需明確區分個資與非個資之利用，防止混淆帶來合規風險。
2. 實務操作
(1) 去識別化處理：
• 混合資料集需使用去識別化技術處理個人資料以避免違規，並保證資料的完整性。
(2) 分層資料治理：
• 通過資料分層方法（Data Layering），對不同類型的數據與資料將採取差異化管理，提升共享效率與安全性。
（二） 透明性與問責制（Accountability）
1. 法律協調
(1) GDPR第30條與第33條：
• 要求詳細保存處理記錄，並在發生個資洩露時向監管機構報告（通常在72小時內完成）。
(2) DGA第10條：
• 要求資料中介服務提供者提供清晰透明的共享流程，並防止壟斷行為。
(3) AIA第52條：
• 高風險AI系統需披露訓練資料之來源和處理方法，確保透明度與責任可追溯性。
2. 實務操作
(1) 基於區塊鏈的資料追溯系統：
• 建立區塊鏈系統追蹤資料從蒐集到使用的全過程，提升透明性與問責性。
(2) 資料流動地圖：
• 記錄數據與資料來源、處理目的與最終用途，特別是在醫療、金融等敏感領域中。
________________________________________
（三） 資料利他主義（Data Altruism）
1. 法律協調
(1) DGA第25條：
• 鼓勵個人與企業自願捐贈資料，用於科研、教育或公益性目的，強調透明性與資料使用的倫理考量。
(2) AIA透明性要求：
• 需確保公益資料的使用符合GDPR規範，不得侵犯當事人隱私權益。
2. 實務操作
• 公益資料捐贈平臺：
• 推動建立類似醫療資料共享的平臺，允許用戶選擇性捐贈資料並追蹤其用途。
• 醫療研究的資料共享：
• 在罕見疾病領域，使用匿名化資料進行分析，支持藥物開發和臨床試驗。
（四） 高價值資料的界定與再利用
1. 法律協調
(1) DGA第14條：
• 高價值資料涵蓋環境、能源、交通等領域，強調公共機構應促進再利用。
(2) DA第8條：
• 要求企業間資料共享的條件需公平、透明，並防止壟斷行為。
2. 實務操作
(1) 國家級高價值資料平台：
• 例如法國的能源資料平台，匯集並公開能源消耗數據相關資料以協助智慧電網建設。
(2) 氣候資料共享：
• 歐盟成員國合作釋出氣候數據與資料，用於綠色技術研發與氣候變遷模擬分析。
（五） 跨境資料共享與國際合規
1. 法律協調
(1) GDPR第44至50條：
• 嚴格規範跨境個人資料的傳輸，要求第三國具有適足性認定或採取其他保護措施（如標準合同條款）。
(2) DA：
• 在歐盟內部推動資料自由流通，消除各國資料壁壘。
(3) AIA透明性規定：
• 高風險AI系統需確保資料來源合法且符合國際標準。
2. 實務操作
(1) 跨境標準化協議：
• 如歐盟-日本的適足性協定，保障資料流通同時維持高水平的隱私保護。
(2) 分布式數據管理系統：
• 利用分布式技術支持跨境合作，同時確保資料符合當地法規。
五、資料治理在人工智慧系統中的應用
（一） 醫療領域的高風險AI系統
1. 法律要求：
• AIA第10條和GDPR第9條規範，要求醫療數據與資料具代表性且無偏，並對敏感個資提供額外保護。
2. 應用案例：
• 癌症篩查：AI模型結合多國匿名醫療影像數據及資料進行訓練，提高診斷準確率。
• 傳染病監測：使用匿名化病患資料建模，成功追蹤COVID-19熱點。
（二） 交通領域的智能調度系統
1. 法律要求：
• DA第8條與DGA第5條規定，交通資料共享需公平透明，支持公共政策規劃。
2. 應用案例：
• 智能交通系統：如ERTICO項目，整合多國交通數據及資料，優化路徑調度並減少碳排放。
• 共享車輛優化：分析實際數據與資料，動態調整車輛分配，提升運輸效率。
（三） 能源領域的綠色技術
1. 法律要求：
• DGA第14條強調能源相關資料應用於智慧電網與可再生能源研發。
2. 應用案例：
• 法國能源資料平台公開用戶消耗數據與相關資料，支持綠色能源政策與技術創新。
六、結論與未來展望
（一） 中小企業的法遵成本
• 中小企業法遵挑戰較大，需更多資金和技術支持，如簡化法遵流程、指引和資助計畫。
（二） 國際資料傳輸標準化
• 推動跨境資料傳輸的全球標準化協議，支持歐盟與第三國建立更多適足性認定。
（三） 法律與技術的持續融合
• 建立靈活的法律更新機制，應對生成式AI等新興技術挑戰。
• 支持開發者參與法律制定，提升法規的操作性與適用性。
總結
歐盟資料治理法制（GDPR、DGA、DA、AIA）的協同應用，不僅保障了隱私與安全，還支持了資料共享與人工智慧的創新發展。未來的挑戰在於如何平衡法律適用與技術變化之需求，並進一步推動國際合作與標準化建設，促進全球數位經濟之持續發展。
彭睿仁
現職：佛光大學公共事務學系助理教授
主要經歷：
國科會科技辦公室政策協調組、科技政策組副組主任
行政院科技會報辦公室政策協調組副組主任
資策會科技法律研究所資深法律研究員
東吳大學政治學系兼任助理教授
淡江大學公共行政學系兼任助理教授
臺灣宜蘭地方法院刑事補償事件求償審查委員
臺灣高等檢察署電腦犯罪防制中心諮詢協調委員會委員
經濟部智慧財產局著作權審議及調解委員會委員
華夏科技大學企業管理系兼任助理教授
學歷：
德國科隆大學經濟暨社會科學博士
德國明斯特大學法學碩士
德國杜塞爾多夫海涅大學法學碩士
德國科隆大學法學碩士
國立中正大學政治學碩士
輔仁大學學士後法律學系法學士
研究專長：
行政法、智慧財產權法、民法、刑法、國際法、個資保護法制、數位
治理、資料治理、AI倫理法制、歐洲研究、比較政府與政治
主要經歷：
國科會科技辦公室政策協調組、科技政策組副組主任
行政院科技會報辦公室政策協調組副組主任
資策會科技法律研究所資深法律研究員
東吳大學政治學系兼任助理教授
淡江大學公共行政學系兼任助理教授
臺灣宜蘭地方法院刑事補償事件求償審查委員
臺灣高等檢察署電腦犯罪防制中心諮詢協調委員會委員
經濟部智慧財產局著作權審議及調解委員會委員
華夏科技大學企業管理系兼任助理教授
學歷：
德國科隆大學經濟暨社會科學博士
德國明斯特大學法學碩士
德國杜塞爾多夫海涅大學法學碩士
德國科隆大學法學碩士
國立中正大學政治學碩士
輔仁大學學士後法律學系法學士
研究專長：
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治理、資料治理、AI倫理法制、歐洲研究、比較政府與政治
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