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▇ 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。
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
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資策會科技法律研究所資深法律研究員
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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
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一般約7~14個工作天左右，建議把外版書與其它商品分開下單，以獲得最快的取貨速度。
7.海外地區
(1)海外地區由於寄送方式、航運、海運清關時間不穩定，可能造成航班及清關時間延誤，如有延誤到貨情形，請見諒。 付款方式僅提供信用卡線上付款。
(2)各國依商品種類及價值核訂關稅與附加費用，若海關核定需支付進口關稅，則需由收貨人自行支付。
(3)跨國運送作業繁複，故不提供海外退換貨服務，出貨前我們皆會細心檢查及包裝，請您安心訂購。
(4)商品出貨後，即無法修改寄送位址、收件人等資料。
(5)運送注意事項
請提供護照英文全名/本名，若因為收件資訊不正確無法配送且無人簽收，導致包裹退回我們將直接取消整筆訂單。
被退回之包裹僅會以購物金方式歸還商品金額 ( 運費一律不歸還 )，作業完成後也會以e-mail方式通知您，若需重新寄送包裹，需自行負擔運費。
※因各運送公司不定期調整運費之計算方式，故實際將以結帳時所顯示之運費為主；而各國進口關稅標準不同，若領取包裹時，貴國欲收取商品之關稅或偏遠地區另收之費用，需買家自行支付。
※結帳完成後視同同意運費酌收方式和關稅/物流費之處理方法。
系統會依材積及收貨地區自行計算運費，跨境恕不參與官網相關免運優惠活動。
INVOICE說明
▪️依照台灣營業稅法新學林網路書店將不會開立統一發票。
（營業稅法：直接外銷貨物或勞務予國外買受人得免開立統一發票）新學林網路書店會於包裹中附上商品明細以供核對商品。
8.函授課程教材
函授教材以貨運或掛號方式寄送。一般情形，若是已開課課程，首次寄送教材會於完成付款後約4個工作天出貨（不含例假日），並且依當時的課程進度寄送相關教材；若是尚未開課科目，將依照開課時間寄送相關教材。
9.本站所有商品都會仔細包裝後審慎寄出，難免會因運送過程中造成不可抗力的因素，如完美主義者不建議購買，可直接至實體店面選購。
10.電子書、期刊、雜誌
依《消費者保護法》第19條第二項『通訊交易解除權合理例外情事適用準則』，非因無內容或無法使用之狀況，即無法退換貨。
11.您可至【會員專區】>【訂單管理】，查詢商品寄送進度，實際送達時間則須視本公司作業流程及物流配送進度而定。若遇節慶假日（大檔期），或其他不可抗力之因素，則可能造成物流延遲配送。
12.商品出貨後，即無法修改寄送地址、收件人等資料，請您送出訂單前，務必確認您的訂單資料為正確，以保障您的權益。若您原本的地址無法成功投遞，包裹將會被退回，並以EMAIL方式通知會員，若要再次寄送，需補80元運費（海外地區運費另計，不得與其他訂單合併寄送），當您完成補繳運費，我們將盡速安排補寄事宜。
13.如有發票相關問題，請與客服部聯繫，逾期恕不受理。客服部：02-27001808分機24；電子信箱：law@sharing.com.tw
二、取消訂單
1.訂單成立後，遇有修改付款方式、訂購商品、金額及數量等情況，必須請您申請取消訂單，重新訂購。申請取消訂單的流程：【訂單管理】>【訂單編號】>【我要詢問】>【取消訂單】，客服將為您取消原訂單，如原訂單已完成付款，直接進行後續退費流程；您也可以選擇來電或LINE、EMAIL的方式進行取消訂單。客服部：02-27001808分機24；電子信箱：law@sharing.com.tw。
2.會員選擇門市取書，請於訂單成立後7日內來電(或LINE)預約取書日，未於約定日取書，訂單將為您保留3日，逾期將自動取消訂單。
3.若為任選活動而組套出售的優惠商品（如：任選x本x折、滿額加購 / 贈品...等活動），不可單品取消、退貨，需整筆一併取消。
三、運費說明
1.宅配到府：貨運單筆訂單金額滿1000元，可享免運乙次，未滿則加收80元（台灣本島、離島皆同）。符合單筆訂單免運資格者，若要分批出貨，每次則須收取80元運費。
如遇收件人未收件，導致包裹被退回的情況，新學林將以EMAIL方式通知會員；若要再次寄送，收件人需補80元運費（海外地區運費另計，不得與其他訂單合併寄送），當您完成補繳運費，我們將盡速安排補寄事宜。
2.新學林門市取貨：免運。
註：若遇活動檔期，訂單處理費用(運費/郵資)將依照活動優惠標準調整，不另行公告請參考活動網頁。
四、本公司保留隨時修改、終止變更商品之權利。修改後之商品內容將於本網頁更新，恕不另行通知。
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