繼史上最嚴個資法GDPR後,歐盟「AI白皮書」來了!將對科技業造成什麼衝擊?
繼史上最嚴個資法GDPR後,歐盟「AI白皮書」來了!將對科技業造成什麼衝擊?

繼4年前的《一般資料保護規範》(GDPR)之後,歐盟即將再次為科技巨頭投下震撼彈。歐盟目前正在起草人工智慧與數位經濟法案,預計本週就會對外公佈,各家科技企業均嚴陣以待。

先是Alphabet執行長皮蔡(Sundar Pichai)趕赴歐盟總部所在的比利時布魯塞爾,蘋果AI資深副總裁吉南德里亞(John Giannandrea)、Facebook執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)也陸續前往當地,歐盟新法案的重要性可見一斑。

歐盟本週發表AI白皮書,可能將成未來各國標竿

歐盟預計將於2月19日發布《人工智慧白皮書》(AI White Paper)以及《歐洲數據戰略》(European Data Strategy)兩項新法案,據外媒估計範圍將涵蓋AI規範、平台監管、資料中心實現碳中和、鼓勵企業共享數據刺激創新等面向。

這項法案自去年歐盟新執委上任後,就已是既定項目。新主席烏爾蘇拉.馮德萊恩(Ursula von der Leyen)給予副主席瑪格莉特.維斯塔格(Margrethe Vestager)100天草擬新的AI法案,如今這個期限已經不遠。

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有「矽谷最難纏敵人」之稱的維斯塔格所起草的AI白皮書,即將在本週對外公佈。
圖/ European Commission

對於像Google、Facebook、蘋果這樣在數位服務及AI技術涉入頗深,並作為未來重點發展方向的科技巨頭來說,這項法案重要程度可能不亞於當初的隱私法規GDPR。

AI被視為將來最具顛覆性的技術之一,然而法條規範卻始終跟不上技術發展的速度,如今歐盟即將進行通盤性的審視,外界認為可能將成為往後各國AI立法的標竿。

這樣情況並非沒有前例,巴西去年就借鑒歐盟2016年制定的GDPR,推出LGPD隱私法規。因此眾多矽谷企業都格外關注本次法案內容,未來在歐洲、甚至國際上AI技術的運用規範,可能都取決於歐盟法案怎麼為AI實務定調。

人臉辨識禁令取消,但草案能否周全業界仍然懷疑

AI正逐漸滲透進社會的各個角落,從語音助理、人臉辨識到自駕車,越來越多技術與AI脫不了關係。但維斯塔格曾在採訪中表示,AI存在著諸多疑慮,我們必須確保它能依據龐大數據做出正確的決策,並指出需有隱私規範、防範技術造成歧視的法條,企業也要能解釋AI運作的模式。

維斯塔格特別點出人臉辨識技術的疑慮,聲稱在這項技術滿佈我們生活周遭以前,必須對其做出限制。人臉辨識技術向來難避爭議,辨識有色人種準確度不如白人的情況下,更是逃不開種族歧視的質疑。

facial recognition
人臉辨識向來有歧視及不夠準確的疑慮,先前傳草案計畫禁止未來幾年在公共場合的使用,不過這項法條已從最新的草案中取消。
圖/ shutterstock

過去亞馬遜與美國執法單位的合作,便引起民權組織的反彈;而從社群平台收集臉部數據的新創Clearview AI,也被隱私團體及議員所抨擊。

今年1月時,AI白皮書的內容曾一度流出,其中就包含一項針對人臉辨識的規範,禁止未來3至5年內於公共場所使用人臉辨識技術,待釐清如何立法監管後才會放行。這消息曾引起Google、Microsoft的隔空論戰。

最新的草案中取消了這項人臉辨識禁令,維斯塔格透露,執委會暫時不會採取任何額外限制,並會思考該如何從歐盟的層級進行規管。同時強調AI白皮書會審慎考量對小型企業的影響。

但由於AI涉及層面之廣,這份不到100天起草的白皮書尚未發表就受到質疑。一概而論的法規被認為可能會令許多產業應用束手束腳,從自駕車、AI醫療診斷到語音助理,每個產業所需的規範都不盡相同。

中國有數據、美國有錢,而我們有意志

另外,歐盟這份針對AI起草的白皮書,不光是為了規範技術應用,也頗有政治上的意含。「中國有數據、美國有錢,而我們有意志(Purpose)。」維斯塔格說。她指的是歐洲在AI使用上的堅持,謹守過去維護民眾權益的道路。

與此同時,AI白皮書也將制約過去毫無節制大肆擴張的中美AI產業,這些科技巨頭未來都必須遵從歐盟規範,將該領域的主導權重新拉回一點到歐洲身上,也可能令部份歐洲企業佔有優勢。

Sundar Pichai
Alphabet執行長皮蔡警告,如果歐盟干涉太多,可能會對經濟造成長久影響。

但過猶不及,皮蔡1月曾警告,如果歐盟干涉太多,會對經濟產生長久的影響,「歐洲產業界接納AI的程度,對這塊大陸的未來至關重要,這點必須時刻謹記在心。」

歐盟即將發表的AI白皮書將如何撼動科技領域,讓我們拭目以待。

責任編輯:蕭閔云
資料來源:Bloomberg紐約時報Euractiv

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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