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title: "EU AI Act 2026 施行前檢查：通用 AI、生成物標示、網路安全義務指引"
locale: zh-hant
category: report
category_name: "研究報告"
translation_status: reviewed
license: cc_by
author: "injoys"
source_url: https://injoys.com/en/articles/eu-ai-act-2026-gpai-cybersecurity-labeling
published_at: 2026-07-14T02:40:10+09:00
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# EU AI Act 2026 施行前檢查：通用 AI、生成物標示、網路安全義務指引

> 在2026年8月2日適用階段到來前，以檢查清單方式整理 EU AI Act 的通用 AI 模型義務、AI 生成內容標示與標籤，以及高階 AI 網路安全計畫。即使是 EU 以外的企業，只要向 EU 市場提供模型或服務，也必須檢視文件化、著作權、風險管理、標示義務與監管風險。

## Key Points

- 2026年8月2日是 EU AI Act 的透明度與標示義務，以及通用 AI 監管執法在實務上變得重要的時間點。
- 通用 AI 模型提供者必須檢查技術文件、下游提供者資訊、著作權政策，以及訓練資料摘要公開義務。
- 具有系統性風險的通用 AI 模型，會被額外要求進行模型評估、風險緩解、重大事故通報與網路安全防護措施。
- AI 生成或操控的內容可能適用機器可讀標示與使用者告知義務。
- 即使是 EU 以外的企業，只要向 EU 市場提供通用 AI 模型或搭載該模型的服務，也可能成為 AI Office 與 EU 規則的監管對象。

## 概要

EU AI Act 將在 2026年 8月 2日前後進入直接影響企業實務的階段。尤其是通用 AI 模型、生成式 AI 輸出物標示，以及高階 AI 的網路安全風險管理，正同時受到關注。

2026年 7月 7日，歐洲委員會發布了一項新計畫，處理高階 AI 對網路安全帶來的風險與機會。這與 AI Act 的通用 AI 監督、模型評估、事故應對，以及與 ENISA 等 EU 網路安全機構的合作方向相互銜接。

本文並非法律條文解釋，而是基於公開的歐洲委員會與 AI Act Service Desk 資料，用於實務檢查的知識資料。

## 1. 2026年 8月 2日重要的原因

EU AI Act 並不是一次全部適用的法律，而是依條文逐步適用。2026年 8月 2日可理解為以下義務正式對企業營運產生影響的時間點。

| 領域 | 2026年檢查重點 | 企業應確認的問題 |
|---|---|---|
| 通用 AI 模型 | AI Office 監督與執法、文件化・著作權・風險管理體系 | 我們的模型是否提供給 EU 市場？是否屬於通用 AI 模型？ |
| 生成內容標示 | 對 AI 生成・操縱的文字、影像、音訊、影片進行標示・告知 | 輸出物是否有被人誤認為真實內容的風險？ |
| 系統性風險 | 高階效能模型的評估、緩解、事故通報、網路安全 | 模型是否具有大規模影響或被濫用的可能性？ |
| 網路安全 | 高階 AI 存取權、模型評估、ENISA 合作 | 安全測試與漏洞應對是否符合監管期待水準？ |
| EU 外企業 | 境外提供者在向 EU 市場提供時也可能適用 | 是否有 EU 使用者、客戶、發布管道？ |

需要注意的是，通用 AI 相關義務的適用時間點，以及既有模型的過渡期間，可能會依模型發布時間與法律地位而有所不同。因此，在 2026年，不僅是「新模型」，也需要重新檢查已發布模型的文件、政策與標示方式。

## 2. 核心用語整理

| 用語 | 意義 | 實務上的重要性 |
|---|---|---|
| 通用 AI 模型 | 可用於多種目的與任務，並可整合至多個系統的 AI 模型 | 基礎模型、大型語言模型、多模態模型可能屬於此類 |
| GPAI | General-Purpose AI 的縮寫，是 EU AI Act 通用 AI 相關規範中常用的表述 | 判斷模型提供者義務的出發點 |
| 系統性風險 | 可能對社會、經濟、安全造成廣泛影響的風險，例如大規模影響、重大事故、濫用可能性等 | 額外評估・緩解・通報義務的基準 |
| AI Office | 在 EU 層級的 AI Act 執法與通用 AI 監督中扮演核心角色的機構 | 通用 AI 模型提供者的監督接點 |
| 生成內容標示 | 讓人或機器能夠知道內容是由 AI 生成或操縱的標示 | 公開深偽、合成影像、AI 生成文字時的核心事項 |

## 3. 通用 AI 模型提供者的基本義務

通用 AI 模型提供者不是單純的應用程式業者，而是開發、發布、提供模型本身的主體。若向 EU 市場提供模型，或使其能整合至 EU 內服務，應檢討以下義務。

| 義務 | 內容 | 所需產出物範例 | 備註 |
|---|---|---|---|
| 編製技術文件 | 關於模型開發、訓練、測試、效能、限制的文件化 | 模型卡、技術文件、評估報告 | 回應監督機關要求的基礎 |
| 下游提供者資訊 | 向整合模型並建立 AI 系統的業者提供必要資訊 | 整合指南、使用限制、風險資訊 | 需反映於 B2B 合約與 API 文件 |
| 著作權遵循政策 | 建立遵循 EU 著作權法的政策 | 資料蒐集政策、權利人請求處理程序 | 與訓練資料治理相連 |
| 公開訓練內容摘要 | 公開對訓練所用內容足夠詳細的摘要 | 以歐洲委員會範本為基礎的摘要 | 需在營業秘密與透明性之間取得平衡 |
| 紀錄保存與應對 | 維持可回應監督機關詢問與調查的內部紀錄 | 文件管理體系、指定負責人 | 事後可證明性很重要 |

### 開源模型也並非完全豁免

AI Act 可對符合一定條件的自由・開源通用 AI 模型給予部分較寬鬆的處理。然而，並不會僅因為是開源，所有義務就消失。尤其是著作權政策、訓練內容摘要，以及對具有系統性風險的模型所適用的額外義務，都需要另行檢討。

## 4. 具有系統性風險的通用 AI 模型的額外要求

高階通用 AI 模型需要比一般模型更嚴格的管理。EU AI Act 特別另行處理「具有系統性風險的通用 AI 模型」。

### 系統性風險判斷因素

根據公開的 EU 資料，系統性風險與以下因素相關。

- 極高效能或廣泛影響力
- 擴散至眾多使用者與產業的可能性
- 網路攻擊、生物・化學・物理性風險、操縱・不實資訊等濫用可能性
- 發生重大事故時，社會損害擴大的可能性
- 大規模運算量或委員會指定等法律所定標準

### 額外義務地圖

| 額外義務 | 說明 | 實務檢查 |
|---|---|---|
| 模型評估 | 系統性評估模型效能、限制、風險 | 是否同時有事前評估與發布後評估？ |
| 對抗性測試 | 測試誤用、越獄、執行危險指示可能性等濫用情境 | 是否記錄紅隊測試與安全測試？ |
| 風險評估・緩解 | 降低已確認系統性風險的技術・營運措施 | 是否有安全篩選器、存取限制、監控、使用者政策？ |
| 重大事故追蹤・通報 | 文件化並通報嚴重事故與矯正措施 | 是否有事故分類標準與通報程序？ |
| 網路安全保護 | 保護模型、權重、API、訓練・部署基礎架構 | 是否有防禦模型竊取、提示攻擊、資料外洩？ |

## 5. AI 生成內容標示・標籤義務

自 2026年 8月 2日起，企業尤其需要注意的領域之一，是 AI 生成・操縱內容的標示。AI Act 的透明性義務，重點在於當使用者與 AI 互動或接觸 AI 生成內容時，降低誤認。

| 對象 | 要求的措施 | 範例 |
|---|---|---|
| AI 生成的影像・音訊・影片 | 能夠標示其為人工生成或操縱 | 合成人物影像、AI 語音、深偽影片 |
| 生成式文字 | 用於提供公益事項資訊時，需檢討透明性 | 新聞性摘要、與選舉・公共政策相關的自動生成文字 |
| 與 AI 的互動 | 使用者應能知道自己正在與 AI 系統互動 | 聊天機器人、客服自動回覆、語音代理 |
| 深偽公開 | 發布者或使用者可能需要告知操縱事實 | 名人合成影片、看似真實事件的合成物 |

### 實務適用的核心

- 標示方式應同時考量人可見的告知，以及機器可讀的浮水印・中繼資料。
- 標示應在不損害內容目的的同時保持明確。
- 即使可適用例外或緩解，也較安全的做法是留下內部判斷依據。
- 行銷、客戶支援、教育、安全訓練內容也可能成為標示義務對象。

## 6. 2026年 7月 EU 高階 AI 網路安全計畫的意義

歐洲委員會於 2026年 7月 7日發布了一項新計畫，處理高階 AI 對網路安全帶來的風險與機會。該計畫並非單純將 AI 視為監管對象，而是採取一種方法：將 AI 作為提升網路防禦能力的工具來運用，同時管理高階 AI 本身的安全風險。

### 為何重要

| 議題 | 意義 | 對企業的影響 |
|---|---|---|
| 高階 AI 存取權 | 使安全研究人員與防禦主體能夠運用最新 AI 能力的方向 | 需要用於安全測試的存取、研究合作、負責任揭露程序 |
| 模型評估 | 評估高階 AI 是否可能強化網路攻擊 | 需要評估漏洞利用、釣魚自動化、惡意程式支援可能性 |
| ENISA 合作 | 強化與 EU 網路安全專門機構的合作 | 安全標準、資訊分享、事故應對期待水準上升 |
| 風險與機會並行 | 將 AI 同時視為攻擊工具與防禦工具 | 安全產品企業與 AI 模型企業都會受到影響 |

## 7. EU 之外企業的實務風險

EU AI Act 並不只是 EU 內企業的問題。向 EU 市場提供 AI 模型或服務的境外企業，也可能成為適用對象。

### 境外企業應確認的問題

1. EU 使用者是否能使用模型 API、應用程式、平台？
2. EU 企業客戶是否將模型整合至自身服務？
3. 模型輸出是否在 EU 內被使用或產生影響？
4. 是否需要 EU 內代表人或聯絡體系？
5. 是否能以 EU 標準說明訓練資料、著作權、個人資料、安全文件？
6. 是否已將 AI 生成內容標示反映於產品 UI 與 API 回應？
7. 發生重大事故時，是否有與 EU 監督機關溝通的程序？

### 合約風險

EU 客戶公司為遵循 AI Act，很可能會向模型提供者要求更多資訊。因此，應在 API 條款、企業合約、資料處理文件、安全附錄中反映以下事項。

- 模型的用途與限制事項
- 禁止或受限制的使用案例
- 風險告知與安全功能
- 是否支援生成內容標示
- 安全事故通知程序
- 著作權及訓練資料相關說明
- 為下游提供者遵循法規所需提供的資訊範圍

## 8. 企業用檢查清單

### A. 模型分類

- [ ] 已分類我們的產品是 AI 系統、通用 AI 模型，或兩者皆是。
- [ ] 已確認模型是否提供給 EU 市場。
- [ ] 已另行檢討開源發布與實際豁免可能性。
- [ ] 已評估系統性風險可能性。

### B. 文件化

- [ ] 將技術文件維持在最新狀態。
- [ ] 文件化模型評估結果與限制。
- [ ] 向下游提供者提供必要資訊。
- [ ] 準備訓練內容摘要公開範本。
- [ ] 已建立著作權遵循政策。

### C. 標示・透明性

- [ ] 已制定 AI 生成影像、語音、影片、文字的標示標準。
- [ ] 已設計 UI、API、中繼資料、浮水印中適當的標示方式。
- [ ] 已檢討深偽或公益資訊文字是否需要另行告知。
- [ ] 若適用標示例外，留下判斷依據。

### D. 網路安全

- [ ] 已檢查模型權重、訓練資料、部署基礎架構的保護措施。
- [ ] 已測試提示注入、資料外洩、模型竊取、惡意使用。
- [ ] 運作紅隊及漏洞回報程序。
- [ ] 已指定重大事故通報程序與負責人。
- [ ] 已制定安全研究人員存取與負責任揭露政策。

### E. 治理

- [ ] 已指定 AI Act 負責部門。
- [ ] 已劃分法務、安全、產品、資料、業務團隊的角色。
- [ ] 已準備可回應 EU 客戶遵循要求的資料室。
- [ ] 監控 AI Act Service Desk 與歐洲委員會指引更新。

## 9. 簡短結論

2026年 8月 2日是 EU AI Act 具體反映到企業文件、產品 UI、模型評估、安全營運、客戶合約的時間點。通用 AI 模型提供者僅準備技術文件與著作權政策並不足夠。必須將生成物標示、系統性風險評估、重大事故通報、網路安全保護、EU 客戶應對，整合成一套法規營運體系。

尤其因為高階 AI 在網路安全領域會同時提升攻擊與防禦兩方面的能力，EU 正提出包含模型存取權、評估、ENISA 合作在內的政策方向。EU 之外的企業若與 EU 市場有所連結，現在就是將內部檢查表轉換為實際營運文件的時候。

## FAQ

### 2026年8月2日，EU AI Act會有哪些變化？
AI生成內容的標示與透明度義務將開始正式影響企業實務，針對通用AI模型的EU層級監督與執法風險也會提高。模型提供者、服務提供者及EU客戶都應檢視文件化與標示體系。

### 通用AI模型和一般AI系統有何不同？
通用AI模型是指可被重複用於多種目的與任務的基礎模型。一般AI系統則更接近於被實作為特定功能或服務的產品。同一家公司也可能同時是模型提供者和AI系統提供者。

### EU以外的企業也必須遵守EU AI Act嗎？
若向EU市場提供模型、API、應用程式、平台或AI功能，或對EU使用者與客戶產生影響，則可能適用。因此，美國、韓國、日本等域外企業若有EU客戶與發布管道，也需要進行檢視。

### 通用AI模型提供者的基本義務是什麼？
核心在於編製技術文件、向下游提供者提供必要資訊、遵守EU著作權法的政策，以及公開訓練內容摘要。也必須管理文件與內部紀錄，以便回應監管機關的要求。

### 具有系統性風險的通用AI模型還需要額外滿足哪些要求？
需要進行模型評估、對抗性測試、系統性風險評估與緩解、重大事故追蹤與通報，以及適當的網路安全保護措施。模型的性能越高、影響力越大，越需要仔細檢視是否屬於此類別。

### AI生成內容是否一定要加上標籤？
AI生成或操縱的圖片、音訊、影片及部分文字，可能適用標示或告知義務。實際適用方式會依內容類型、使用情境、是否屬於公益資訊，以及例外可能性而有所不同。

### 機器可讀的標示是什麼？
這是指不僅包含人們能看到的文字，也包括中繼資料、浮水印、可偵測訊號等，讓系統能識別是否為AI生成的方式。在EU AI Act的透明度義務中，這類技術性標示手段非常重要。

### 開源通用AI模型是否沒有義務？
並非如此。若符合一定條件，部分文件提供義務可能會減輕，但著作權政策、訓練內容摘要，以及具有系統性風險模型的額外義務，仍然需要檢視。

### 2026年7月EU的高階AI網路安全計畫為何重要？
因為高階AI既可能強化網路攻擊，也可能提升防禦能力。EU提出透過模型評估、安全研究存取、與ENISA合作等方式，同時管理風險與機會的方向。

### 企業現在應該先準備什麼？
首先應整理模型與服務的法律分類，並準備技術文件、著作權政策、訓練內容摘要、生成物標示標準、網路安全測試及事故通報程序。也建議一併整備EU客戶合約所需的資訊提供範圍。

## Sources

- [歐盟委員會：歐盟新計畫，以應對先進 AI 在網路安全中的風險與機會](https://commission.europa.eu/news-and-media/news/new-eu-plan-address-risks-and-opportunities-advanced-ai-cybersecurity-2026-07-07_en)
- [歐盟委員會數位策略：通用 AI 模型提供者指南](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/guidelines-gpai-providers)
- [AI Act 服務台：資源](https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/resources)
- [歐盟委員會數位策略：AI Act 中的通用 AI 模型——問答](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/general-purpose-ai-models-ai-act-questions-answers)

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