────────────【SSK研討會】─────────── AI原則守則與透明度要求 ~與歐盟AI法案、美國州法之比較,以及基於AI學習現場的實務~ ─────────────────────────────
[研討會詳情] https://www.ssk21.co.jp/S0000103.php?spage=pt_26252
[講師] 安德森、毛利、友常律師事務所 外國法共同事業 合夥人律師 中崎 尚 先生
[日期與時間] 2026年5月20日(星期三) 下午4時~6時
[參加方式] ■ 現場參加 SSK 研討會室 東京都港區西新橋2-6-2 Zymax西新橋大樓4樓 ■ 直播 (Zoom網路研討會) ■ 存檔重播(為期2週,可在您方便的時間無限次觀看)
[重點講義內容] 在日本的AI原則守則(暫定名稱)草案中,以生成式AI開發者和提供者為考量,將概要揭露、回應權利人揭露要求以及回應使用者揭露要求列為核心框架。另一方面,在歐盟,AI法案的透明度義務將於2026年8月2日起適用,要求在與AI互動時發出通知、對AI生成物進行機器可讀的標記、發布有關情感識別和生物分類的通知,以及對涉及深度偽造和公共利益事項的AI生成文本進行標示。此外,在歐盟,針對GPAI模型提供者的義務將從2025年8月2日起適用,GPAI行為準則和學習內容摘要模板也正在制定中。
在美國,透明度法規正依州別制定,而非統一的聯邦法。例如,科羅拉多州從2026年6月30日起,要求高風險AI的開發者和導入者提供公開聲明、影響評估和消費者通知等。另一方面,針對一般對話型AI的「確認其為AI」之揭露義務,並非現行科羅拉多州AI法案的核心義務,而是將在另行審議的對話型AI法案中處理。在猶他州,針對消費者交易和受監管職業中的AI互動,在特定情況下設立了揭露義務和避風港條款。加州則導入了一項制度,要求生成式AI開發者在網站上以文件形式記錄學習數據的來源、數據種類、數量範圍、是否購買/授權,以及是否包含個人資訊等。
本次研討會不僅止於單純的制度介紹,還將結合日本企業應揭露什麼、需承擔多少解釋責任、應如何面對學習數據與版權問題等實務論點進行解說。作為周邊論點,也將探討包含日本著作權法第30條之4在內的AI學習與版權基礎、日本應對權利人的實務操作、歐盟的版權政策與培訓內容摘要,以及美國訴訟與州法動向的影響。
1. AI原則守則的全貌及其在日本AI治理中的定位 2. 應如何理解「遵守或解釋(Comply or Explain)」 3. 揭露框架 4. 作為周邊論點的AI學習與版權 5. 與歐盟AI法案透明度要求之比較 6. 與美國州法層級透明度要求之比較 7. AI類型(高風險AI、對話型AI、深度偽造)之影響 8. 問答環節
※演講內容可能會根據最新動向進行調整。
FACT BOX · 重點整理
- 來源:PR TIMES
- 分類:活動
- 原文日期:2026年5月20日 / 2026年8月2日