小桃亂說話

  The Practical Role of Legitimate Interest under the GDPR AI, Operational Constraints, and the Limits of Regulatory Simplification Among the six legal bases for processing personal data under Article 6 GDPR, legitimate interest was not originally designed to support large-scale or continuous data processing as a primary mechanism. Its role was limited and functional: to cover processing activities that cannot realistically rely on consent, do not fall under a legal obligation or the exercise of public authority, yet occur as part of ordinary organisational operations. Such activities are common in large organisations. They include internal administration, cybersecurity measures, fraud prevention, system maintenance, and basic operational analytics. The GDPR deliberately retained legitimate interest for these situations. Article 6(1)(f) does not provide a general authorisation. It conditions its use on whether the processing is necessary for the purposes of a specific legitimate...

從歷史經驗到 AI 與簡化議程制度 在 GDPR 第 6 條所列舉的六種個人資料處理合法性基礎中，「合法利益」（legitimate interest／berechtigtes Interesse）並非原本設計用以支撐大規模、持續性資料處理的主要依據。其制度定位相對明確：適用於那些不適合以同意作為法律基礎、亦不屬於法定義務或公權力行使，但在組織日常運作中客觀上會發生的資料處理行為。 此類行為在大型組織中並不罕見，例如內部管理、資通安全防護、反詐欺機制、系統維運，或為確保基本營運所進行的必要分析。GDPR 在條文設計上，正是為了這類情境，保留合法利益作為一項有限且受拘束的法律基礎。第 6 條第 1 項 (f) 款並未提供概括性授權，而是明確以處理是否「為特定合法利益所必要」作為前提，其英文條文使用 “processing is necessary for the purposes of the legitimate interests”。 在相當長的一段時間內，這樣的制度定位並未出現實質動搖。然而，隨著資料處理實務條件的變化，特別是近年生成式人工智慧模型訓練、資料再利用，以及跨平台資料流通的快速擴張，資料處理的型態已發生結構性轉變。 在資料量高度集中、來源分散，且資料並非直接向資料主體蒐集的情境下，同意作為主要法律基礎，實務上愈來愈難以操作。要求控制者在資料蒐集階段即逐一確認資料主體身分、聯繫方式，並取得具體、即時且可理解的同意，往往不具可行性。即便形式上取得同意，實務中亦常見事後補作或統一格式處理的情況。 此類同意安排未必能確保資料主體真正理解資料將如何被使用，反而可能使同意機制流於形式，進而削弱其原本作為權利保障工具的功能。在制度層次上，問題已不僅是執行困難，而是同意作為法律工具，在特定資料處理情境中逐漸喪失其規範效力。 在此等實務條件下，控制者自然轉向其他仍可運作的合法性基礎。合法利益因而被更頻繁援引，並在部分情境中實際成為支撐資料處理活動的主要法律依據。這一發展並非源於法條設計的變更，而是在既有法律框架下，因可行選項有限所形成的制度結果。 然而，第 6 條第 1 項 (f) 款的限制並未因此消失。該款明確保留其否定條件： 僅在控制者或第三方所主張的利益未被資料主體的利益，或其基本權利與自由所凌駕時，方得以合法利益作為處理依據 。其英文條文為 “e...

When law outruns capability, enforcement becomes a gamble. 歐盟最新提出的「數位綜合方案」，將原本預計自 2026 年起陸續落地的 AI Act 高風險義務整體延後，並對 GDPR 的若干適用標準作出調整。這一系列時間表與技術條文的修改；從法制運作角度看，其實是歐盟試圖重新修正過去幾年高度前傾的監管節奏。核心訊息很直接： 當規範在行政能力、標準體系與產業準備都尚未到位時提前生效，制度本身便會成為新的風險來源，同時對 法律確定性（Rechtssicherheit）與可執行性（Vollzugstauglichkeit)產生損害。 過去十年，歐盟在數位領域採取的是一套高度主動的立法模式：先以框架性規範設定邊界，再透過技術標準、指引與執法實務慢慢填補細節。GDPR、DMA、DSA 乃至 AI Act 無不如此。這樣的作法在政治上具有明顯的宣示效果，也強化了歐盟作為「規則輸出者」的角色。但在 AI 與資料治理領域，這種先立架構、後補能力的路線，逐步暴露出其結構性限制： Regelungsdichte（規範密度）可以很高，Vollzugskapazität（實際執行能力）卻未必能跟上。 AI Act 的高風險義務便是一個典型例子。法條要求涵蓋技術文件完整性、訓練資料可追溯性、模型行為監測機制、風險管理流程等多重層面，每一項都假設存在一套成熟的標準體系與行政審查機制。然而，相關技術標準仍在制定過程中，各國主管機關的準備度明顯不一，企業端也尚未形成穩定的 best practice。在這樣的條件下，法規若在原定時程強行生效，實務上極易出現「義務已存在，但合格標準與審查方式未臻明確」的狀態。 對企業而言，這意味著法規遵循被迫建立在猜測之上：不知道做到何種程度才足以被認定為合規，卻必須提前調整內部結構與資源配置。對主管機關而言，則是在執法時缺乏穩定的判準，不同成員國之間的差異難以避免。這種情形直接侵蝕了 Rechtssicherheit，使法律本身成為一種額外的不確定性，而不是降低不確定性的工具。從這個角度看，延後義務並非削弱監管，而是試圖讓規範重新落在與現實能力大致相稱的水位，回到 Verhältnismäßigkeit（比例原則）可接受的範圍之內。 GDPR 的調整呈現出相同的邏輯，只是焦點從 AI 行為，轉移到資...

The EU’s Digital Omnibus signals a critical pivot: admitting that premature regulation endangers the very certainty it seeks to create. The European Union’s introduction of the "Digital Omnibus" package—which proposes delaying key high-risk obligations under the AI Act and recalibrating GDPR standards—is more than a mere adjustment of timetables. From the perspective of legal operations, it represents a structural correction to a regulatory rhythm that has become dangerously front-loaded. The core message from Brussels is blunt: when regulations enter into force before administrative capacity, technical standards, and industrial readiness are established, the institution itself becomes a source of risk. Instead of fostering order, premature regulation simultaneously damages Legal Certainty ( Rechtssicherheit ) and Executability ( Vollzugstauglichkeit ) . The Structural Deficit: Density vs. Capacity For the past decade, the EU has pursued a hyper-active legislative model: set...