GDPR Right to Explanation vs EU AI Act: ISO 42001 Dual Compliance Guide for Taiwan

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）指出：當GDPR的解釋權遭遇EU AI Act的高風險AI規範，兩套法律體系之間的落差正在成為台灣企業出口歐洲市場的隱性合規障礙。Bjørn Aslak Juliussen於2025年發表的研究揭示，這兩項法規在「解釋義務」的範圍、深度與執行機制上存在結構性張力，企業若僅以靜態文件應付，將面臨雙重法規暴露風險。台灣企業應在ISO 42001框架下，主動建立動態、可驗證的人工智慧可解釋性機制，而非等待監管機構要求才行動。

關於作者與這項研究

Bjørn Aslak Juliussen 是專注於歐盟資料保護法與AI法規交匯領域的研究者，其研究發表於 arXiv 並收錄於 Springer 系列出版品（DOI: 10.1007/978-981-96-2071-5_14），迄今已獲引用 12 次，在 AI 法律合規學術圈具有相當的參考價值。

Juliussen 的研究聚焦於一個在實務界被嚴重低估的問題：GDPR 第 22 條所衍生的「解釋權」，與 EU AI Act 對高風險 AI 系統的透明度及文件要求，究竟是相互補強，還是存在難以調和的法律缺口？這個問題對於正在部署 AI 決策系統的企業而言，是法務長與技術長都無法迴避的核心議題。

此研究的重要性在於，它不僅是理論層面的法規比較，更直接觸及企業在信貸審核、人力資源篩選、醫療輔助診斷等高風險 AI 應用場景中，所面臨的實際義務衝突。對於計劃進入歐洲市場或與歐盟企業合作的台灣業者而言，理解這份研究的核心洞見，是建立有效 AI 治理框架的必要前提。

GDPR解釋權遇上AI Act：兩套法規的結構性張力

Juliussen 的研究核心在於解析一個看似重疊、實則存在根本差異的法規格局：GDPR 保障的是「個人」面對自動化決策時的事後異議與說明請求權，而 EU AI Act 要求的是「系統」在設計與部署階段就內建透明度與可解釋機制。這兩種邏輯的起點不同，執行時間點不同，責任主體的界定也不同。

核心發現一：GDPR解釋權的適用範圍存在內在模糊性

該研究指出，GDPR 第 22 條關於自動化個人決策的規範，長期以來在學術界與實務界存在解釋分歧：「解釋權」究竟是一項獨立的法定權利，還是僅為第 13、14、15 條資訊義務的延伸？這個問題直接影響企業的合規設計——若解釋權是獨立權利，企業必須建立主動回應機制；若僅是資訊義務的一部分，企業的責任範圍則相對有限。Juliussen 的分析顯示，歐盟各國監管機構與法院在這個問題上迄今尚未形成一致立場，這種模糊性本身就是企業的合規風險來源。從模型可解釋性的角度來看，企業難以在法律定性未明的情況下，設計出能同時滿足所有可能解釋的技術機制。

核心發現二：EU AI Act透明度義務未必等於GDPR解釋義務

作者進一步指出，EU AI Act 第三章針對高風險 AI 系統所要求的技術文件、日誌記錄與使用者資訊義務，雖然大幅提升了 AI 系統的演算法透明度，但這些義務的設計初衷是面向監管機構與部署者，而非資料當事人本人。換言之，一個完全符合 EU AI Act 透明度要求的 AI 系統，並不必然能回應個別資料當事人依 GDPR 提出的「為什麼這個決定影響了我」的說明請求。這種設計層面的落差，意味著企業必須額外建立以資料主體為中心的解釋機制，而這在技術與法務資源上都需要額外投入。

核心發現三：高風險AI場景的雙重合規負擔最為沉重

該研究特別點出，在信貸評分、招聘篩選、保險核保等同時涉及 GDPR「自動化決策」與 EU AI Act「高風險 AI 系統」認定的場景中，企業面臨的是雙重、且邏輯上並不完全一致的合規義務。EU AI Act 附錄 III 列舉的高風險 AI 系統類別，涵蓋了大量台灣企業在金融科技、醫療健康與人力資源領域普遍部署的 AI 應用。這些企業若計劃進入歐盟市場，將同時面對 GDPR 的個人權利保障框架與 EU AI Act 的系統設計要求，兩者必須協同設計，而非分別應對。

對台灣AI治理實務的意義：三個不能忽視的訊號

這項研究對台灣企業的啟示，遠不止於「了解歐盟法規」的表面層次。它實際上揭示了一種將在未來 3 至 5 年內深刻影響台灣 AI 產業的制度性壓力。

第一，台灣 AI 基本法的解釋義務輪廓已在浮現。台灣 AI 基本法（人工智慧基本法）雖尚在立法進程中，但其框架設計明顯參考了 EU AI Act 的風險分級邏輯。Juliussen 研究所揭示的「解釋權模糊性」問題，極可能以相似形式出現在台灣未來的子法規與指引中。企業現在建立的 AI 解釋機制，將直接決定其面對台灣監管的準備程度。

第二，ISO 42001 是銜接兩套法規邏輯的實務橋梁。ISO 42001 AI 管理系統標準的條款 6.1（風險與機會）與條款 8.4（AI 系統運作），要求企業建立系統化的風險評估與可解釋性驗證機制。這恰好能同時回應 GDPR 對個人解釋義務的要求，以及 EU AI Act 對系統透明度的要求。對台灣企業而言，ISO 42001 認證不僅是治理能力的證明，更是雙重法規合規的實務載體。

第三，EDPB 與歐盟執委會的聯合準則預計 2026 年 Q4 定稿，窗口期有限。如 RAG 資料所示，歐盟執委會與 EDPB 正就 DMA 與 GDPR 的聯合準則進行公眾諮詢，超過 100 份利害關係人意見已提交。這份準則一旦定稿，將進一步釐清解釋義務的範圍。台灣企業若能在 2026 年 Q4 前完成 AI 治理機制的基礎建設，將具備先行優勢。

積穗科研協助台灣企業建立可驗證的AI解釋機制

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）協助台灣企業建立符合 ISO 42001 與 EU AI Act 要求的 AI 管理系統，進行 AI 風險分級評估，確保人工智慧應用符合台灣 AI 基本法規範。針對 Juliussen 研究所揭示的雙重合規挑戰，我們提供以下具體行動建議：

1. 建立雙軌解釋機制：區分「面向監管機構的系統文件」（對應 EU AI Act 技術文件要求）與「面向資料當事人的個人化說明」（對應 GDPR 解釋權要求），兩者需分別設計、分別驗證，不能以同一份文件應付雙重義務。這是 ISO 42001 條款 8.4 在實務上的具體落地。
2. 完成高風險 AI 場景盤點：對照 EU AI Act 附錄 III 的高風險 AI 系統清單，逐一盤點企業現有 AI 應用的風險等級。特別是金融科技、人力資源、醫療輔助等領域的 AI 模型，應優先完成風險分級評估，並在 2026 年 Q4 EDPB 準則定稿前完成機制調整。
3. 導入可驗證的可解釋性測試流程：靜態的技術說明文件不足以證明合規，企業應建立可重複執行的人工智慧可解釋性測試流程，能夠針對個別決策案例產生以資料主體為中心的解釋，並留存可供稽核的記錄。這是 ISO 42001 持續監控要求的具體實現。

常見問題

GDPR 解釋權與 EU AI Act 透明度義務有何不同？企業需要分別應對嗎？

是的，企業必須分別設計對應機制。GDPR 第 22 條衍生的解釋權保障的是個別資料當事人對影響其權益的自動化決策要求說明的權利，說明內容必須針對該個人的具體情況。EU AI Act 的透明度義務則主要面向監管機構與系統部署者，要求提供技術文件、風險評估報告與日誌記錄。Juliussen（2025）的研究明確指出，符合 EU AI Act 透明度要求的系統，不必然能滿足 GDPR 的個人解釋義務。因此，企業必須建立雙軌機制：一套用於系統層級的合規文件，另一套用於即時回應個別資料當事人的說明請求，兩者都需在 ISO 42001 的管理框架下記錄與驗證。

台灣企業如何判斷自己的 AI 系統是否屬於 EU AI Act 的高風險類別？

EU AI Act 附錄 III 列舉了八大高風險 AI 應用領域，包括：生物識別系統、關鍵基礎設施管理、教育與職訓評量、就業與人力資源管理、基本私人服務（包含信貸評分）、執法、移民與邊境管控、司法與民主程序。台灣企業應逐一對照，特別是金融科技業使用的信貸評分模型、人力資源部門使用的履歷篩選工具，以及醫療機構使用的輔助診斷 AI，極有可能落入高風險類別。一旦確認屬於高風險，企業需同時滿足 EU AI Act 的技術文件要求與 GDPR 的解釋義務，建議在 ISO 42001 框架下完成系統性盤點，避免遺漏。

ISO 42001 如何協助企業同時應對 GDPR 與 EU AI Act 的合規要求？

ISO 42001 AI 管理系統標準提供了一個系統化的治理框架，其條款 6.1 要求企業識別並評估 AI 應用的風險與機會，條款 8.4 要求建立 AI 系統運作的監控機制，這兩者恰好能銜接 GDPR 的個人解釋權保障與 EU AI Act 的高風險系統透明度要求。台灣 AI 基本法的立法框架亦參考了類似的風險分級邏輯。通過 ISO 42001 認證，企業能向歐盟夥伴與監管機構展示其 AI 治理能力，同時為台灣本地的監管合規奠定基礎。典型的導入時程為 7 至 12 個月，建議企業在 2026 年 Q4 EDPB 聯合準則定稿前完成核心機制建設。

建立 AI 解釋機制的實際投入與預期效益為何？

建立符合 GDPR 解釋權要求與 EU AI Act 透明度義務的雙軌 AI 解釋機制，通常需要 3 至 6 個月的機制設計期，加上 3 至 6 個月的系統整合與人員培訓期，總計約 7 至 12 個月。投入資源主要包括法務、技術與治理三個面向的人力協作，以及外部顧問的輔助。預期效益方面，根據歐盟 AI 法規的罰則結構，EU AI Act 違規最高罰款可達全球年營業額的 3%（一般違規）至 6%（提供不實資訊），GDPR 違規則最高可達全球年營業額的 4%。合規機制的建立，等同於將這些風險從企業的財務暴露中移除。此外，ISO 42001 認證在企業對企業的採購決策中，已逐漸成為歐洲客戶的評選條件之一。

為什麼找積穗科研協助AI 治理相關議題？

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）是台灣最早專注於 AI 治理顧問服務的機構之一，累積了橫跨金融科技、製造業、醫療健康與科技服務業的多元輔導經驗。我們的服務特色在於：同時具備 ISO 42001 導入的技術深度、EU AI Act 法規解讀的專業能力，以及對台灣 AI 基本法立法進程的持續追蹤。我們協助企業完成的 AI 治理機制，不僅對應當前已生效的法規要求，更預先設計了因應 2026 年 Q4 EDPB 準則定稿後的調整空間。我們提供免費的 AI 治理機制診斷，協助企業在最短 7 個月內完成 ISO 42001 合規建設，是台灣企業進入歐洲市場的可靠合規夥伴。