人工智慧（AI）系統的運作仰賴龐大數據集來訓練模型與持續優化效能，而這些數據往往涉及跨境流動，直接觸及歐盟《通用資料保護規範》（GDPR）的嚴格要求。《通用資料保護規範》（GDPR）不僅規範個人數據的蒐集與處理，更對跨境傳輸設下多重關卡。企業若要在歐洲市場部署AI解決方案，必須面對合法性、透明性、目的限制與數據最小化等原則的挑戰。隨著AI技術的快速發展，跨境數據傳輸的合規問題，已成為國際化企業無法迴避的關鍵門檻。
AI與個人數據的高度連結，使合規風險進一步放大。AI系統往往需要多樣且大量的數據，其中不可避免包含個人資訊，且數據來源來自不同司法管轄區，經由雲端平台、跨國數據中心及分布式開發團隊處理。這種全球化基礎設施雖提升了效率，卻使《通用資料保護規範》（GDPR）的履行變得更複雜。《通用資料保護規範》（GDPR）嚴格限制個人數據向歐洲經濟區（EEA）與英國以外的傳輸，而AI特有的「數據饑渴」與模型可重識別性，更加劇了合規壓力。例如，假名化數據仍可能在AI演算法下被再識別，決策過程的透明度不足也可能引發監管關切。忽略這些問題，不僅會導致鉅額罰款，更可能造成企業聲譽損害與創新受阻。
跨境數據傳輸受《通用資料保護規範》（GDPR）第五章規範，涉及合規的技術與組織性挑戰。企業在實務上需進行數據流映射，明確識別數據的來源、傳輸路徑與存放地，並透過數據保護影響評估（DPIA）預測潛在風險。同時應加強數據治理與資訊安全控制，採取加密、存取限制與持續監測機制。此外第三方供應商管理至關重要，企業須透過合約與監管要求確保其符合《通用資料保護規範》（GDPR）標準。這些措施必須與員工培訓並行，讓合規意識融入日常運作，才能建立起真正的數據安全文化，讓AI的發展與隱私保護相輔相成。
未來《歐盟AI法案》等新規範將與《通用資料保護規範》（GDPR）交織，形成更完整的監管框架。這意味著企業不能只把合規視為被動負擔，而必須將其納入AI治理與創新策略的一環。合規管理的前瞻佈局，不僅能降低法律與營運風險，更能提升企業在國際市場上的可信度與競爭力。《通用資料保護規範》（GDPR）雖然嚴格，卻也促使企業更重視數據倫理與透明度，推動更健全的AI發展模式。
對台灣企業而言，積極理解並導入這些合規策略，不僅能確保進入歐洲市場的暢通，更能為本土AI產業注入「合規基因」。這不僅是符合法律的需求，更是建立永續與信任的核心。台灣若能將數據治理、隱私保護與AI創新同步推進，將有機會在全球數據經濟中，不僅是跟隨者，更成為規範與價值的倡議者。
楊聰榮（ESG碳減量聯盟理事長，中台灣教授協會理事長，任教於台灣師範大學）
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