鏡頭下的司法轉型：數據犯罪聯防與演算法歧視的追訴標準
撰稿 / 中華企業策略永續發展學會創會理事長
公司治理法律專欄作家莊鈞翔博士
引言：電子數據流挑戰與司法體系數位韌性重構
在全球邁入空間計算（Spatial Computing）的嶄新時代，以 AR/AI 智慧眼鏡為代表的先進技術，正以前所未有的速度和規模，蒐集、處理並傳輸著公民之連續性電子數據流；然而，「法律的健全不能僅止於預防，一旦數據犯罪（Data Crime）發生或隱藏在企業系統中的 AI 演算法（Algorithmic Decisions）導致了難以察覺的系統性歧視，司法體系能否有效追訴、鎖定證據，並對受害者提供公正救濟，便成為衡量國家數位韌性（Digital Resilience）的關鍵標尺。」
這種挑戰的本質，是「證據時間」（Evidentiary Time）與「司法時間」（Judicial Time）之間的速度落差，傳統的刑事訴訟體系，以實體證據、現場勘驗和地域管轄為核心，其設計思維難以應對電子數據所具備的瞬時性、跨境性與「黑箱特性」（Black-box Nature），「數據證據在眨眼間可被覆寫或銷毀，其伺服器可能橫跨多個主權國家，而決策的依據則被深埋於複雜的機器學習模型之中。」
正如中華企業策略永續發展學會創會理事長 莊鈞翔博士所強調，當前我國司法體系面臨的窘境是：《刑法》追訴往往因數據滅失而功敗垂成，而 AI 歧視的受害者則因「舉證責任」的技術壁壘，難以獲得實質救濟。
本文將從法律制度的戰略轉型、證據法則的現代化、以及企業法遵的協同義務三個維度，深入剖析如何建立一套刑事追訴、行政監管、與技術鑑識三位一體的「數據犯罪聯防機制」，同時，莊鈞翔博士將以嚴謹的法律學術視角，提出應對 AI 演算法歧視的「透明度追訴標準」與「柔性舉證責任轉移」策略，旨在為司法、檢察機關與企業法遵部門提供一套具體、可實踐的數位時代司法轉型藍圖。
問題背景與現況分析：數據流與證據法則的結構性衝突
莊鈞翔博士強調，AR/AI 智慧設備所引發的數據犯罪與歧視問題，其根源在於電子數據的技術特性與現行證據法則及司法管轄權的結構性衝突。
一、證據的「高揮發性」與刑事訴訟的失靈風險
電子數據的瞬時性（Transience），已成為刑事偵查程序中的系統性滅證風險。
(一) 雲端數據的「自動銷毀」機制與保全困境
AR 設備蒐集的影像、聲音等高敏感度數據，通常以連續數據流（Streaming Data）形式即時上傳至雲端服務供應商（CSP）的伺服器，為了優化儲存空間和遵守各國法規，CSP 往往設有嚴格的數據保留與銷毀政策（Data Retention and Destruction Policy），可能在數天或數週內自動清除原始數據。
對於依賴《刑事訴訟法》中搜索、扣押、勘驗等傳統手段的偵查機關而言，從接獲報案到取得法院的搜索票或保全令，其間的程序時間差往往足以導致核心證據徹底滅失，這種「高揮發性」證據對「證據保全原則」構成了致命挑戰，使得案件最終可能因「證據不足」而無法起訴或定罪，直接衝擊實質正義的實現。
(二) 跨境數據流對「主權管轄」的實質挑戰
數據流的跨境性（Cross-border Nature）則直接挑戰了國家的「數據主權」（Data Sovereignty）與司法管轄權，當涉案伺服器位於境外時，我國檢察機關必須依賴國際司法互助條約（MLAT）進行證據調取。
然而，MLAT 程序不僅耗時冗長，且高度依賴他國的主權配合意願、雙方實體法與程序法的差異性（例如，是否承認我國的單向通訊監察令），導致數據在等待期間被境外企業依其政策銷毀。
這種「境外數據不可及性」，使得我國司法體系在面對全球化數據犯罪時，實質上處於「管轄權的真空地帶」。
二、AI 演算法的「黑箱特性」與實質平等權的系統性侵害
新型態的挑戰來自於隱藏在企業治理深處的 AI 演算法歧視。
(一) 從「個人偏見」到「系統性偏見」的法律轉變
AI 演算法，特別是深度學習（Deep Learning）模型，透過分析海量數據來進行高利害關係（High-stakes）決策，例如金融信貸、保險定價、乃至於公務人員的招募甄選，如果訓練數據帶有歷史上的種族、性別或地域偏見（Historical Bias），演算法將會「內化並放大」這些偏見，形成一種「系統性歧視」。
這種歧視與傳統的「個人主觀歧視」不同，它是由非人為、數學化的模型所生成，其結果雖然看似中立，但對特定的弱勢群體構成實質上的平等權侵害。
(二) 商業機密與舉證責任的尖銳衝突
演算法的複雜性，使得企業往往以「營業秘密」為由，拒絕向受害者或司法機關揭露其模型架構、訓練數據、特徵權重，在《民事訴訟法》中，「舉證責任原則」要求主張事實的一方（受害者）必須提供證據來支持其主張（例如證明「AI 是因為性別而拒絕我」）。
這種「資訊的絕對不對稱」，使得受害者在 AI 歧視案件中根本無法取得關鍵證據，導致《民事訴訟法》第 277 條的舉證責任原則在此類案件中「顯失公平」，這不僅是技術問題更是法律程序公正性面臨的根本性危機。
法律制度與實務挑戰：證據法則的現代化與司法能動性的展現
面對數據犯罪與 AI 歧視，法律體系必須從靜態的實體法條文，轉向動態的程序法則與司法能動性。
一、雙軌制裁的立體威嚇與《個資法》的域外管轄實踐
單純的《刑法》追訴，難以觸及企業層面的系統性疏失與數據管理漏洞。
(一) 刑事-行政雙軌制裁的強制聯動
必須建立「刑事-行政」的強制聯動機制，達成對個人與組織的立體威嚇。
- 刑事司法（檢察機關）：依《刑法》追訴個人行為人的故意竊錄或數據濫用行為，達成懲罰正義。
- 行政監管（個資會）：依《個人資料保護法》追究企業的數據治理責任，一旦企業未能採行「適當之安全維護措施」（例如容許缺乏警示的 AR 設備進入敏感場域，導致個資洩漏），個資會應依《個資法》第 47 條對其處以高額行政罰鍰，並強制命令其限期改正。
- 實務的必要性：關鍵在於建立《數位數據犯罪協同處理作業規範》，強制要求檢警在偵辦 AR 竊錄或數據濫用案的黃金 48 小時內，向個資會發出行政協助通報，個資會隨即啟動行政調查與數據預防性凍結，以行政權的彈性與速度來克服司法權的程序性緩慢。
(二) 強化《個資法》對跨境數據的實質管轄
面對數據的跨境性，我國必須強化對境外服務提供者的實質管轄能力，依《個人資料保護法》第 47 條等規定，雖然行政罰鍰主要針對境內機關，但對於在中華民國境內「蒐集、處理或利用」我國人民個人資料的境外企業，應明確主張其行政管轄權。
個資會必須與國際數據保護組織（如 APEC、OECD）積極協作，運用行政命令要求境外企業履行數據保全義務，為我國司法追訴提供證據基礎，這是一種「以行政權達成司法目的」的戰略實踐。
二、 AI 演算法歧視：柔性舉證責任轉移與技術鑑識的制度化
在 AI 歧視的民事訴訟中，司法機關必須展現「能動性」（Judicial Activism）運用現有法規，突破黑箱。
(一) 援引《民事訴訟法》「顯失公平」原則的創新
面對企業以「商業機密」為由拒絕揭露演算法資訊時，法官應果斷援引《民事訴訟法》第 277 條但書：「依其情形顯失公平者，不在此限」。
- 法律論述：當所有與歧視認定相關的輸入數據、特徵權重、模型邏輯均由被告企業單獨掌握時，要求原告（受害者）證明「歧視的因果關係」，即構成「顯失公平」。
- 實質轉移：基於此，法官可要求被告企業負起「證明無歧視」的義務，即企業必須提交演算法公平性評估報告與數據偏見測試報告，這是一種「間接的舉證責任轉移」，迫使企業主動揭露透明度，將技術門檻轉化為法律義務。
(二) 建立「電子證據專家證人制度」的迫切性
司法專業技術能力的缺乏，是制約 AI 歧視追訴的關鍵瓶頸。
- 核心訴求：司法體系必須效仿國際做法，由法務部或司法院主導建立獨立、中立的「電子證據專家證人名冊」，這些專家（具備數據科學、統計學、AI 倫理背景）應作為法官的技術顧問，協助法官和檢察官解讀複雜的機器學習模型輸出、數據偏見的統計顯著性，以及演算法決策的可解釋性（Explainability），這是將「程式碼」轉譯為「法條」確保司法公正的必要技術程序。
專家見解與策略建議：企業與司法體系的數位策略軍師藍圖
作為中華企業策略永續發展學會創會理事長，我認為企業主必須將數據治理與司法協作視為「預防性避險」的最高策略，而司法體系則必須將技術能力視為新的司法主權。
一、企業法遵的「司法協作前置」戰略
企業必須建立一套「數據保全優先於數據銷毀」的內部應急機制。
(一) 數據保全與 Legal Hold 程序的強制內建
企業應將「司法保留」（Legal Hold）程序強制內建於其全球數據治理政策中。
- 法遵指導：一旦獲悉任何疑似數據犯罪（如員工竊錄、數據外洩）或收到司法/行政機關的協查請求，法遵部門必須立即向 IT 與雲端服務團隊發出不可銷毀指令。
- 跨境應對：針對境外數據，應預先與 CSP 協商「應急數據鎖定機制」，這不僅是善盡公司負責人的善良管理人注意義務，更是企業避免因數據滅失而面臨司法妨礙、行政重罰的關鍵避險鎖。
(二) 演算法透明度的「預警機制」
企業應將「演算法衝擊評估」（Algorithmic Impact Assessment, AIA）制度化。
- 主動評估：針對所有高利害關係的 AI 應用（特別是涉及個人權利分配的決策），定期聘請獨立第三方進行數據偏見測試、公平性審計。
- 風險報告：預先準備《演算法透明度報告》，記錄模型邏輯、數據權重，這份報告在法庭上不是「自證有罪」而是企業在面臨柔性舉證責任轉移時，可以立即提出的「清白證明」展現企業已盡誠實信用方法與倫理義務。
二、政策制定者的「司法主權」重構策略
政府部門應將重心從事後懲罰轉向程序效率與技術賦能。
(一) 法務部應建立「數位數據犯罪協同處理作業規範」
這項規範必須具有「強制性」，確保刑事偵查與個資會行政調查的即時協同。
- 效率原則：規範應明確規定通報的時限（例如 24 小時內）、數據鎖定的技術標準與責任歸屬，確保行政權能以最快速度介入數據保全。
- 法源依據：該規範應以《個人資料保護法》、《刑事訴訟法》等現有法規為基礎，透過行政命令和作業準則來實現程序創新，而非等待冗長的立法程序。
(二) 推動《電子證據專家證人法》的立法芻議
為制度化技術鑑識能力，長遠來看，我國應借鏡國際經驗推動專法或在《刑事訴訟法》中增設專章，確立電子證據專家證人的法律地位、資格審查、鑑定程序與迴避原則。
- 保障中立性：法律必須保障專家證人的獨立性與中立性，確保其鑑定意見不受訴訟雙方利益的影響，真正成為「法官的眼睛」。
- 技術標準化：規範應要求電子證據的採集、保全、鑑識過程必須遵循國際公認的數位法醫學標準（Digital Forensics Standards），確保證據的合法性、完整性與可靠性。
(三) 參與國際數據治理體系，爭取「快速協查」彈性
臺灣必須積極參與如 APEC CBPR（跨境隱私規則）體系、OECD 數據治理等國際組織，爭取建立「快速數據協查與交換機制」，以繞過傳統 MLAT 程序的低效。這種國際協作，是維護國家「數據主權」在跨境數據流中不被實質侵蝕的外交與法律戰略。
結語與前瞻：以程序正義捍衛數位時代之公民權
鏡頭下的司法轉型，是對程序正義（Procedural Justice）
在數位時代的最嚴峻考驗，電子數據流的瞬時性與演算法的黑箱特性
要求我們的法律人與企業主必須跳脫舊有的思維框架
中華企業策略永續發展學會創會理事長 莊鈞翔博士建議，透過建立「刑事-行政-技術鑑識」的三位一體數據犯罪聯防機制，我們能夠有效克服證據的「高揮發性」與「跨境性」，更重要的是，藉由在民事訴訟中大膽引入「顯失公平」原則，實踐柔性舉證責任轉移並將電子證據專家證人制度化，我們才能真正穿透演算法的黑箱有效捍衛公民的資訊自主權與實質平等權。
最終，司法轉型的成功，將取決於法律人能否將「程式碼」視為新的「法條」，將「數據流」視為新的「證據」，我們必須將技術能力內化為司法體系的核心力量，才能在這場鏡頭下的數據戰役中，確保正義不被數據的瞬時性所掩蓋，讓理性法律與人性關懷，在數位時代中持續發光，體現「法治的數位韌性」。
【法律依據註腳】
本文章引用之法律依據及數據來源如下，均符合2025年中華民國台灣政府現行法令：
- 憲法第 7 條：中華民國人民，無分男女、宗教、種族、階級、黨派，在法律上一律平等。
- 憲法第 12 條：人民有秘密通訊之自由。
- 憲法第 15 條：人民之生存權、工作權及財產權，應予保障。
- 憲法第 16 條：人民有請願、訴願及訴訟之權。
- 憲法第 18 條：人民有應考試、服公職之權。
- 刑法第 315 條之 1：無故利用工具或設備窺視、竊聽他人非公開之活動、言論、談話或身體隱私部位者，或無故以錄音、照相、錄影或電磁紀錄竊錄他人非公開之活動、言論、談話或身體隱私部位者，處三年以下有期徒刑、拘役或三十萬元以下罰金。
- 刑事訴訟法第 1 條：關於刑事訴訟目的。
- 刑事訴訟法第 154 條：犯罪事實應依證據認定之，無證據不得認定犯罪事實。
- 刑事訴訟法第 154 條之 2：違法取得之證據，其有無證據能力，應審酌人權保障及公共利益之均衡維護。
- 刑事訴訟法第 205 條之 2：檢察官、司法警察官或司法警察因調查犯罪情形及蒐集證據，於符合法定要件時，得依規定實施搜索、扣押、鑑定等作為。
- 刑事訴訟法第 379 條：有應於審判期日調查之證據而未予調查，致適用法令違誤者，其判決當然違背法令。
- 民事訴訟法第 277 條：當事人主張有利於己之事實者，就其事實有舉證之責任。但法律別有規定，或依其情形顯失公平者，不在此限。
- 公司法第 23 條第 1 項：公司負責人應忠實執行業務及盡善良管理人之注意義務；如有違反致公司受有損害者，負損害賠償責任。
- 個人資料保護法第 5 條：個人資料之蒐集、處理或利用，應尊重當事人之權益，依誠實及信用方法為之，不得逾越特定目的之必要範圍，並應與蒐集之目的具有正當合理之關聯。
- 個人資料保護法第 19 條：非公務機關對個人資料之蒐集或處理，除本法另有規定外，應有特定目的，並符合法定情形之一者。
- 個人資料保護法第 27 條：非公務機關保有個人資料檔案者，應採行適當之安全措施，防止個人資料被竊取、竄改、毀損、滅失或洩漏。
- 個人資料保護法第 47 條：關於非公務機關違反第 6 條第 1 項、第 19 條、第 20 條第 1 項規定，或中央目的事業主管機關依第 21 條限制國際傳輸者，由中央目的事業主管機關處新臺幣 5 萬元以上 50 萬元以下罰鍰，並限期改正；屆期未改正者，按次處罰。
- 公務人員考試法第 2 條：公務人員之考試，以公開競爭方式行之，其考試成績之計算，除本法另有規定外，不得因身分而有特別規定。
註：以上法條內容均為2025年中華民國政府現行有效之法令，條文引用自官方公布版本並符合文章中所述之法律依據與說明。
企業策略軍師智慧錦囊 —「不先商議，所謀無效；謀士眾多，所謀乃成。」箴言15:22
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ㆍ逢甲大學商學院 兼任助理教授
ㆍ逢甲大學臺中市校友會 理事
學 歷 /
ㆍ商學博士 Ph.D .in Business Administration
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ㆍ德國萊茵TUV兩岸勞資法務管理甲級管理師
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