歐洲資料保護委員會（EDPB）在2026年2月發布的刪除權調查報告，給我一個很難忽視的數字：他們聯合調查了將近8,000家企業，回應率不足一成。 這個數字不只是個資法遵落差的指標，它更像是一個訊號：當監管機關開始大規模橫向調查，沒有回應不代表豁免，代表的是還沒輪到你。 更讓我在意的，是這場調查背後的制度性涵義。EDPB首次明確將備份系統納入刪除義務範圍，這意味著企業不能再把「刪除」當成一個資料庫指令的問題，而必須把它理解成一個系統架構問題。這一步看起來是資料保護法的問題，但它實際上開始觸碰AI系統設計的核心：一個以個人資料訓練的模型，要怎麼「刪除」某一筆資料的影響？ 這正是我想在這篇文章討論的事：三個原本分開運作的監管領域——競爭法、資料保護、人工智慧監管——在近年間，已經開始彼此滲透，形成臺灣中小企業難以用過去的法遵邏輯應對的複合壓力。 競爭法：從行為合謀到架構審查 全球反壟斷執法在過去一年發生了一個根本性的轉變，而它的影響遠比多數企業意識到的更廣。 過去的競爭法問題大多有一個清楚的前提：企業之間是否彼此溝通、達成協議。現在這個前提正在鬆動。美國加州的反壟斷法在2026年1月修訂後，正式將「競爭對手共同使用同一定價演算法」納入審查範圍，即使業者之間沒有任何直接溝通，只要共享了同一套系統的輸出結果，就可能被認定為形成協同定價的制度環境。 這個轉變的理論基礎來自稍早的RealPage租金案：多家房東將非公開的即時租金資訊提交給同一平臺，平臺以演算法生成建議租金。法院的判斷是，不需要租東彼此達成共識，這個「共同使用同一個資訊中介」的架構本身，已經可能構成協同定價的條件。 紐約州對Instacart演算法定價機制的調查，和歐盟對Google AI內容抓取的反壟斷調查，都在同一個方向上進一步延伸。歐盟這個案子格外值得注意：Google被指控在未取得授權的情況下，以爬取網路出版商內容的方式訓練AI模型並生成搜尋摘要。這是競爭法第一次正面觸及AI訓練資料取得的合法性問題——從反壟斷法的角度，不是從著作權法。 對臺灣企業的直接影響在這裡：如果你的公司使用第三方定價工具、需求預測平臺或市場分析服務，你需要知道這些服務是否同時服務你的競爭對手，以及這些系統是如何處理競爭敏感資訊的。這不再是IT部門的採購決策，而是一個具有競爭法風險的經營選擇。 歐盟《數位市場法》（DMA）和英國《數位...
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