美眾議院擬立法要求ISP業者留存用戶資訊
八位美國眾議員於2007年2月6日連署提出新法案，擬賦予司法部門首長更大的權限要求網路服務提供者（ISP）記錄用戶的網路活動並留存特定的用戶資訊。草案提交眾議院審議後，隱私保護機構紛紛表達反對立場。
此次由德州眾議員Lamar Smith主導的新法案「the Internet Stopping Adults Facilitating the Exploitation of Today's Youth Act of 2007（簡稱SAFETY Act）」中，ISP業者必須保留的用戶資料，最低限度需包括用戶姓名、地址、電話及IP位址；至於用戶資料的留存期間，則將交由美國司法部決定。以現況而言，多數ISP業者所保存的用戶資訊均在半年以下；然而美國司法部部長Alberto Gonzales曾於2006年9月公開倡議ISP業者資料留存期間，應以兩年為宜。
此外，草案亦要求ISP業者發現其所提供的服務存在兒童色情情事時，應主動通報主管機關，否將面臨15至30萬美元的罰金；若其有意地助長兒童色情的流傳，更可能面臨最高10年的徒刑。
批評者如「民主及科技中心」（Center for Democracy and Technology；CDT）表示，此法案不啻為對憲法修正條文第一條的威脅，毫無限制的授權更可能肇致用戶資料的留存期間成為司法首長個人得以專擅決策之事項。
郭戎晉
副主任兼應研組組長 編譯整理
The Library of Congress，2007年02月06日，http://rs9.loc.gov/cgi-bin/query/z?c110:H.R.837:，最後瀏覽日：2007年02月16日
Yahoo! JAPAN，2007年02月16日，http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20070216-00000009-inet-inet，最後瀏覽日：2007年02月16日
CDT，2007年02月15日，http://www.cdt.org/speech/20070215freespeechincongress.pdf，最後瀏覽日：2007年02月16日
美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。
用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料，以創造新內容和想法的AI技術，其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例，OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後，短短二個月內，全球月均用戶數即達到1億人，無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟，生成式AI大量使用後，其中的問題也逐漸浮現。例如，ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納，無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀，卻未重新審視其所提供判決之正確性，以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中，原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約，飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷，並於2022年2月向法院提起訴訟，要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償；哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》（Montreal Convention）第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而，法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢，進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供，並宣稱針對ChatGPT所提供的判決，曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務，可能有助於提升效率，惟，從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出，依目前生成式AI技術之發展，仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]： 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習，生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示，OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數，約會消耗1,287兆瓦/時的電力，並排放552噸二氧化碳。亦即，每當向生成式AI下一個指令，其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期（Capability Overhang） 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能，此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力，則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練，若輸入資料在訓練時未受監督，而帶有真實世界既存的刻板印象（如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等），據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時，需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而，若原始資料來源不明確，可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮，導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆，若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外，生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統，當產出結果有偏誤時，若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破，然而，生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料，降低詐騙的進入門檻。又，駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下，利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法，增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時，由於輸入的資料存儲於外部伺服器，若要追蹤或刪除有一定難度，若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改，將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI（Shadow AI） 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加，若開發人員與使用者未進行充分溝通，或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具，將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中，法院關注的焦點在於律師的行為，而非對AI技術使用的批判。法院認為，隨著技術的進步，利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當，惟，律師應踐行其專業素養，確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進，仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時，需具備獨立思考判斷的能力，並驗證產出結果之正確性，不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時，除確認結果正確性外，更需注意資料保護及治理議題，例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下，可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型，或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布，以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限，仍應抱持開放的態度，在技術使用與風險預防之間取得平衡，以能夠在技術發展的同時，更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).
IMDRF於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》草案，促進國際監管的一致性與產品流通性一、緣起與目標 「依賴制度（reliance）」指一國有效利用他國的審查結果，而減少重複作業、提升效率，並促進病人更快取得安全、有效產品的政策。為此，國際醫療器材法規管理論壇（International Medical Device Regulators Forum, IMDRF）於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》（Playbook for Medical Device Regulatory Reliance Programs）草案，協助各國建立與管理依賴制度。惟此制度並非「無條件接受他國決策」或「國際換證」，而須由各國自行決定如何利用依賴制度，並承擔最終監管責任。 二、應用範圍 該手冊適用於所有醫療器材（含體外診斷器材）或輔具，並涵蓋產品生命週期各階段（如技術文件審查或品質管理系統驗證等）。 三、依賴機制的類型 手冊歸納三類依賴機制並舉例說明： 1.工作共享（Work-sharing）：指多國協作進行監管任務，可為聯合評估、聯合檢查，或共同推出監管標準等。如IMDRF推出的「醫療器材單一稽查計畫」，訂定多國之驗證機構對製造商的統一稽核標準，使廠商受稽後所作成的稽查報告可一次性符合數國法規。 2.簡化審查（Abridged Review）：以他國完整的審查成果作為基礎，僅針對當地「特有」及「新增」的風險進行審查。如新加坡健康科學局已實施簡審制度。 3.承認（Recognition）：正式接受他國監管決策結果作為判斷依據，可分為單、雙、多邊的承認。如CE標誌的醫材可在歐盟27個成員國內通行。 四、結語 IMDRF並非藉由該手冊推行「最佳模式」，而是協助各國依需求發展適合的監管依賴策略，加強協作與資源共享，進而促進全球監管上的一致性與產品流通性。近年世界衛生組織及區域組織（如歐盟、東協、非洲聯盟發展署）越加重視各國監管法規的一致性，並將審查資源移向人工智慧或高風險醫材的監管探索中，此監管趨勢值得我國持續關注。
揭露智財資訊，展現永續發展之動能揭露智財資訊，展現永續發展之動能 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年04月02日 隨著ESG議題持續醞釀，永續資訊揭露已成為國際間政策規劃所討論的重點，各國亦逐漸重視這股永續浪潮。 另一方面，企業價值的來源已轉變為智慧財產和無形資產，成為企業競爭力的來源，對於實現永續轉型（Sustainable transformation，SX）或推動永續發展具有重要意義，因此如何揭露企業對於智慧財產權與無形資產的投資於永續報告書中更顯重要。 壹、事件摘要 日本針對智慧財產與無形資產對於永續發展的政策推動始於《公司治理守則》的修訂。在制定出《智財與無形資產管理指引》後，日本智慧財產權戰略本部強調企業對於智慧財產與無形資產的投資與利用，以加速企業價值提升和獲取投資資金的良性循環，並強化公司、投資者和金融機構之間的「合作」。近期，日本智慧財產權戰略本部更開始評估有關國際永續準則委員會（International Sustainability Standards Board，以下簡稱ISSB）的資訊揭露要求[1]。 貳、重點說明 日本《公司治理守則》於2021年6月的修訂要求上市公司揭露具體、易於理解的智慧財產投資資訊。為回應前述修訂，日本智慧財產權戰略本部於2022年1月制定《智財與無形資產管理指引1.0》，指出投資者將智財與無形資產資訊視為評估公司未來價值的重要標準，因此鼓勵公司建構與實施符合ESG要求的智財和無形資產的投資與利用策略，並透過揭露明確其地位，以產生長期正向的價值評價。有鑑於揭露未能達到預期的效果，於2023年3月修訂《智財與無形資產管理指引2.0》，促使與智財和無形資產相關的公司舉措和揭露能體現其價值，以利公司與投資者的溝通，並展現出公司之未來價值。 考量到國際永續準則委員會（ISSB）於2023年6月公布了兩大國際永續資訊揭露框架準則，象徵全球永續財務與非財務資訊的揭露已逐步整合為全球通用的標準，日本智慧財產權戰略本部於2023年8月召開會議，確認智財資訊的揭露符合ISSB之要求，因而提案ISSB評估是否將智財、無形資產、人力資本等都納入永續資訊揭露應揭露之範疇。 為持續推動企業積極實踐永續發展，我國金融監督管理委員會亦於2022年3月發布「上市櫃公司永續發展路徑圖」，以四大主軸、五項重點協助上市櫃公司邁向永續發展，提升國際競爭力。其中「精進永續資訊揭露」、「推動ESG評鑑及數位化」更納入階段性目標，顯示出資訊揭露、永續報告書、ESG評鑑之推動三者已成為我國政策推動的重要評估事項[2]。 參、事件評析 在永續議題的持續發酵下，如何透過政策確保企業邁向永續發展乃一大議題，又由於對智財與無形資產之投資與利用乃企業競爭力的根源，更顯企業揭露此類資訊之重要性，不可輕易忽視。以往，我國企業會透過公司治理評鑑的2.27指標[3]，彰顯要求上市上櫃公司公開揭露智財管理資訊。近年來，伴隨著永續發展等相關政策之推動，企業應進一步評估如何在永續報告書中呈現與智財相關的資訊，以順應未來評鑑制度之轉換，並呈現智財是企業創新的關鍵。 在智慧局公布的2023年專利百大排名中，前十大[4]無一例外地依全球報告倡議組織（Global Reporting Initiative，以下簡稱GRI）所推出的國際標準永續報告書撰寫框架，且所有廠商都有在「GRI 3重大主題」中揭示與智財相關之資訊，凸顯其創新研發連結永續發展之動能。換言之，透過「GRI 3重大主題」將智財資訊揭露予更多利害關係人知悉，可謂我國標竿廠商展現其核心企業價值的主要管道。企業可參考上述企業於永續報告書揭露智財資訊模式，將智財議題形塑成一項重大主題，並揭露於特定章節以回應利害關係人之關注。首先，鑑別出各類利害關係人。接著，辨別相關衝擊因子，以篩選永續議題。然後，評估永續議題對企業之實際或潛在的正、負面衝擊。最後，確立企業所揭露之重大主題，並回應利害關係人所重視之資訊。 在永續發展、資訊揭露對於企業的衝擊下，財團法人資訊工業策進會科技法律研究所創智中心(以下簡稱創智中心)2023年針對我國上市上櫃企業進行企業智財現況調查，調查發現超過一半企業願意公開揭露智財資訊，而這些企業認為，公開揭露智財資訊有助於外界客觀評估公司之真實價值與競爭力，亦能協助公司落實ESG永續經營。為協助企業將智財資訊分別連結至永續發展之環境保護(E)、社會責任(S)以及公司治理(G)面向，創智中心將持續觀測各國法令動態以及國內外智財揭露案例，推動企業將智財資訊完整呈現於永續報告書。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]〈知財投資・活用戦略の有効な開示及びガバナンスに関する検討会第22回〉，首相官邸，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/tousi_kentokai〈最後瀏覽日：2024/4/2〉。 [2]金管會發布「上市櫃公司永續發展行動方案(2023年)」〉，金融監督管理委員會，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0%2C2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202303280001&dtable=News〈最後瀏覽日：2024/4/2〉。 [3]〈公司治理評鑑〉，公司治理中心，https://cgc.twse.com.tw/evaluationCorp/listCh〈最後瀏覽日：2024/4/2〉。評鑑指標2.27：公司是否制訂與營運目標連結之智慧財產管理計畫，並於公司網站或年報揭露執行情形，且至少一年一次向董事會報告？ [4]〈智慧局公布112年專利百大〉，經濟部智慧財產局，https://www.tipo.gov.tw/tw/cp-87-932910-26c76-1.html〈最後瀏覽日：2024/4/2〉。在專利申請方面，前十大分別是台積電、聯發科、友達、宏碁、南亞科、英業達、群創、工研院、瑞昱、台達電，其中除了工研院外，剩餘九家皆為我國專利申請之標竿廠商。