未事先告知即監視員工之通訊 企業被判侵犯個人隱私
根據2005年一項統計調查指出，員工超過一千人的公司中，36.1％對員工從公司內部外寄的電子郵件加以監視，而同時亦有26.5％的公司正準備對員工由公司內部發送的電子郵件加以監視。若是以員工超過二萬人的公司來看，更有高達40％的公司已然利用過濾科技對員工外寄的電子郵件加以監視，而正準備利用相關科技對員工外寄的電子郵件加以監視的公司亦高達32％。
然而根據歐洲人權法院近日所做出的判決，不論公司是否訂有清楚的員工使用政策，一旦公司並未告知員工其在公司內的通訊或電子郵件往來可能會受到公司的監視，則該公司將可能違反歐洲人權公約(European Convention on Human Rights)。
該案例乃是由於一位任職於英國南威爾斯之卡馬森學院(Carmarthenshire College)的員工—Lynette Copland發現自己的網路使用情形及電話均遭到工作單位之監視，憤而向歐洲法院提出告訴。由於卡馬森學院並未提醒員工在工作場合之電子郵件、電話或其他通訊可能遭到監視，因此Lynette Copland之律師主張當事人在工作場合之電話、電子郵件、網路使用等其他通訊都應具有合理的隱私權期待，而受到歐洲人權公約第8條的保障。歐洲法院判決Lynette Copland可獲得約5910美元之損害賠償以及1,1820美元之訴訟費用。
綠色行銷與商標風險：從節能產品案例看企業應對策略 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年09月16日 我國經濟部智慧財產局於2024年8月29日發布「我國綠商標產業布局分析」。所謂「綠商標[1]」，是針對商標申請案所指定使用於尼斯分類的各類商品或服務名稱加以分析，該商品或服務中，只要包含至少一個綠色商品或服務則將其視為「綠商標」，並歸納為「能源產品」、「運輸」、「節約能源」、「再利用/回收利用」、「污染控制」、「廢棄物管理」、「農業」、「環保意識」、「氣候變遷」等九大類別群組。其中，美商蘋果公司、統一企業股份有限公司、開曼群島商阿里巴巴集團控股有限公司及日商任天堂股份有限公司等企業已成為綠色商標申請的主要代表，特別是在「節約能源」、「污染控制」及「能源產品」等領域中[2]，表示企業對減碳、低碳及綠能相關意識逐漸抬頭並意識到綠商標的重要性，使得綠商標註冊申請案持續成長。然而，隨著綠商標的廣泛應用和推廣，企業在進行綠色品牌商品或服務行銷時，也面臨潛在的商標侵權風險。本文將透過分析AGA Rangemaster Group Limited公司（下稱AGA公司）與UK Innovations Group Limited（下稱UK公司）之間的商標侵權案件，深入探討企業在綠色品牌產品行銷過程中可能遇到的商標挑戰和應對策略，並提供可以實踐的商標管理策略建議，助力企業推廣綠色商品或服務。 壹、案件背景 來自瑞典的AGA公司自1929年便在英國各地生產並行銷「AGA Cookers」，是一款透過將燃氣、燃油或固態燃料儲存為熱能，再將熱源、兩個大熱板和兩個烤箱組合產生的一款持續性開放燃氣爐灶[3]。相對地，成立於2020年的UK公司在推出自家爐灶「Stone Cooker」時，搭配一款自行研發的電控系統「eControl System」（下稱「eControl 系統」），用以將傳統爐灶的燃料使用從固態燃料轉換為電力，隨後更是單獨銷售該系統給購買AGA 爐灶的消費者，以及公開對外轉售預先安裝電控系統「eControl System」的優化版AGA 爐灶（下稱「eControl Cookers」）。 對此AGA公司表示，儘管對UK公司前述的行為無異議，仍對其「轉售安裝有『eControl 系統』的AGA品牌爐灶及行銷活動」表示異議，主張其轉售帶有「AGA品牌商標」的行銷行為，使用與自家相同的商標「AGA」，對一般消費者有混淆誤認商品來源之可能，更表示安裝於「eControl Cookers」的「eControl 系統」，使用品質不佳的材料，進而導致消費者在社群媒體發表負面評價，有損「AGA」品牌商標聲譽，主張違反英國商標法第10條第1至3項[4]，並對其旗下6個商標[5]造成侵權，於2023年向英國智慧財產企業法院（Intellectual Property Enterprise Court，下稱IPEC）提起商標侵權訴訟。 UK公司則對該主張表示不服，對AGA公司所異議的「使用相同商標、對消費者產生混淆」提出英國商標法第12條「權利耗盡[6]」之反訴，表示AGA公司作為商標所有人已同意將帶有商標的商品投入英國市場，轉售商除了可以自由轉售這些商品外，亦可自由使用該商標以向公眾宣傳這些商品的再次銷售[7]；並表示使用「AGA」文字於「eControl Cookers」，僅作為說明eControl系統「可用於優化AGA 爐灶」的「描述性」商標使用，主張應受同法第11條第2項(b)款或(c)款[8]之保護，更進一步否認其產品優化有造成AGA公司商標聲譽的減損。IPEC判決認為，儘管UK公司的「優化」有使用品質不佳的材料，相關消費者也不會對轉售商品有等同「第一手商品的品質」期待，不認為有構成聲譽減損。然而，考量UK公司在官方網站與發票上的行銷方式以及使用售後混淆概念，認為UK公司已有讓消費者誤認為AGA公司相關企業的可能，並表示「eControl Cookers」商品標示的「AGA」文字，有區分商品來源之效，並非「描述性說明」，最終作成UK公司商標侵權的認定。以下將詳細闡述IPEC對於本案有關「聲譽減損」、「混淆誤認」與「描述性商標使用」之爭點判斷，其揭示合法、正確使用他人品牌商標的重要性。 貳、爭點說明 一、UK公司的優化行為沒有構成AGA公司的品牌商標聲譽減損 AGA公司主張，UK公司因優化而使用於「eControl Cookers」的部分替換零件，品質比原產品內含零件更為劣質，甚至對消費者有安全上的隱患，不僅沒有對產品產生「優化」的效果，反而因此使得購買二手轉售的消費者在社群媒體上發表對其負面之評價，造成對AGA 品牌聲譽的減損。對此，UK公司駁斥AGA公司對「零件品質」有關的指控，表示AGA公司用作比較性能的型號「AGA eR7」為「較新的型號」，與優化後的傳統AGA爐灶相較是不公平的比較，不應做為品質優劣的考量。 IPEC表示，儘管認同用於優化的替換零件品質不應低劣到有損害AGA商標聲譽的程度，但認為替換零件的品質「在不同的情況下應有不同程度的接受彈性」。考量傳統AGA 爐灶已在市場上存在相當時間，二手轉售傳統AGA 爐灶的市場亦相對廣泛，購買二手轉售的消費者不應存在「對二手轉售之商品有等同一手商品品質」之期待，亦不會將該二手商品之品質與原商品之商標做成關聯性之聯想；除此之外，針對消費者在社群媒體發表的負面評論，IPEC認為因欠缺實質的證據而僅得做為「聽證證據」，欠缺構成實質傷害之證據效力。綜上理由，駁回AGA公司對UK公司有關聲譽減損之指控。 二、UK公司在商標的行銷使用有構成消費者混淆誤認之虞 （一）官方網站與發票上的行銷呈現方式 AGA公司亦指控UK公司於2022年10月在其官方網站及收據上展示具有誤導消費者識別商品來源的行銷方式，其中包括將文字「The eControl System – Why even seasoned Aga lovers are flipping the switch - Buy an eControl Aga」（eControl系統—讓忠實的AGA愛好者也開始轉向購買eControl AGA的理由）陳列在一張同時使用「AGA」與「eControl System」文字的爐灶展示圖，以及在發票上將「eControl Cookers」產品以「AGA eCONTROL」、「supply and fit of AGA in white」（供應和安裝白色AGA）、「eContol AGA」、「Conversion to AGA GC」（轉換為AGA GC）、「AGA Cooker eControl」、「AGA 100」、「AGA 100 - eControl」等文字代稱，有使消費者產生混淆誤認之意圖。UK公司對此則主張購買「eControl Cookers」的消費者都是「有經過與銷售人員廣泛討論」且「因商品之高價而有較高注意力」，可以認識到所購買商品為「安裝有『eControl系統』的優化/二手轉售AGA品牌爐灶」，對商標間之差異較敏感，而無對商標有混淆誤認之可能。 然而，IPEC並沒有採信UK公司的說詞，認為UK公司不僅沒有在官方網站上明確以任何方式說明「eControl Cookers」與AGA 爐灶的區別，官方網站上的行銷呈現方式更可能使消費者認為所購買的「eControl Cookers」是來自AGA公司所生產；發票上的代稱文字更是有將「eControl Cookers」、「eControl 系統」與AGA品牌爐灶存在商業關聯性的印象，有造成消費者增加市場混淆的風險。 （二）售後混淆概念 所謂售後混淆，係指儘管消費者於購買商品或服務當下，基於銷售地點、銷售價格、商標外觀等因素，能夠明確認知該商品或服務並非源自於主張被侵權的商標，但是該消費者在不同情形下使用該商品或服務時，可能導致潛在第三人在接觸該商品或服務時，誤認該商品或服務源自於主張被侵權的商標[9]。本案中，AGA公司主張未來第三方消費者在接觸到「eControl Cookers」時，看到「AGA」與「eControl 系統」的文字標示後，可能誤以為是「聯合品牌的AGA爐灶」，而使第三方消費者以為二企業之間存在商業關係，UK公司亦承認有此可能。對此，IPEC作成UK公司的商標行銷使用有構成消費者混淆誤認之決定。 三、UK公司使用「AGA」商標的方式非屬「描述性」合理使用 依據英國商標法第11條第2項(b)與(c)款，符合誠信原則的商業第三人在使用他人商標時，若涉及將他人商標用於描述商品或服務的種類、品質、數量、用途、價值、地理來源、商品或服務的生產或提供日期，或商品或服務其他特徵等的描述，或在必要時為說明某一商品或服務的用途，皆不構成對他人註冊商標的侵權行為[10]。UK公司主張使用「AGA」商標文字是用以說明「eControl系統可以用來優化AGA爐灶」，是一種輔助性的說明，應符合英國商標法第11條第2項(b)或(c)款之適用。 然IPEC就UK公司於官方網站與發票上的行銷呈現文字，如「eControl AGA」、「AGA Cooker eControl」或「Controllable AGA Cookers」（可控制的AGA爐灶）等，認定其使用方式具有商品或服務來源的「區別性」，具備作為消費者識別商品或服務來源的功能，有使消費者誤認「eControl Cookers」、「eControl 系統」與AGA品牌爐灶之間存在商業關聯性的認知。更進一步表示即便UK公司使用「AGA」文字是作為描述被出售的商品，原本的AGA爐灶在經過加裝與AGA公司無關的「eControl系統」後已不是原本的AGA爐灶，不符合誠信原則。綜上所述，最終駁回UK公司有關描述性商標的合理使用主張。 參、事件評析 AGA公司與UK公司之間的商標糾紛與IPEC的判決揭示了企業正確行銷使用品牌商標的重要性。企業在推廣綠色商品時，若有使用他人商標的需求，除了需要獲得合法的商標授權外，在使用他人商標時，亦應對行銷過程中的用語與呈現方式保持謹慎的態度，避免不正確的商標使用引發商標侵權爭議。具體建議如下。 一、獲取授權與合規要求 從本案可知，節能產品的誕生時可能建立在既有商品或服務之下。企業在使用他人商標或相關品牌標識時，必須確保有合法取得商標授權。本案UK公司在未取得AGA公司的授權下，使用其商標進行市場行銷，進而引發一系列的商標侵權爭議。即使企業有「權利耗盡」之適用，亦應在進行商標使用前與原商標權利人簽訂授權協議，明確約定授權標的、時間、地區等範圍、使用方式等相關條款，以確保商標的合法使用，避免引發潛在風險。 二、商標的描述性合理使用 其次，企業在商標的行銷使用過程中，若欲主張商標描述性的合理使用，亦應留意在符合「誠信原則」情況下使用他人商標於描述商品或服務之種類、用途或品質，並不使其他消費者對該商標所描述的商品或服務之來源有疑義。本案中，UK公司應在行銷過程中明確表示「eControl系統適用於AGA爐灶」以告知消費者該系統是用以「改良」而非「替代」AGA公司的產品，亦可在市場行銷材料中清楚標示其產品的獨立性，如在官方網站和發票上以「由UK公司設計的eControl系統，專為AGA爐灶優化」作為行銷用語，以避免消費者誤認兩者有商業關聯，從而確保符合商標合理使用及區分商品來源的效果。 在綠色產品的行銷情境中，企業可能會面臨來自商標描述性合理使用的風險，特別是在使用他人商標以描述自家產品用途或品質時。這種風險可能包含消費者誤認商品來源，或誤解該產品與原商標擁有者之間的商業關聯。為避免此類商標風險，企業除了應確認有合法取得商標授權，亦應確保在行銷過程中，明確區分產品的來源。例如，UK公司在行銷其eControl系統時，應強調該系統專為AGA爐灶優化，而非取代原產品，並在其行銷材料中清楚標示產品獨立性，如在網站和發票上明示其產品屬於UK公司的設計。如此操作可有效降低商標混淆的風險，並確保企業在遵守商標法及誠信原則的前提下，合法且有效地進行商標合理使用。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1] 經濟部智慧財產局商標權組，〈我國綠商標產業布局分析〉，頁1-2（2024）。 [2] 同前註，頁24。 [3] AGA Rangemaster Group, AGA Cooking For Beginners: The Ultimate Guide (2023), https://www.agaliving.com/blog/aga-cooking-beginners-ultimate-guide (last visited Sept. 5, 2024). [4] Trade Marks Act 1994 s.10 (1), 10 (2), 10 (3). [5] 英國商標註冊號UK00000523495、UK00000543075、UK000002425088、UK000002425089、UK000001433271、UK000003044627。 [6] Trade Marks Act 1994 s.12. [7] Parfums Christian Dior SA v. Evora BV, EUECJ C-337/95, 38 (1997). [8] Trade Marks Act 1994 s.11 (2) (b), s.11 (2) (c). [9] Montres Breguet S.A. v. Samsung Electronics Co. Ltd, EWCA Civ 1478, 84 (2023). [10] 前揭註8。
通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office，以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》（AI Act, 以下簡稱AIA法案）關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models，以下簡稱「GPAI實踐準則」)，並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2]，針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務，提出模型文件(Model Documentation)標準與格式，協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務，並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況，提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者（以下稱「下游提供者」）及應向AIO提供相關資訊，其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件，並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任，其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎，這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供，以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件，是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序，確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更，包括同一模型的更新版本，同時保留模型文件的先前版本，期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求，確保在保護商業機密的同時，滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同，各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊，GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露)，其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外，應提供的資訊分為八大項，內容應包括： (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name)：模型的唯一識別碼（例如 Llama 3.1-405B），包括模型集合的識別碼（如適用），以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity)：提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點，來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies)：若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果，須列出該等模型的名稱（及相關版本，如有多個版本投放市場）。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構：模型架構的一般描述，例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格：模型主要設計規格的一般描述，包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size)：說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range)：提供模模型參數總數，記錄至少兩個有效數字，例如 7.3*10^10 參數，並勾選參數(大小)所在範圍的選項，例如：☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels：列舉在歐盟市場上使用模型的採用法，包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License：附上授權條款鏈結或在要求時提供副本；說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權；列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy：附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses：例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems：例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration：例如使用說明、基礎設施、工具）的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software：使用模型所需任何軟硬體（包括版本）的描述，若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process)：訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述，包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標，以及不同參數的相關性（如適用）。例如：「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練，以使模型與人類價值觀一致，並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale)：如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality：勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance：勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained)：取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述，包括用於註釋資料的方法及資源，以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料，如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露，應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points：說明訓練、測試及驗證資料的大小（資料點數量），連同資料點單位的定義（例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀）。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics)：指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述，如領域（例如醫療保健、科學、法律等）、地理（例如全球、限於特定區域等）、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies)：指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述，如清理（例如過濾不相關內容如廣告）、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability)：在資料獲取或處理中實施的任何方法描述（如有），以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源，包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII)，以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases)：描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time)：所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training)：說明訓練使用的測量或估計計算量，以運算表示並記錄至其數量級（例如 10^24 浮點運算）。 3.測量方法論(Measurement methodology)：描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法：說明訓練使用的測量或估計能源量，以百萬瓦時表示（例如 1.0x10^2 百萬瓦時）。若模型能源消耗未知，可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量，提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法：以浮點運算表示方式（例如 5.1x10^17 浮點運算）說明推論運算的基準計算量，並提供計算任務描述（例如生成100000個代幣Token）及用於測量或估計的硬體（例如 64個Nvidia A100）。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時，應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式，公開揭露聯絡資訊，供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊，以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時，GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊，在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，對使其充分了解GPAI模型的能力及限制，並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供，除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式，作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制，並保留控制證據以供證明遵循AIA法案，且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時，宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料，到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計，甚至運算與能源消秏等，構面完整且均有欄位說明，而且部分欄位直接提供選項供勾選，對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊，以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。因此，表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者，例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料，無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件，並要求於網站等適當地，公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時，為確保資訊的品質及完整性獲得控制，該準則亦明示不僅應落實且應保留證據，以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案，草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節，已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制，即可推動GPAI模型資訊的揭露，對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求，即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險，同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求，透過通過評測的正面效益，運用AI風險評測機制的資訊提供要求，前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則，將可以立即可獲得一定程度的實質落實，緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日：2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日：2025/07/30)
伊利諾伊州通過人權法修正案，致力解決人工智慧可能造成之就業歧視風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 22px;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 38px;} .No2indent{margin-left: 54px;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 54px} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 伊利諾伊州通過人權法修正案，致力解決人工智慧可能造成之就業歧視風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年12月09日 伊利諾伊州人權法修正案（Amendment to the Illinois Human Rights Act）於2024年8月由伊利諾伊州州長簽署並通過，成為繼科羅拉多州人工智慧消費者保護法（Consumer Protections for Artificial Intelligence Act）之後美國第二部監管私部門使用人工智慧的法律。 本法規範重點在於解決人工智慧導入就業市場而衍生之就業歧視議題，伊利諾伊州透過修訂伊利諾伊州人權法，增加人工智慧（Artificial Intelligence）與生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence）之法律定義[1]，以及增加伊利諾伊州的雇主使用人工智慧的相關義務，使員工在就業法律方面獲得更完善之保障。 壹、事件摘要 近年來人工智慧大量被使用在就業市場，例如：雇主使用人工智慧自動篩選履歷、績效管理等等。[2]人工智慧所伴隨的就業歧視議題，遂成為美國聯邦政府與各州政府近年來之人工智慧法制重點。 2023年2月，伊利諾伊州眾議員Jaime M. Andrade, Jr.將伊利諾伊州人權法修正案提交給議會書記官（Clerk）[3]，伊利諾伊州人權法修正案在一系列的審議之後，終於在2024年5月通過參眾議院同意，並於2024年8月9日由伊利諾伊州州長簽署，使伊利諾伊州人權法案成為美國第二部監管私部門使用人工智慧的法律[4]，修正部分將於2026年1月1日生效。[5] 貳、重點說明 伊利諾伊州人權法（Illinois Human Rights Act，775 ILCS 5）由伊利諾伊州人權部（The Illinois Department of Human Rights，IDHR）負責執行。其宗旨為確保伊利諾伊州內之所有人免受歧視，並就主要領域訂定規範，包含「公平住宅」、「金融」、「公共場所」、「教育領域之性騷擾」以及「就業」[6]，其中有關就業歧視之議題為第5節所規範。 伊利諾伊州人權法修正案之目的為解決雇主使用人工智慧工具導致的就業歧視問題，因此主要修訂伊利諾伊州人權法案第5節有關「就業」之規定[7]。而有關本修正法案之執行細節，如通知方式、期限，由伊利諾伊州人權法授權伊利諾伊州人權部訂定並執行。[8] 一、法案修正內容 （一）增訂人工智慧與生成式人工智慧之定義 伊利諾伊州人權法修正案所修訂之範圍涵蓋人工智慧與生成式人工智慧之定義與使用，將新增於伊利諾伊州人權法第5節第2-101小節M款與N款： 1. 人工智慧（Artificial Intelligence）定義 伊利諾伊州人權法修正案將人工智慧定義為一種機器系統，該系統根據其接收之輸入資訊，為目標（不論明確或模糊）推論輸出結果，例如預測、內容、推薦或決策，這些輸出結果能夠影響真實與虛擬環境。[9]須注意此處所指人工智慧包含生成式人工智慧。[10] 2. 生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence）定義 新增之第5節第2-101小節N款將生成式人工智慧定義為一種自動化計算系統，當接受人類的提示、描述或問題，能生成模擬人類所創作之內容加以輸出，其生成內容包含且不限於文字、圖像、多媒體等。[11] （二）雇主不得因使用人工智慧導致員工權利受侵害 所謂「雇主」（Employer），根據伊利諾伊州人權法第5節第2-101小節B項之規定，係指在伊利諾伊州內雇用員工（Employee）者，其員工數目只要達一名即符合雇主之定義。[12]而依據伊利諾伊州人權法修正案之修訂內容，雇主所使用之人工智慧不得導致員工在招聘、僱用、晉升、續聘、培訓、解僱、紀律處分、任期或雇用條件等方面受到歧視。[13] 例如根據1964年《民權法》（Civil Rights Act of 1964）第七章，雇主在僱用、解雇、晉升等方面，不得因種族、膚色、國籍、性別或宗教信仰表現出就業歧視行為。[14]而民權法第七章所認定之歧視範圍包含了歧視性編碼（discriminatory coding），例如郵遞區號（Zip Codes），因為有許多少數族群會居住在特定區域。[15] 有鑑於此，伊利諾伊州人權法修正案也規範雇主於使用人工智慧時，不得使用郵遞區號作為本條款的替代指標[16]，避免因郵遞區號造成就業歧視。 （三）雇主負有主動通知員工使用人工智慧工具情形之義務 伊利諾伊州人權法修正案新增雇主之通知義務，凡有使用人工智慧從事招聘、僱用、晉升、續聘、培訓、解僱、紀律處分、任期或雇用條件者，不得於未通知員工的情況下使用人工智慧為上述目的。[17]意即雇主應該主動應告知其員工有使用人工智慧進行前述行為之情事，至於通知的方式與時限則有待伊利諾伊州人權部訂定。 二、違法效力與救濟方式 （一）雇主可能需要負擔損害賠償費用與民事罰款 違反伊利諾伊州人權法修正案有關就業歧視禁止規範者，等同違反伊利諾伊州人權法。根據伊利諾伊州人權法第8-108條與第8-109條，違反者需要負擔相應的損害賠償，包含財產與非財產上的損害賠償費用[18]，以及復職等補救措施。[19]除此之外，違反之雇主也可能面臨民事處罰。[20] （二）權利受侵害者得向伊利諾伊州人權部提起申訴或向法院提起訴訟 伊利諾伊州人權法案賦予民眾得以尋求救濟之權利，其方式大致有二，一為向伊利諾伊州人權部提出申訴，二則是直接向法院提起訴訟。 向伊利諾伊州人權部申訴者，將由人權部進行調查與調解[21]。調查後，伊利諾伊州人權部將提供申訴人調查報告[22]，該調查報告將就申訴人遭受違法權利侵害之實質證據提出建議。[23]在伊利諾伊州人權部完成調查後，申訴人仍可至法院提起訴訟。[24] 參、事件評析 一、人工智慧就業歧視為美國當前優先處理之法制議題，雇主應加強法遵意識 演算法偏見所導致的歧視問題，正是美國各州政府所欲立法解決之議題。雖然尚未出現聯邦層級之法律，但各州卻於今年陸續通過相關法案。例如科羅拉多州州長於今年5月17日所簽署之《科羅拉多州人工智慧消費者保護法》（Consumer Protections for Artificial Intelligence Act，Colorado AI Act）[25]、猶他州以及本文介紹之伊利諾伊州人權法修正案，皆已針對人工智慧就業歧視訂定相應規範。 在人工智慧的監管趨勢中，雇主應善加注意人工智慧之應用是否符合當地法規範，以避免遭受處罰。 二、立法方式採修訂既有法律，執行細節另行訂定 伊利諾伊州人權法修正案將有關使用人工智慧之規定增訂於《伊利諾伊州人權法》，其執行細節則授權伊利諾伊州人權部訂定，尤其伊利諾伊州人權法修正案之部分條文僅說明雇主使用的人工智慧不得導致員工在招聘、聘用、晉升、解僱、紀律或僱用條款、特權或條件等方面受到基於受保護類別的歧視，並未詳細規定雇主應以何方式避免之，因此仍有持續關注之必要。 三、本法賦予當事人申訴管道，較完整保障就業權利 伊利諾伊州人權法可以作為民眾權利之請求基礎，向伊利諾伊州人權部提出申訴或至法院訴訟。因此當伊利諾伊州雇主違反伊利諾伊州人權法時，其員工得依法主張權利，可以請求復職或損害賠償，而非只是由主管機關對雇主裁罰。故對於當事人之就業權利，有相對完整之保障。 [1]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). [2]Illinois Enacts New Law Regulating Employer Use of Artificial Intelligence, Lexology, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=dfebd021-1398-41eb-92ee-9631183fa8ce (last visited Sep. 9, 2024). [3]IL HB3773 | 2023-2024 | 103rd General Assembly, Legiscan, https://legiscan.com/IL/bill/HB3773/2023 (last visited Sep.9, 2024). [4]IL HB3773 | 2023-2024 | 103rd General Assembly, Legiscan, https://legiscan.com/IL/bill/HB3773/2023 (last visited Sep.9, 2024). [5]IL HB3773 | 2023-2024 | 103rd General Assembly, Legiscan, https://legiscan.com/IL/bill/HB3773/2023 (last visited Sep.9, 2024). [6]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §§1-5(2024). [7]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5 (2024). [8]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-102 (2024). The Department shall adopt any rules necessary for the implementation and enforcement of this subdivision, including, but not limited to, rules on the circumstances and conditions that require notice, the time period for providing notice, and the means for providing notice. [9]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). "Artificial intelligence" means a machine-based system that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments. [10]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). "Artificial intelligence" includes generative artificial intelligence. [11]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). "Generative artificial intelligence" means an automated computing system that, when prompted with human prompts, descriptions, or queries, can produce outputs that simulate human-produced content, including, but not limited to, the following: (1) textual outputs, such as short answers, essays, poetry , or longer compositions or answers; (2) image outputs, such as fine art, photographs, conceptual art, diagrams, and other images; (3) multimedia outputs, such as audio or video in the form of compositions, songs, or short-form or long-form audio or video; and (4) other content that would be otherwise produced by human means. [12]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). "Employer" includes: (a) any person employing one or more employees within Illinois during 20 or more calendar weeks within the calendar year of or preceding the alleged violation. [13]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-102 (2024). [14]Civil Rights Act of 1964, title VII, 29 CFR Part 1601. [15]Civil Rights Act of 1964, title VII, 29 CFR Part 1601. [16]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-102 (2024). [17]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-102 (2024). [18]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/8-108 (2024). [19]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/8-109 (2024). [20]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/8A-104 (2024). [21]Illinois Department of Human Right, Procedures for Non-Housing Charges, https://dhr.illinois.gov/filing-a-charge/path-of-a-charge/procedures-for-non-housing-charges.html (last visited Oct. 22, 2024). [22]Illinois Department of Human Right, Procedures for Non-Housing Charges, https://dhr.illinois.gov/filing-a-charge/path-of-a-charge/procedures-for-non-housing-charges.html (last visited Oct. 22, 2024). [23]Illinois Department of Human Right, Charge Process, https://dhr.illinois.gov/filing-a-charge/legal-review.html (last visited Oct. 22, 2024). [24]Illinois Department of Human Right, Procedures for Non-Housing Charges, https://dhr.illinois.gov/filing-a-charge/path-of-a-charge/procedures-for-non-housing-charges.html (last visited Oct. 22, 2024). [25]Consumer Protections for Artificial Intelligence, Colorado General Assembly, https://leg.colorado.gov/bills/sb24-205 (last visited Oct. 22, 2024).