新近奈米科技智財法制之發展趨勢

刊登期別
第19卷,第5期,2007年05月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 新近奈米科技智財法制之發展趨勢, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2299&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/30)
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新墨西哥州政府於2023年對Meta提起訴訟,主張Meta明知其Facebook、Instagram等平台設計加劇該州青少年心理健康危機,卻未能有效防範兒少性剝削風險。2026年3月,陪審團依《不公平交易行為法》(Unfair Practices Act)認定Meta違規並處以3.75億美元民事金錢制裁(civil penalty);2026年8月6日,新墨西哥州第一司法區地方法院就本案作成最終判決,認定Meta旗下平台構成「公共妨害」(public nuisance),命其另支付5.67億美元設立減輕基金(Abatement Fund)。兩者合計,Meta於本案之金錢責任約達9.42億美元。 法院要求Meta於5年期間執行下列措施,並每半年向法院及州政府報告: 1.年齡保障:強化AI年齡辨識,疑似未滿13歲者須完成驗證,未於期限內驗證者將標記為刪除;經確認未滿13歲者,須刪除帳號及相關個人資料,並建立申訴機制。 2.未成年人安全預設:未成年人帳號預設私人設定,禁止未成年人帳號被推薦予不相關成年人,並禁止不相關成年人私訊未成年人帳號,若須降低保護程度須經家長同意。 3.防制性剝削與性勒索:強化偵測、通報與真人審查機制。 4.生成式AI安全:禁止並防止未成年人與Meta AI進行性化或浪漫互動,以及成年人利用AI模擬或討論與未成年人之性化或浪漫互動。 5.使用時間限制及資訊揭露:Meta應於夜間及上課時段禁止向未成年人推播訊息,並預設隱藏其按讚數,其使用Facebook與Instagram之時間合計每月上限為90小時;另應強化平台安全風險揭露及網路安全教育。 值得注意的是,法院並未命Meta停止或重新設計推薦演算法、無限捲動及自動播放等功能,認為此類產業普遍性功能之規範應留待立法或行政部門處理,其理由有二:其一,此類功能屬產業普遍設計,個案裁判逕行介入恐造成不對等競爭負擔;其二,此類功能涉及第三方內容之呈現方式,貿然介入可能牴觸憲法言論自由保障及《通訊端正法》(Communications Decency Act)第230條。 整體而言,本案顯示美國對數位平台兒少保護之監管,正由傳統內容管理延伸至年齡保障、產品安全預設、性剝削防制及生成式AI安全等面向,至於本案後續是否影響其他州之同類訴訟,值得持續關注。

經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》

經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。

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