資通安全法律案例宣導彙編 第1輯
美國聯邦通訊委員會（Federal Communication Commission, FCC）於今年1月15日頒佈一項新命令，禁止進一步經銷或出售使用700MHz頻段（698-806MHz）的無線麥克風等設備。700MHz頻段在2009年6月12日數位電視轉換完成後，已不再供電視台廣播使用。FCC表示此項命令的頒佈，目的在清空700MHz頻段，以避免上述設備對目前使用此一頻段的公共安全通訊（如警察、消防及緊急服務）與商用無線通訊服務，產生妨害性干擾。上述設備所使用之頻段，先前已由主要無線通訊業者以約200億美元標得執照。 FCC頒佈此項新命令，將影響百老匯劇院、運動聯盟及其他公眾娛樂團體目前利用700MHz頻段經營的無線麥克風系統。在新命令頒佈前，上述團體曾表示希望維持繼續使用部份700MHz頻段，並表示其使用將不會對新的使用者造成干擾，惟FCC並未採納其意見。 為確保目前使用700MHz頻段免執照設備的個人或團體，能有充分時間轉換至適當之替代頻段，FCC將允許其繼續使用至今年6月12日止。同時，對於先前已購買使用700MHz頻段設備之消費者，亦提出相關計畫以提供協助。
加州立法機關提出社群媒體青少年成癮法草案，促進兒童身心福祉社群媒體是溝通資訊之重要工具。但部分社群媒體向用戶投放易使人成癮的資訊，對兒童和青少年福祉形成重大風險。據此緣由，美國加州立法機關於2024年1月29日提出社群媒體青少年成癮法草案（Social Media Youth Addiction Law），規定社群媒體除非能合理確定用戶非未成年人，或取得未成年用戶家長同意，否則不得向用戶提供易使人成癮的資訊。 該草案將網路或應用程式中，依用戶特徵或習慣，優先顯示的多片段資訊，定義為易使人成癮的資訊（addictive feed）。除非該資訊符合以下例外條件： (1) 用戶用以搜尋資訊的關鍵字不會被使用的設備記憶，且該資訊與用戶過去的社群媒體使用行為無關。 (2) 是因用戶隱私設定、設備規格、未成年人限制而呈現的資訊。 (3) 是因用戶明確要求而提供，且不易使人成癮的資訊。 (4) 是用戶間直接且非公開之通訊組成的資訊。 (5) 是同一資訊來源，且在音檔或影片形式下，不會自動連續播放的資訊。 該草案亦規定投放易使人成癮資訊的社群媒體，不得在深夜至凌晨時段、上學至放學時段，以及開學期間的週一到週五，向未成年用戶發送通知，除非已取得未成年用戶家長同意。 最後，該草案規定投放易使人成癮資訊的社群媒體每年向公眾揭露未成年用戶總數量、家長同意接收易成癮資訊的未成年用戶數量等資訊。該規定有利大眾監督社群媒體對法規之遵循情況，並促進社會對兒童、青少年身心健康的關心。
美國發起「投資報酬計畫」（Return on Investment Initiative, ROI）全面檢視科研成果商業化法制川普總統在2018年4月發布「總統管理議程」（President’s Management Agenda）將國家科研成果商業化之發展視為「聯邦跨機關優先目標」（Cross-Agency Priority Goal, CAP Goal）。為維持美國全球科技創新領先地位，美國政府每年投資約1500億美元於各聯邦所屬大學與研究機構進行科技研究。美國國家標準與技術中心（NIST）與白宮科技政策辦公室（OSTP）聯合發起「投資報酬計畫」（Return on Investment Initiative, ROI），宗旨為釋放美國創新（Unleashing American Innovation），讓政府投資預算發揮科研補助之最大效益。 計畫目的包括：1.評估現行政府從事技術移轉指導原則，檢視應予以維持與待改革之處；2.吸引後期研發、商業化與先進製程的技轉投資，並降低法規阻礙；3.支持科研創新產官學合作模式與技轉機制；4.有效移除技轉阻礙以利加速技轉成效，並聚焦於國家重要產業發展的新興措施；5.評估聯邦政府資金運用指標成效；6.創造激勵學研機構提升技轉成效之誘因。 NIST調查指出，阻礙技轉發展之原因包括：1.技轉與智慧財產權協商所涉高額交易與時間成本；2.不同政府單位對法規之解釋、適用與實踐意見相歧；3.智慧財產權保護不足、技術授權使用限制與政府行使介入權（march-in rights）限制；4.公務員參與科技新創與衍生企業（spin-off）限制與利益衝突規範。此ROI計畫已於2018年7月30日完成各方意見徵詢，總計共104份。預計於2019年年初，做出完整分析報告與法制建議。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。