德國總理梅克爾(Angela Merkel)所領導的內閣於2017年4月5日通過社群媒體管理草案(Gesetz zur Verbesserung der Rechtsdurchsetzung in sozialen Netzwerken),該法案要求社群媒體必須積極管理使用者散布的仇恨言論及假消息,未善盡義務的社群媒體最高可裁罰5千萬歐元。 德國早於2015年12月已與Facebook、Google及Twitter等知名社群網站達成協議,必須在24小時內刪除網站上的不實或違法言論。但根據jugendschutz.net組織公布的數據,Facebook刪除了39%違法內容、Twitter只刪除了1%違法訊息,而Google的Youtube則需要以其他工具進行實測。由於社群媒體自我管理的效果不彰,促使德國政府認為在業者自律之外,必須要制定法律與罰則讓社群媒體負起責任,積極管理網站上使用者的不實與違法言論。 本草案重點包括: 適用範圍:本草案適用於電信媒體服務提供商,且該提供商之網路平台係以營利為目的,允許使用者與其他使用者共享訊息或對大眾分享任何資訊。 社群媒體必須設立24小時受理案件之投訴管道。 接到投訴後,社群媒體必須在24小時內刪除「明顯違法」之內容,其他有爭議的內容必須在7天內確認並刪除違法內容。 社群媒體必須定期提供主管機關其投訴之處置報告。 本草案已送交德國立法機關進行立法程序,但反對者認為一旦通過立法,可能會對言論自由產生不良影響,並抑制網路言論的發表。德國對於社群媒體之管理,值得持續關注。
歐盟提出現行個資保護指令規範之修正草案歐盟提出現行個資保護指令規範之修正草案 科技法律研究所 2013年10月07日 壹、事件摘要 歐盟於1995年所制定之「個人資料保護指令」(Data Protection Directive,95/46/EC,下稱個資保護指令),其基本原則確保了歐盟會員國個人資料基本權利之保障,後續也成為國際相關立法時之參考依據。但由於個資保護指令制定時為框架式立法模式,歐盟各會員國仍須將相關規定內國法化,導致各會員國間對於個人資料保護標準產生差距。 貳、重點說明 一、立法緣起 歐盟現行之「個資保護指令」是第一部解決關於個人資料處理與自由流通保護之指令,主要在於提供歐盟境內關於個人資料及隱私權保護之規定。但由於該指令使各會員國之規範不具統一性,且制定之時科技尚屬發展階段。為解決科技發展與各國形成之保護差距,歐盟執委會(European Commission)在2012年1 月25 日,向歐洲理事會(European Commission)及歐洲議會(European Parliament)正式提出「一般個人資料保護規則」(General Data Protection Regulation)草案共91 條。預計於2015年施行,並取代現行個資保護指令,全面並一致性適用於各會員國。 二、關鍵改變 本次一般個人資料保護規則草案相較於現行個資保護指令,主要有資料當事人權利行使新增與強化、當事人同意要件標準提高、適用主體擴大、申訴權力強化、資料管理人資料保護責任之加重、損害賠償與相關罰則之規定等,並將各項規定更加明確化,以解決長期以來歐盟會員國間因保護水準不一所形成之衝突現象。 參、事件評析 一般個人資料規則草案提出後,歐盟與英國分別針對新規則草案進行評估。歐盟執委會認為,新規則可協助歐盟境內解決長期以來因個資法保護水準不一所形成之衝突,進而為當地企業帶來約23億歐元之效益;但英國當地卻持反面見解,認為新法將使企業提高所需擔負之行政成本,且高規格之法遵要求也使資料管理人陷入難以遵守之情況,進而影響歐盟之競爭力。國際上激烈的討論聲浪與分歧之見解,也使得該規則草案自提出至今已一年多的時間,仍未正式拍板定案。 歐盟於1995年制定之個資保護指令,自1998年生效之後,不僅在各會員國進行個資保護時扮演關鍵性角色,更為國際上個人資料保護或隱私保護之參考依據,其動向更為各國所專注與留意。而隨著時代轉變與科技演進,歐盟期許未來不只是在歐盟境內,更可將個人資料或隱私保護相關資訊與要求,擴及歐盟以外之國家,因而於2012年提出新規則草案,而後續相關發展,更值得我們持續留意跟進。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
美國國會提出法案,使儲能設備享有投資稅額抵減美國國會於2021年3月9日提出「2021年儲能稅制獎勵及設置法草案」(Energy Storage Tax Incentive and Deployment Act of 2021, H.R.1684),擬擴大投資稅額抵減制度(Investment Tax Credit)之適用範圍。有鑑於現行投資稅額抵減制度並不包含儲能設備,然儲能設備對於再生能源發展又具有重要地位,故為獎勵儲能設備之設置,同時輔助再生能源發展,美國國會遂提出前揭草案,並修正美國1986年國內稅收法(Internal Revenue Code of 1986, 26 U.S. Code)§48(a)(3)(A)(vii)以及§25D(a)規定,擬將投資稅額抵減制度擴張及於儲能設備,亦即,未來如草案通過後,不論是發電業者或用電戶只要有合乎規範設置儲能設備,即可適用投資稅額抵減制度,並依照其投資於儲能設備之額度抵減所得稅。 依照美國1986年國內稅收法,現行美國投資稅額抵減制度主要是依照發電業者或用電戶「開始設置再生能源發電設備之時點」以及「設置成本」給予不同程度之所得稅抵減,如發電業者或用電戶越早開始設置再生能源發電設備,發電業者或用電戶可申請抵減所得稅之額度則越高,最高可達該再生能源發電設備成本之30%;反之,如開始設置的時間越晚,則可申請抵減所得稅之額度則越低。舉例言之,如申請人於2020年1月1日以前開始設置再生能源發電設備,而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運,此時可申請抵減所得稅之額度可達該再生能源發電設備成本之30%,反之,如為2021年間開始設置,而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運,此時可申請抵減所得稅之額度僅有該再生能源發電設備成本之22%。 依美國國家稅務局(Internal Revenue Service, IRS)「針對投資稅額抵減制度施工起點標準」行政函釋(Beginning of Construction for the Investment Tax Credit),有兩種判定再生能源發電設備有開始設置之標準,其一為「物理工作物標準」(Physical Work Test),其二為「5%成本支出標準」(Five Percent Safe Harbor),申請人只要符合任一標準,即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。於「物理工作物標準」下,只要該再生能源發電設備之重要基礎零件已開始組裝,即可被認定為已經有再生能源發電設備設置的行為;於「5%成本支出標準」下,只要申請人已經支出該再生能源發電設備成本之5%,即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。但不論以上開何種標準,申請人都必須有不中斷且持續進行設置之事實,始可被認定為其開始設置再生能源發電設備的時間點較早,而申請抵減較多之所得稅,否則即有可能被認定開始設置的時間點較晚,而僅得申請抵減較少之所得稅。