德國電信服務法下訊息儲存服務提供者之法律責任

刊登期別
第20卷,第7期,2008年07月
 

※ 德國電信服務法下訊息儲存服務提供者之法律責任, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2897&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/19)
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美政府將加強對抗盜版與仿冒

  美國歐巴馬政府在6月22日公布一份範圍廣泛的智慧財產執法聯合策略計畫(Joint Strategic Plan on Intellectual Property Enforcement),目的是希望協同聯邦各部門增強有關智慧財產權的執法力度,以打擊美國境內與境外盜版與仿冒日益嚴重的問題。   智慧財產執法協調員(Intellectual Property Enforcement Coordinator, IPEC)Victoria Espinel在報告前言指出,打擊仿冒和盜版需要聯邦強而有力的反應;作為全球創新領導者的美國已因為有些國家未能依照法律規定或國際條約來執法或採取不利美國之產業政策而被傷害。此計畫提出33個執法策略行動項目(enforcement strategy action items)來加強智慧財產執法,包括增加執法政策透明度以及美國境內、外執法行動的分享與報導、確保政府各層級間的執法效能與協調、加強美國智慧財產權的國際執法、確保安全的供應鏈以杜絕侵權產品輸入美國等。   舉例而言,該計畫非常關注外國網站線上侵權(online piracy)的問題,認為網際網路不應成為犯罪行為的工具,強調美國政府必須和外國政府、國際組織以及私部門共同合作對抗,並鼓勵內容擁有者(content owners)、ISP業者、廣告經紀商(advertising brokers)、付款處理業者(payment processors)和搜尋引擎業者在尊重合法競爭、言論自由與個人穩私之下,彼此合作謀求實際解決方案。根據報導,盜版已造成美國的影視業年度損失205億美元產值、工作者年度短少55億美元的收入、也減少了原本可帶來多於14萬個的工作職缺,結果使美國年度稅收短少了8.37億美元。

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美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。

加拿大將神經資料列為敏感資訊以提升個資保護強度

加拿大隱私專員辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC)於2026年2月10日,更新《個人資訊保護與電子文件法》(the Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA)的解釋公告(Interpretation Bulletin),於該解釋公告中OPC將「神經資料」(neural data)與健康、財務、基因及生物識別資料並列,正式納入PIPEDA意義下的敏感資訊(sensitive information)清單中,賦予更高程度的保護。 其中,神經資料被列為敏感資訊的可能原因為以下: 1.深度私密性:神經資料有深度私密性,其可能揭露當事人不自知或不預期揭露的健康狀況、認知狀態或情緒反應。 2.不可變更性:不同於密碼可以重置或信用卡號可以更換,大腦的神經模式一旦外洩無法重置或輕易更換。 神經資料被列為敏感資訊後會有更高程度的保護要求包括: 1.強化同意要求:在加拿大PIPEDA的架構下,資料的敏感性直接決定了蒐集方式。對於神經資料,組織必須獲得更充分且具實質意義的明示同意,不能僅依賴默示同意,為獲得有意義的同意,組織必須嚴格定義使用目的。 2.提升安全防護的等級:法律要求安全防護措施必須與資料的敏感度成正比。由於神經資料被列為高度敏感,組織必須採取較高等級的安全保護措施。 3.風險評估標準:在發生資料外洩時,資料的「敏感性」是評估是否構成「重大損害風險」的關鍵因素。將神經資料列為敏感資訊,意味著涉及此類資料的外洩事件將面臨更嚴格的通報與法律責任。 總結而言,加拿大將神經資料列為敏感資訊,標誌著法律監管從傳統個資延伸到了人類的意識領域,要求相關科技企業在開發監測專注力、疲勞或情緒的消費性產品時,必須承擔與醫療紀錄同等的法律責任與保護義務。

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