『採購單位執行下單評估與廠商智慧財產管理要件之關連性』研究調查

刊登期別
第20卷,第09期,2008年09月
 

※ 『採購單位執行下單評估與廠商智慧財產管理要件之關連性』研究調查, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2937&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/20)
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澳洲政府發布「國家 AI 計畫」 將採用科技中立的AI治理模式

澳洲工業、科學及資源部(Department of Industry, Science and Resources)於2025年12月2日發布「國家AI計畫」(National AI Plan),擘劃了澳洲至2030年的AI發展藍圖,將「掌握機遇」、「普及效益」與「確保人民安全」列為三大發展方向。該計畫將透過基礎建設投資、人才培育、產業支持,以及強化監管能力等途徑,打造一個更具競爭力、包容性與安全性的 AI 生態系統。 國家AI計畫的另一個重點在於,澳洲政府打算透過現有的法律監管架構治理AI,而不另立AI專法。此舉是回應澳洲生產力委員會(Productivity Commission)於8月提出之建言:政府在推動創新與訂定規範時必須取得平衡,應暫緩推動「高風險 AI 的強制護欄(mandatory guardrails)」,僅有在現行制度無法處理AI衍生之危害時,才有必要考慮制定 AI 專法。 據此,國家AI計畫指出,面對AI可能造成的危害,現有制度已有辦法進行處理。例如面對使用AI產品或服務的爭議,可依循《消費者保護法》(Australian Consumer Law)取得權利保障;AI產品或服務的風險危害,亦可透過《線上安全法》(Online Safety Act 2021)授權,制定可強制執行的產業守則(enforceable industry codes)來應對。澳洲政府未來也將推動《隱私法》(Privacy Act 1988)修法,意欲在「保護個人資訊」與「允許資訊被使用及分享」之間取得適當平衡。 同時,由於採用分散式立法的關係,澳洲特別成立「AI 安全研究院」(Australian AI Safety Institute, AISI),以強化政府因應 AI 相關風險與危害的能力。AISI將協助政府部門內部進行監測、分析並共享資訊,使部門間能採取即時且一致的治理政策。 澳洲政府曾在2024年9月研議針對高風險AI進行專門的監管,但因擔心過度立法恐扼殺AI發展轉而採用「科技中立」的監管方式,以既有法律架構為基礎推動AI治理。此與歐盟的AI治理邏輯大相逕庭,未來是否會出現現行制度無法處理之AI危害,抑或採用現行法制並進行微調的方式即可因應,值得持續觀察。

美國聯邦與州政府對於污染物排放超標免責立法之衝突。

  美國聯邦最高法院在2017年6月拒絕對聯邦法令-廠房之啟動,停工,與故障之許可證取得(Startup, Shutdown, Malfunction, SSM)底下之州際執行計畫(State Implementation Plans,SIPs)免責條款的上訴聽案,即各州對於SSM的污染物超標限制,無權力訂定免責條款。1聯邦法令SSM規定公司廠房等所有者或營運者需對於初始營運、日後關閉、中間故障等作業程序與維護措施做成報告以獲得並定期更新營業許可證,報告中需對於預測與計畫中的污染物排放與災難可能做說明,並以遵守聯邦法規對污染物排放相關規定為前提。2 聯邦政府當時以美國聯邦法規(Code of Federal Regulation)以及空氣清潔法案(The Clean Air Act)裡的國家周遭空氣品質標準(National Ambient Air Quality Standards) 為準則,授予各州訂定SIP的權限,因此才有各州多以促進經濟、展業發展為由而自行訂定免責條款的產生。   在原本的SSM機制下,計畫中的污染物超標可能適用各州的免責條款,而非計畫或預測中的污染物超標則會依是否有正當辯護,而可能被下禁治令。隨後,因美國前總統歐巴馬十分重視環境保護,而與美國環境保護總局(Environmental Protection Agency,EPA)頒佈新政策,下令各州把其SIP裡對於污染物超標的免責條款全部刪去。   這樣的大動作使各州政府與企業主十分不開心,便開啟了一連串與EPA的訴訟。2008年D.C.巡迴法院在Sierra Club v. EPA 3判定SSM期間內的違反污染污物排放限額不得有任何免責例外。2014年D.C.巡迴法院於Natural Resources Defense Council v. EPA 4更判定EPA沒有權限給予在SSM期間內違法業者創造任何答辯。雖然美國聯邦最高法院拒絕對此爭議聽案,但目前EPA仍有與州政府及企業主訴訟案在進行。

國際保險公司探討奈米保險機制可行性

  特定奈米科技經歷研發階段過後,所獲致的成熟技術產品,要邁向市場商業化階段,能否真正成功,取決於市場消費大眾能否具有信心願意採用。而奈米科技由於新興發展存有未知之不確定風險,所以有論者開始規劃研擬,引進責任保險機制,藉由責任風險分散之功能,期望解決面對不確定風險時,能夠足以妥適因應。   依據國際最具份量之瑞士再保公司(Swiss Re) 對於奈米科技之保險機制,2008年出版「奈米科技:微小物質,未知風險(Nanotechnology--Small Matter, Many Unknowns:The Insurers' Perspective)」研究報告 ,其中明文點出,保險業(Insurance Industry)之核心業務即為移轉風險(Transfer of Risk),由保險公司(Insurer)經過精算程序後收取一定費用,適時移轉相關風險,並產生填補功能。   然而,保險業對於可藉由保險機制所分散之風險,亦有其極限範圍,如果超過以下三原則者,則會被認為超出可承擔風險範圍,屬保險業無力去承擔者,所以保險機制之引進將不具可行性: (1)風險發生之可能機率與發生嚴重程度,現行實務沒有可行方式能加以評估者。 (2)當危害產生時,所造成之影響為同時擴及太多公司、太多產業領域、或太廣的地理區域者。 (3)有可能產生的巨大危害事件,已超過私領域保險業所能承受之範圍者。   此外,為確保未來得以永續經營,保險公司對於願意承保之可保險性(Insurability)端視對於以下各因素性質之評估: (1)可加以評估性(Accessibility):對於所產生之損害係屬可評估,並得以加以計量化、允許訂出價格者(be Quantifiable to Allow Pricing)。 (2)無可事先安排者(Randomness):對於保險事故之發生,必須是不可預測者,並且其所發生必須獨立於被保險者本身主觀意志(the Will of the Insured)之外。 (3)風險相互團體性(Mutuality):相關保險者必須基於同時參加並組成共同團體性,藉以達到分擔分散相關風險性。 (4)經濟上可行性(Economic Feasibility):必須使私人保險公司藉由收取適宜保費,便得以支付對等之賠償費用,可以確保業務經營得以永續持續下去。   綜上所述,可以明瞭並非所有風險,保險公司均願意承保而能達到分散風險者,對於風險必須是可預測性並有承保價值,保險公司本身具有商業機制,依據精算原則確定願意承保之費用,此才可謂實務上可行,對於奈米科技引進保險機制之衡量思考,也當是如此。

德國資料保護會議通過「哈姆巴爾宣言」,針對人工智慧之運用提出七大個資保護要求

  德國聯邦及各邦獨立資料保護監督機關(unabhängige Datenschutzaufsichtsbehörden)共同於2019年4月3日,召開第97屆資料保護會議通過哈姆巴爾宣言(Hambacher Erklärung,以下簡稱「Hambacher宣言」)。該宣言指出人工智慧雖然為人類帶來福祉,但同時對法律秩序內自由及民主體制造成巨大的威脅,特別是人工智慧系統可以透過自主學習不斷蒐集、處理與利用大量個人資料,並且透過自動化的演算系統,干預個人的權利與自由。   諸如人工智慧系統被運用於判讀應徵者履歷,其篩選結果給予女性較不利的評價時,則暴露出人工智慧處理大量資料時所產生的性別歧視,且該歧視結果無法藉由修正資料予以去除,否則將無法呈現原始資料之真實性。由於保護人民基本權利屬於國家之重要任務,國家有義務使人工智慧的發展與應用,符合民主法治國之制度框架。Hambacher宣言認為透過人工智慧系統運用個人資料時,應符合歐盟一般資料保護規則(The General Data Protection Regulation,以下簡稱GDPR)第5條個人資料蒐集、處理與利用之原則,並基於該原則針對人工智慧提出以下七點個資保護之要求: (1)人工智慧不應使個人成為客體:依據德國基本法第1條第1項人性尊嚴之保障,資料主體得不受自動化利用後所做成,具有法律效果或類似重大不利影響之決策拘束。 (2)人工智慧應符合目的限制原則:透過人工智慧系統蒐集、處理與利用個人資料時,即使後續擴張利用亦應與原始目的具有一致性。 (3)人工智慧運用處理須透明、易於理解及具有可解釋性:人工智慧在蒐集、處理與利用個人資料時,其過程應保持透明且決策結果易於理解及可解釋,以利於追溯及識別決策流程與結果。 (4)人工智慧應避免產生歧視結果:人工智慧應避免蒐集資料不足或錯誤資料等原因,而產生具有歧視性之決策結果,控管者或處理者使用人工智慧前,應評估對人的權利或自由之風險並控管之。 (5)應遵循資料最少蒐集原則:人工智慧系統通常會蒐集大量資料,蒐集或處理個人資料應於必要範圍內為之,且不得逾越特定目的之必要範圍,並應檢查個人資料是否完全匿名化。 (6)人工智慧須設置問責機關進行監督:依據GDPR第12條、第32條及第35條規定,人工智慧系統內的控管者或處理者應識別風險、溝通責任及採取必要防範措施,以確保蒐集、處理與利用個人資料之安全性。 (7)人工智慧應採取適當技術與組織上的措施管理之:為了符合GDPR第24條及第25條規定,聯邦資料保護監督機關應確認,控管者或處理者採用適當的現有技術及組織措施予以保障個人資料。   綜上所述,Hambacher宣言內容旨在要求,人工智慧在蒐集、處理及利用個人資料時,除遵守歐盟一般資料保護規則之規範外,亦應遵守上述提出之七點原則,以避免其運用結果干預資料主體之基本權利。

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