澳洲政府提出網路分級之安全措施

  澳洲政府在2009年12月15日對外公佈網路安全(cyber-safety)措施,包含:
1. 強制要求加裝ISP層級之網路分級過濾系統;
2. 給予提供家庭用戶額外過濾系統之ISP業者補貼;
3. 藉由澳洲通訊及媒體局(Australian Communications and Media Authority)及其他單位所建立之網路安全計畫,推動網路安全之教育和認知。

 

  澳洲主管機關欲修法對於未依規定做出分級之網站及遭檢舉者,將會列入黑名單,封鎖其網路連線。並要求所有ISP業者必須封鎖所有含有不當內容(Refused Classification-rated material)之國外伺服器(servers),所謂內容不當包含,兒童性虐待、獸交、強制性交在內之性暴力、和過度詳細之犯罪行為或毒品使用。

 

  該項立法若通過,澳洲將會成為民主國家中網路管制最嚴格之國家。

  提出該法案之議員表示:「網路安全沒有萬無一失之保護方式,但是對於所有澳洲人,特別是孩童來說,遠離這些內容,是非常重要的。」

  網路權益團體「澳洲電子先鋒」(Electronic Frontiers Australia)則質疑,「政府明知這樣的措施並無法幫助孩童,也不能幫助取締禁止該等內容。」其他網路使用者及情色網站業者,亦認為執法難以落實,部分合法網站可能反被封鎖,網路連線速度也可能受到影響。且網友常使用的點對點傳輸(P2P)或透過聊天室傳送檔案,均不在法案管制可及之處等。

相關連結
※ 澳洲政府提出網路分級之安全措施, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=3225&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/07)
引註此篇文章
你可能還會想看
從交易成本概念談智慧財產資訊揭露的原則與效益

新加坡研發可診斷及殺死癌細胞的奈米載體

  新加坡國立大學生物工程系科研人員宣佈,他們利用天然聚合物製成可以診斷癌細胞、又可殺死癌細胞的奈米載體。該系助理教授張勇相信,這是全球首次成功利用天然聚合物製成奈米顆粒。   研究甲殼素多年的張勇指出,從螃蟹、蝦殼中提煉出來的甲殼素,在實驗室內製成奈米顆粒的過程中,最困難的就是體積的控制,因為天然聚合物分子一般比較大。但最後仍突破瓶頸,以甲殼素研製出直徑約五十奈米的奈米顆粒,很容就可以被比它大一百倍到四百倍的人體細胞吸收。他說,這種利用天然聚合物製成的奈米顆粒,具備適合生物體、擁有生物功能等特性。   這些奈米顆粒將可用來裝載被稱為人工原子,以細微半導體材料製成的量子點和藥物。由於量子點受光源照射時會發光,不同大小量子點發出不同的光,發光時間可以維持幾個小時。因此把裝載量子點和藥物的奈米顆粒送入讓癌細胞吸收後,就可用光源照射,讓醫生可以辨認哪些是癌細胞,再把癌細胞殺死。目前其已與國大醫學院展開合作,在成肌細胞內注入裝載量子點的奈米顆粒,然後把成肌細胞移植到動物心臟,以進一步了解成肌細胞如何修復心臟組織。

日本著作權法修正促進人工智慧開發

  2018年5月18日,於第196次參議院會議中通過「著作權法」修正案,並於5月25日公布,預計於2019年1月1日施行。本次修正是為因應數位網路技術的發展,對需要著作權人同意的行為範圍進行檢視。其中第47條之7修正、及新增之第30條之4與第47條之5與人工智慧發展有重大相關。   日本著作權法於2009年的修正中,增加第47條之7規定,原本可能構成著作權侵害之資料分析、機器學習行為(未經原作者同意複製、改作),只要在必要限度內,不分是否有營利,皆無須權利人同意。然而本條在使用上因為未涵蓋成果物的讓與行為,也就是如果公開販售學習完成的資料集或是人工智慧模型,甚至於同一平台共享資料集都可以構成侵害。有鑑於此,才在本次修法中修正相關條文。   本次修正中,增加第30條之4規範於必要限度內可利用他人著作物的行為,其中在同條第二款中認可第47條之5第1項第2款之行為,也就是「利用電子計算機的情報解析及提供其結果」,亦可被認為不違反著作權法,因而補上原本第47條之7的漏洞。   惟須注意的是,所謂的必要限度還是有嚴格的比例限制,不能無限制使用。由於目前本次修正還尚未生效,未來對人工智慧發展的應用會產生什麼樣的實際影響,值得繼續觀察。

紐約通過法案,將禁止企業使用未能通過偏見審計的自動化招募系統

  紐約市議會於2021年11月10日通過紐約市行政法規的修正法案,未來將禁止雇主使用未通過偏見審計(bias audit)的「自動化聘僱決策工具(Automated Employment Decision Tools)」,避免因為自動化工具導致的偏見與歧視,不當反映於雇主的最終聘僱決策。   於該法所定義之「自動化聘僱決策工具」,係指透過機器學習、統計模型、數據分析或人工智慧之運算,以實質性協助或取代決策過程,影響最終聘僱決定。而聘僱決定包含篩選應徵者以及對員工作成是否晉升之結果。偏見審計由獨立審計員針對自動化聘僱決策工具進行測試,藉以評估該自動化聘僱決策工具對於雇主依法應申報資訊的影響,例如是否影響及如何影響員工性別、族裔、職位、職務等特徵分布情形。該法並規定雇主或職業介紹機構只有在滿足以下條件的前提下,始得使用自動化聘僱決策工具,包括: 一、通過審計義務:自動化聘僱決策工具須於1年之內通過偏見審計(bias audit)。在使用該工具前,應將該最新審計結果摘要及該工具發行日公告於雇主或職業介紹機構的網站上。除非另有規定,如未有公告,應徵者或員工得提出書面要求雇主於30日內提供自動化聘僱決策工具所收集的數據類型、來源及雇主或職業介紹機構之數據保留政策之相關資訊。 二、通知義務:如欲使用自動化聘僱決策工具對居住在紐約市的員工或應徵者進行評估時,雇主應於使用前的10個工作日內通知該員工或應徵者,且應通知用於評估時所使用之工作資格或特質等參數,並允許應徵者或員工申請以替代方式進行評估。   如雇主或職業介紹機構違反上開規定,第一次違反者將承擔500美元的民事懲罰(civil penalty),如連續違反者,對於之後的違反將承擔500至1500美元不等。目前該法案仍待市長簽署,該法案如經市長簽署通過,將於2023年1月1日生效。

TOP