Web2.0 網站平台管理之法制議題研析-以網路實名制與揭露使用者身份

刊登期別
第21卷 第6期,2009年06月
 
隸屬計畫成果
經濟部技術處科技專案研究計畫成果
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ Web2.0 網站平台管理之法制議題研析-以網路實名制與揭露使用者身份, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=3325&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/31)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國法院新判決,讓Rambus公司無法取得Micron公司的權利金

  美國德拉瓦(Delaware)州法庭於1月9日判決,記憶體晶片(DRAM)設計業者Rambus公司(Rambus Inc.)因在訴訟過程中,毀壞此一專利訴訟案件的相關文件與資料,使其專利不具執行力。因此無權以系爭的12項專利要求 Micron公司(Micron Technology Inc.)支付權利金。判決公告後,Rambus公司的股價因而重挫約40%。 兩家公司的紛爭可溯至2000年,該年度Micron公司曾控告Rambus公司,宣稱Rambus公司試圖掌控當時DRAM晶片的市場。當時,Rambus公司要求Micron公司在內的晶片製造業者須支付權利金給該公司,而晶片製造業者則予以反擊,宣稱Rambus公司取得專利的過程有瑕疵。     雙方除於法院進行訴訟外,並利用美國聯邦貿易委員會(FTC)進行紛爭處理,互有勝負。例如:去年11月,加州地方法院宣判Rambus公司控告Micron公司、海力士(Hynix)、三星電子(Samsung Electronics)與南亞科技(Nanya Technology)等公司侵權一案,獲得初步勝利。然而如今法院的判決卻又重擊Rambus公司,因為該判決可能使該公司往後難以利用其所擁有的專利,迫使其他晶片製造業者支付權利金,也因此造成Rambus公司股價重挫的情形。

強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南

日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。​ 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。​ 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。

國際產業創新合作策略實例 – 歐盟之歐洲科技與創新機構(EIT)

美國賓州眾議院通過《人工智慧生成內容揭露法》

美國賓州(Pennsylvania)眾議院於2024年4月10日通過《人工智慧生成內容的揭露法草案》(House Bill 1598 Disclosure of Artificially Intelligent Generated Content,下稱草案),規範AI生成內容及其利用行為以保護消費者。 草案規定,以AI生成之各種形式內容,在其首次呈現給消費者時應揭露資訊,使消費者知道該內容為AI生成之結果。如果明知或重大過失(Knowingly or recklessly)產出、散布或發布任何未「明確且顯著」(clear and conspicuous)揭露其內容為AI所生成者,即屬「不公平或欺騙性行為或做法」,將被依賓州《不公平貿易行為與消費者保護法》(Unfair Trade Practices And Consumer Protection Law)規定處罰。草案亦說明應如何揭露資訊,方符合條文所謂「明確且顯著」標準,例如針對AI生成之音訊內容,其揭露應以足夠的音量和節奏傳達,以便消費者聽取和理解。 此外,草案也關注兒童保護問題。鑑於AI生成的兒童性剝削圖像通報日益增加,草案最後新增規定,未來不能將「兒童性剝削圖像為AI生成」作為辯護理由,且檢察總長或地區檢察官可起訴製造、持有以及傳播AI生成之兒童色情或性虐待素材等相關行為。 目前草案已在州眾議院通過,由州參議院審議中。草案的提案議員強調,人們有權知道其消費的內容實際上是使用AI產出的成果,因此草案通過後,可望有效遏阻濫用AI的行為,提供賓州民眾更多的保障。

TOP