因製作「星海爭霸」(StarCraft)、魔獸世界(World of Warcraft)等名作而廣受玩家喜愛的線上遊戲公司Blizzard Entertainment,於2010年7月7月對外宣布,將針對旗下遊戲的官方網路論壇(Game Forum),推動實名制度(Real ID System),引發各界議論。
Blizzard對外表示遊戲論壇旨在提供一個供玩家交流遊戲資訊的管道,玩家亦得透過論壇提供Blizzard改進遊戲內容的建議或發表其他意見。然而,部分使用者卻肆意透過論壇散布人身攻擊言論,或從事其他不法行為。Blizzard希望透過推動論壇實名制度,約束人們透過論壇發表攻擊性言論的現象。然而,論壇實名制度訊息公布未久,Blizzard旋即收到眾多玩家的抗議信件。為平息反彈聲浪,Blizzard共同創辦人兼執行長Mike Morhaime於7月9日於官方論壇發表聲明,宣布Blizzard將不會實施論壇實名制,為整起事件劃下句點。
相較於Blizzard放棄推動遊戲論壇實名制度,中國大陸文化部於2010年6月22日發布「網路遊戲管理暫行辦法」,實施「網路遊戲實名制」,自8月1日起,中國大陸線上遊戲玩家即必須使用真名及有效的身分資料進行註冊,而遊戲公司亦必須妥善保存玩家身分資料。中國大陸新法同樣引發諸多爭辯,玩家紛紛表示擔心個人資料遭到外洩;而遊戲業者也憂慮此舉將導致玩家人口大量流失。
2013年4月2日,歐盟個人資料保護工作小組(the Article 29 Working Party,以下稱「工作小組」),就目的限制原則(purpose limitation principle)發表意見書,檢視歐盟資料保護指令(Data Protection Directive)第六條所規定的目的限制原則,包括(一)資料的蒐集必須具有特定、明確與合法之目的,以及(二)資料的處理或利用必須符合資料蒐集時之目的。 另一方面,工作小組亦檢視目的限制原則對巨量資料(big data)與開放資料(open data)可能會造成的潛在衝擊: 1.就巨量資料的部分而言,工作小組界定了二個應用情境,一是分析巨量資訊,以分析辨識趨勢或資訊間的相關性,另一是直接影響個人(例如,對當事人的行為進行追蹤、分析、側寫,並據此進行廣告與行銷)。對此,工作小組認為,應給予當事人選擇的權利,另外,組織應揭露關決策標準,並且提供當事人之側寫資料。 2.關於開放資料,工作小組強調匿名化以及資料保護衝擊分析的重要性,以確保必要的安全措施。 工作小組提出兩項修正意見,包括(一)個人資料保護規則(General Data Protection Regulation)草案的第五條宜針對目的限制原則為更明確之規定,以及(二)刪除個人資料保護規則草案第六條第四項之規定。
GPL(General Public License,通用公共許可證)即將進行更新修訂FSF( Free Software Foundation,自由軟體基金會)於日前公佈,將針對現行版本GPL Version 2進行更新修訂。由於GPL Version 2自1991 年使用至今未曾修改過,隨著軟體開發技術日新月異,新興網路應用議題亦不斷產生,故確時有必要更新修訂。FSF預定在2006年第一週會公布GPL v3草案,詳細說明每一條條文修改的原因及影響,並提供予IT產業、軟體使用者、以及和GPL v3有利害關係的各界人士,共同彙集多方的意見,以期獲得更廣大的效益。 然改寫GPL v3實屬不易。GPL是世界性的授權條款,但現今世界各國的著作權法與專利法等相關法令規範不一,再加上新興的網路應用技術與模式,GPL v3新規範應儘可能將上述要項考量納入增訂,以避免引發爭議;若是相關爭議順利解決的話,預料2007年年初就可將GPL v3擬訂完成。
美國基改食品標示新發展-強制標示與否的拔河 美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。