情理法難兼顧，人工生殖法再掀波瀾
在正式同意人工受孕之前，如果有醫師私下協助進行，衛生署將得以「其醫療行為違反醫學倫理」為由﹙醫師法第二十五條﹚，依同法二十五條之一予以懲戒。至於衛生署長侯勝茂先前表示，要檢討人工生殖法草案之具體內容，放寬「不孕夫妻而且雙方健在」的限制，吳浚明則坦承，此項指示的難度很高，因為目前連草案都還在等待立法院審查，如果等草案過了再行修正，退案修正一來一往間，將耗費相當時日，更何況死後取精可否進行人工生殖之情形更屬複雜，預期難在短期之間獲得定論。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國奧克拉荷馬州修正《個資事故通報法》，擴充個資定義範圍並強化通報機制 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月22日 現行我國關於非公務機關就個資事故進行通報之規定，散落於各中央目的事業主管機關制定之各業別個人資料檔案安全維護管理辦法或相關辦法中，且前揭各辦法對於通報之標準不盡相同。各國主管機關紛紛強化個資治理法制，而美國奧克拉荷馬州修正關於個人資料定義、適當防護措施及個資事故通報機制等事項，以建立更完善之規範。 壹、事件摘要 美國奧克拉荷馬州議會業於2025年5月20日通過第626號法案（Senate Bill 626）[1]，修正《個資事故通報法》（Security Breach Notification Act）[2]，其目的係為補充現行治理規範之不足，修正重點涵蓋：擴充法定用詞之定義，針對「個人資料」（Personal Information）與「適當防護措施」（Reasonable Safeguards）等條文予以補充與增列；強化個資事故（Breach of the security of a system）之通報機制與設立豁免條款，並釐清與其他法規間之適用關係；以及修訂違法情事之民事裁罰。此外，本次修法亦明定，若機構或個人已採取適當防護措施，得作為民事訴訟中之抗辯理由。本法將自2026年1月1日起正式生效，並適用於自該日起所發現、判定或通報之個資事故，相關單位應即早進行法遵準備，以確保制度落實。 貳、修法重點 本次修法主要包含三大核心面向，簡要說明如下： 一、擴充法定用詞之定義 （一）個人資料 於現行法規對個人資料之定義下，再增加新資料類別： 1.與驗證碼、存取碼或密碼結合使用時，可用以登入特定個人金融帳戶之專屬電子識別碼（Electronic Identifier）或路由代碼（Routing Code）； 2.用以辨識特定自然人之獨特生物特徵資料，例如指紋、視網膜或虹膜影像，或其他具體實體或數位形式之生物辨識資料。 （二）適當防護措施 適當防護措施係指，為確保個人資料安全而考量組織或機構之規模、產業別、以及保有之個資類別與數量所制定之政策及作業實務。此概念包括但不限於：進行風險評估、建立技術面及實體面之多層次保護機制、對人員實施教育訓練，及建立個資事故應變計畫等。 二、強化事故通報機制與設立豁免條款 本法要求於發現系統個資事故並已通知受影響之當事人後，應於60日內向州檢察總長（Attorney General）提交書面通報，載明涉及之個人資料類別、事故性質、受影響人數、預估之財務損失、所採行之適當防護措施等必要內容。惟若事故影響人數低於500名州民，或事故發生於徵信機構且影響人數未達1,000人，則可免除向檢察總長通報之義務。 此外，本法明確規範，若特定機構已依據其他法律，如《奧克拉荷馬州醫療資安保護法》（Oklahoma Hospital Cybersecurity Protection Act of 2023）或聯邦《健康保險可攜及責任法》（Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996）等履行相關通報義務，則視為已符合本法之要求。 三、民事裁罰 本法明定，民事罰鍰之裁量將審酌事故規模、事故發生後組織之因應作為及是否履行事故通報義務等因素而定，以確保裁量之比例原則。裁量情形說明如下： 1.若機構已採行適當防護措施且依法進行事故通報者，得免除民事責任； 2.若未採取適當防護措施，惟仍依規定完成事故通報者，則須負擔實際損害賠償責任並處以最高75,000美元罰鍰； 3.未落實適當防護措施與事故通報法定義務者，最高處以150,000美元罰鍰。 參、事件評析 本次修法可見奧克拉荷馬州就數位時代資安威脅所採行之積極因應作為，其修正重點包含：擴充個人資料之定義並明定適當防護措施之內容，俾利降低企業法遵成本及法律適用之不確定性；強化事故通報機制並設置合理豁免條款，以確保資訊透明度；於罰則規範中明定民事罰鍰之裁量，應審酌事故規模及是否履行事故通報義務等因素，以符合比例原則。 有鑑於本法修正後所課予之法定義務，建議企業應採行下列因應措施：(1)全面盤點所保有之個人資料，尤應注意新增納管之電子識別碼及生物特徵等資料；(2)檢視並強化現有防護機制，確保符合適當防護措施之要求；(3)建立標準化通報應變程序；(4)強化教育訓練。此外，企業宜定期檢視法規動態，以確保持續符合法規要求。 [1] Bill Information for SB 626, OKLAHOMA STATE LEGISLATURE, http://www.oklegislature.gov/BillInfo.aspx?Bill=sb626&Session=2500 (last visited June 1, 2025). [2] BILL NO. 626, OKLAHOMA STATE LEGISLATURE, https://www.oklegislature.gov/cf_pdf/2025-26%20ENR/SB/SB626%20ENR.PDF (last visited June 2, 2025).
歐洲法院2017年12月認定Uber是運輸服務業巴塞隆納計程車工會認為Uber未受西班牙運輸服務業相關法令管制，而有違反公平競爭之虞，因此向西班牙巴塞隆納3號商事法院提起訴訟。3號商事法院認為有必要進一步釐清Uber之商業模式究竟是否為歐盟法令下之運輸服務業或資訊服務業，亦或兩者均是。這將影響歐盟內部市場指令和電子商務指令之涵蓋範圍，從而決定Uber是否有違反競爭法。 為此，歐洲法院在2017年5月做出先行裁決後，於同年12月做出判決，認定Uber之性質是運輸服務業，因此排除前述指令之適用，應接受各國運輸服務業相關法令之要求，否則違反公平競爭。法院觀點認為縱然其商業模式看似乘客與駕駛之間為自由選擇之連結。然而，Uber提供的平台是這個連結不可或缺的關鍵以外，對於運輸服務的提供，包括價格、車輛、駕駛的選擇具有決定性的影響力。此外，Uber藉由組織這樣的運輸服務來獲取利潤本身就涉及了運輸服務的直接提供。所以Uber整體服務的主要組成部分必須被視為以運輸服務構成，不應被分類為資訊服務。
國際唱片協會發布標準，規範AI作品於音樂排行榜中之資格2026年7月，國際唱片協會（International Federation of the Phonographic Industry, IFPI）發布新聞稿，採納由各大唱片公司共同提出之生成式AI音樂進入官方榜單資格之全球標準。該標準明確劃分人類引導創作以及純AI生成或未授權AI工具作品，以此防範機器人之流量操作。 依據該標準，音樂作品若欲進入音樂排行榜，必須同時符合以下條件： 1. 合法授權：所使用之生成式AI工具必須取得授權且合法，禁止使用未獲授權之侵權訓練模型。 2. 人類實質創作：音樂必須是人類創作為主，得有AI輔助但不得為純AI生成之作品。 3. 無操縱疑慮：作品流量須為真實，且榜單資料應無人為或機器操縱。 此外，作品亦須遵守著作權及肖像權相關法規，符合AI服務條款，並配合串流平台之AI標示，使消費者能明確了解作品是否為純AI生成或經AI輔助之作品。 IFPI首先將此標準套用於其在中南美洲、中東、非洲及東南亞直接管理之官方音樂榜單，並同時與全球之國家級音樂/唱片協會合作，將該標準擴展至20多個官方榜單系統。此標準反應音樂產業界對音樂著作權保護及資料真實性之重視，並於全球範圍內劃定明確界線。 目前，IFPI之規範已逐步落實於部分官方音樂榜單實務中，如澳洲唱片業協會（Australian Recording Industry Association）即已跟進，要求所提交之音樂若有使用AI須標示使用比例，並禁止純AI製作音樂作品進入其榜單。韓國音樂著作權協會（Korea Music Copyright Association, KOMCA）亦於8月初提出禁止純AI生成音樂申請著作權登記，並曾一度頒布人類實質參與之AI輔助音樂登記，隨後因國會及主管機關認為該措施仍缺乏社會共識且牽涉著作權法效力故提出修正建議，KOMCA即於8月下旬決議撤銷該新措施，暫緩相關受理。
美國OMB發布M-26-04備忘錄，確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室（Office of Management and Budget，以下簡稱OMB）在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄（以下簡稱本指引），目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」（Preventing Woke AI in the Federal Government）。本指引闡述「追求真相」（Truth-seeking）、「意識型態中立」（Ideological Neutrality）兩大「無偏見AI原則」（Unbiased AI Principles），並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型（LLM）時，必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定，本指引要求聯邦機構在進行採購時，應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料（如模型權重），而是採取以下兩層級的資訊揭露架構： 1. 基本透明度要求（Minimum Threshold for LLM Transparency） 各機構於招標階段，應要求供應商提供以下資訊： (1) 可接受的使用政策：界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡（Model, System, and/or Data Cards）：包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制：包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻（Threshold for Enhanced LLM Transparency） 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中，則需獲取更深入的開發與運作資訊，例如： 1. 預訓練和後訓練（Pre-Training and Post-Training）：如影響產出事實性（factuality）的活動、系統提示詞（System Prompts）、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估：針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制（Enterprise-Level Controls）: 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改：非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策，並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是，本指引引入了「實質性要求」（Materiality Requirement），即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施，將構成合約違約之重要事由，機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容，係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件，OMB利用聯邦政府龐大的購買力，在採購合約中確立供應商的「透明度義務」，OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿，更可能發揮示範效應，將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門，轉化為產業的最佳實踐標準。