日本日立公司歷經多年研發「指靜脈認證」技術,這個研創的掃描器「靜紋J200」,可掃描判讀個人右手中指的靜脈紋路。依據該技術研創召集人中村道治博士的說法,每個人手指血管紋路是獨一無二,可作為個人生物身分辨識,希望能夠藉此安全防偽技術,杜絕盜領等事件發生。 日本長崎的「十八銀行」率先在提款機試用「靜紋J200」中指靜脈認證技術,該辨識裝置乃是以紅外線掃描取得中指血管影像,和金融卡資料及銀行生物身分資料庫比對。而為防止歹徒截斷受害人手指企圖通過辨識盜用身分提款,日立公司特別加上額外的防偽技術,只有血管內有溫暖血液流動的手指才能通過認證,斷指無法過關。
法國CNIL對企業於職場監視行為劃出警告紅線法國國家資訊自由委員會(Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL)於2025年9月18日作成裁罰決定,認定巴黎百貨公司SAMARITAINE SAS(La Samaritaine)(莎瑪麗丹百貨公司,下稱該公司)於職場內設置「偽裝成煙霧偵測器」的隱藏攝影機,該設備具備錄音功能且未適當評估風險與內部控制紀錄,並涉及個資事件通報義務未即時履行等多項違反《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)規定,最終遭裁處10萬歐元(約新台幣355萬元)的行政罰鍰。 本次事件係因該公司聲稱庫房商品失竊率增加,遂於2023年8月在兩處庫房安裝5台外觀形似煙霧偵測器但可錄音的攝影機,但員工並未事前知悉。然而,攝影機於裝設後數週即被員工發現,並在2023年9月被拆除而停止運作。CNIL之所以介入,係因2023年11月經媒體報導及後續申訴事件引發關注,進而啟動稽查程序。以下為CNIL認定本案的主要違規事項: 1.違反公平、透明與可歸責性(GDPR Art. 5(1)(a)、5(2)):隱藏式攝影機設計使員工難以察覺且未予以告知;該公司未完成事前分析或影響評估、未妥善文件化紀錄,因此難認有以公平且透明方式處理個資。 2.違反資料最小化(GDPR Art.5(1)(c)):攝影機具備「收音」功能,導致員工私領域對話等資料被蒐集,與所稱之防竊等特定目的未有相符,屬過度蒐集行為。 3.未建立個資侵害通報與紀錄(GDPR Art. 33(1)、33(5)):員工拆除設備時留存載有錄影錄音內容的SD卡,公司在知悉後未於法定時限內通報並建檔紀錄;CNIL指出此類「失去對載體控制」情形並無任何模糊空間,且因其中內含員工影音資料,對自由權具有風險,依法應通報。 4.個人資料保護長(Data Protection Officer, DPO)未及時參與(GDPR Art. 38(1)):DPO直至該攝影機拆除後才被告知,未能於事前提供風險控管與審酌是否符合法規範建議,而違反應「適時、適當參與」之要求。 本案可視為CNIL對職場監視劃出的紅線警告,雇主即使基於特定目的而採用不易察覺的監視措施,仍須在保護財產和人身安全的目標,與保護員工隱私間取得合理平衡,例如:蒐集期間具有「暫時性」;蒐集範圍最小化,無不必要收音等較小侵害手段;並應讓組織的DPO事前參與把關,完成比例性分析與風險評估,否則可能構成對員工基本權利與自由的重大干預。同時,內部也應建立事故應變流程,避免因誤判或延誤而使單一事件擴大成多重違規與裁罰風險。
台日為促進5G導入創設優惠稅收待遇制度日本自民黨(目前執政黨)稅制調查會於去(2019)年12月12日公布「令和2年度稅制改正大綱」,並於同年12月20日經閣議決定,創設促進5G 導入稅制,決定對正在開發通訊網絡的行動通訊廠商,給予優惠稅收待遇。預計於今(2020)年通過「促進特定高端資訊通信等系統普及相關法律(暫定)」,於該新法施行日至2022年3月31日期間,受認定為「導入事業者(暫定)」之法人,導入符合「認定導入計畫(暫定)」之5G系統,取得5G系統設備並將其用於日本國內事業時,可選擇特別抵免取得價格的30%,或稅額扣除取得價格的15%,扣除上限額為法人稅額的20%。 我國於去(2019)年10月24日發布實施「公司或有限合夥事業投資智慧機械或第五代行動通訊系統抵減辦法」,亦規定有國內企業導入5G系統之抵減辦法,適用對象為同一課稅年度支出總金額100萬元以上,不逾10億元為限,可選擇支出金額5%抵減當年度應納營所稅額,或3年內支出金額3%抵減各年度應納營所稅額,抵減上限為當年度應納營所稅額30%,合併適用其他投資抵減時,當年度應納營所稅額50%。 我國與日本均可望透過優惠稅收待遇制度,促進5G 導入。隨著在地化5G的導入,預計可利用於工廠生產線自動控制和農產品效率化生育管理等智慧化資通訊系統,以促進智慧工廠或智慧農業的落地普及。
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。