美國最高法院日前針對Brown v. EMA & ESA(即之前的Schwartzenegger v. EMA)一案作出決定,確認加州政府於2005年制定的一項與禁止販賣暴力電玩(violent video games)有關的法律,係違反聯邦憲法第一修正案而無效。 該加州法律係在阿諾史瓦辛格(Arnold Alois Schwarzenegger)擔任加州州長時通過。根據該法規定,禁止販售或出租暴力電玩給未滿18歲的未成年人,且要求暴力電玩應在包裝盒上加註除現行ESRB分級標誌以外的特別標誌,故有侵害憲法第一修正案所保障的言論自由之虞。本案第一審、第二審法院均認定加州「禁止暴力電玩」法案係屬違憲。 而最高法院日前於6月27日以7比2的票數判決,肯定下級審的見解。最高法院認為,電玩(video games)係透過角色、對話、情節和音樂等媒體,傳達其所欲表達的概念,就如同其他呈現言論的方式(如書本、戲劇、電影),皆應受到憲法言論表達自由原則之保護。 因此,對同樣受到憲法保障的遊戲內容表達,只有在有重大(值得保護)的公益須維護時,才能對其加以限制;同時,限制手段亦須通過最嚴格的審查標準(stringent strict scrutiny test)。最高法院認為,本案中加州政府並無法證明有重大(值得保護)的公益存在,且以法律禁止販賣的手段也無法通過審查標準。 如同美國娛樂軟體協會(ESA)CEO Michael D. Gallagher所說,政府不應採取立法禁止的方式,限制遊戲內容的表達自由;反之,美國電玩產業一直以來都遵守一套自願性的分級制度(Entertainment Software Rating Board rating system),藉以提供消費者有關遊戲內容的資訊。這套分級制度已足以協助家長從包裝盒上辨認出遊戲內容,確保未成年人不接觸不適宜的遊戲。 判決出爐後,產業界紛紛表示這是對遊戲產業的一大勝利。本案也證明,即使面臨日新月異科技發展的挑戰,憲法所保障的言論自由表達原則,同樣適用在新興科技的表現媒介。
美國聯邦通訊委員會通過「數位機會資料蒐集計畫附加規則」,將改善美國境內寬頻網路布建差距之辨識美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission, FCC)於2021年1月19日通過「數位機會資料蒐集計畫」附加規則(Digital Opportunity Data Collection additional rules),將幫助FCC蒐集更精確與準確的網路寬頻布建資訊(broadband deployment data),以完成美國境內寬頻網路布建差距之辨識任務。該規則規範了需向主管機關報告關於網路近用性和/或網路覆蓋率相關資訊的報告主體,使需要報告的固網和行動寬頻服務供應商範圍更加明確。另外該規則亦有針對網路服務供應商提出關於固網速度與網路延遲相關報告時,所應遵守事項作規範。 該規則亦針對蒐集各州、地方與部落網路寬頻布建資訊的對應實體(mapping entities)、聯邦政府機構,與第三方單位,制定此三方進行辨識寬頻網路布建差距作業時所應遵守之注意事項,並為網路服務供應商提交固網和行動寬頻覆蓋率地圖資料時,設置其提交流程所應遵守之相關規範。該規則要求行動式網路服務供應商提交依據實際情況的相關基礎設施資訊或現場測試資料,作為FCC對行動式網路覆蓋範圍調查和驗證的資料,這些資料還將應用於擴大某些特定區域行動式網路寬頻覆蓋範圍的相關作業上,以增加該區域居民的使用數位機會。 「數位機會資料蒐集計畫」附加規則將使FCC確切知道寬頻網的可近用服務位置和不可近用服務位置,以及更了解美國的寬頻網路需求,以確保將來每位美國公民都能使使用高速網路服務,這同時也是「數位機會資料蒐集計畫」的目的。
論網路環境下的通訊監察法制 人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。