MPAA 藉由 BT 網站伺服器記錄對 P2P(BT) 軟體用戶提起訴訟
追蹤、定位、起訴，所有 P2P(BT) 軟體使用者的噩夢再次上演。全美製片業團體「美國電影協會」 ( Motion Picture Association of America ； MPAA ) 在 8 月 25 日對美國境內 286 位居民提起訴訟，成為首宗利用 P2P(BT) 網站伺服器記錄 ( server logs ) 追蹤 ( track down ) 盜版電影下載者的案例。
今年 2 月，著名 BT 網站 LokiTorrent 與 MPAA 的大戰告一段落。德州法院下令 LokiTorrent 關閉網站外，並命令 LokiTorrent 將伺服器記錄轉交給 MPAA 的調查員 ( investigator ) 。 MPAA 的發言人聲稱本月 25 日的訴訟與此事件無關，但所有人都明白 MPAA 正是憑此線索，最終找到了 P2P(BT) 用戶的行蹤。好萊塢希望藉此行動阻嚇免費下載電影的行?， MPAA 資深副總裁 John Malcom 聲稱「下載盜版電影的人要當心了，當你為著作權侵害行為時，網路上並不會有朋友站出來替你撐腰。」
儘管 P2P(BT) 軟體背負著助長盜版的惡名，但 P2P(BT) 的合法用途也在逐漸增加，例如使用 P2P(BT) 技術分發 ( distribute ) 開放原始碼軟體 ( open-source software ) ，網路瀏覽器軟體公司 Opera 即在新版的程式中內建了此種技術。 BT 技術的發明人 Bram Cohen 曾警告用戶，使用 P2P(BT) 軟體下載盜版是個蠢主意，因?軟體在設計時並未刻意隱藏用戶的識別資訊，這也是為何 MPAA 此次能憑藉著伺服器記錄對用戶提起訴訟的主要原因。
英國藥物及保健產品管理局（Medicines and Healthcare Products Regulatory Agency, MHRA）於2022年6月22日公布「英國醫療器材監管的未來之公眾諮詢政府回應」（Government response to consultation on the future regulation of medical devices in the United Kingdom），確立未來醫材監管方向。本次諮詢收到將盡900件回應（民眾與業者大約各半），結果顯示民眾業者對於強化醫療器材安全監管的支持。 MHRA將強化MHRA的執法權力，以確保病患安全，並且關注健康不平等議題並減少AI偏見問題；其監管設計上會考量歐盟和全球標準，並致力於建立英國符合性評鑑（UK Conformity Assessed, UKCA）。MHRA於安全方面，將增加製造商、進口商與經銷商的責任，並要求有英國地址的負責人對瑕疵商品負擔法律責任（構成法律責任的要件與製造商同）。其亦將要求製造商賠償被不良事件影響的人、禁止行銷上使用引人錯誤之表示、導入醫材之單一識別碼（Unique Device Identifiers, UDI）與增加註冊所需提供之資料，且製造商須建置上市後不良反應監測系統並回報統計上顯著的不良事件趨勢。創新方面，MHRA欲增設「創新醫療器材上市管道」和「軟體醫材上市管道」，以顧及創新與軟體醫材特殊需求。針對一般軟體醫材（software as a medical device, SaMD）與人工智慧軟體醫材（AI as a medical device, AIaMD）的監管，MHRA僅欲於法規中增加「軟體」的定義，其他規範將由指引的形式公布。此外，其將AIaMD視為SaMD的一種，並不會額外訂定AIaMD相關規範。
印度競爭委員會因廣義平價義務條款裁罰網路旅行社印度競爭委員會（Competition Commission of India, CCI）於2022年10月19日以違反競爭法（Competition Act）第3條及第4條規定，涉嫌協議限制競爭與濫用市場地位，分別對兩家網路旅行社（online travel agents, OTAs）—MakeMyTrip India Private Limited和Ibibo Group Private Limited（合稱MMT-Go）裁罰22.348億及16.888億印度盧比（約為2600萬和2029萬美金），並要求MMT-Go修改與合作飯店之間的「廣義平價義務條款」，CCI認為「廣義平價義務條款」可能會限制競爭，具有市場地位的業者施行可能造成壟斷，需要個案認定是否違反競爭法。MMT-Go向國家公司法上訴法院（National Company Law Appellate Tribunal, NCLAT）提起救濟，NCLAT於2023年2月23日宣布將對CCI的裁罰進行審理，預計於4月11日舉行庭審。 「平價義務條款」在OTAs和合作飯店間相當常見，是為了要解決搭便車問題，防止飯店從中獲取不公平利益，而平價義務條款分成「狹義」與「廣義」。「狹義平價義務條款」禁止飯店在飯店自身網站以更好的價格與條件進行銷售，因只限制飯店在本身銷售管道的條件，並不影響OTAs之間的競爭。而「廣義平價義務條款」則禁止飯店在其他銷售管道以更好的價格和條件進行銷售，此將減少OTAs之間的競爭。當具有市場地位的OTAs與飯店簽訂「廣義平價義務條款」，因其更為低廉的價格與市場地位，其競爭對手無法與之公平競爭，可能產生壟斷。 此外，歐盟可能有同樣的看法，歐盟委員會於2022年5月新修訂「垂直集體豁免規則」（Vertical Block Exemption Regulation, VBER）將廣義平價義務條款從豁免範圍中刪除，但仍豁免狹義平價義務條款。因為廣義平價義務條款可能限制競爭或造成壟斷，印度與歐盟對於廣義平價義務條款已經做出限制，可能是未來競爭法的國際趨勢，可以作為我國未來相關法規調適之參考。
巴西施行數位兒童及青少年法巴西於2026年3月17日施行《數位兒童與青少年法》（Estatuto Digital da Criança e do Adolescente, Digital ECA）及相關施行細則，該法目的在於強化18歲以下的未成年使用者在數位環境中的安全及隱私，並打擊針對未成年人的性剝削與誘拐等數位犯罪。該法的規範對象包含所有在巴西營運的數位產品或服務提供者、數位平臺、應用程式商店、作業系統，以及以自然語言互動的生成式人工智慧提供者，規範對象須在巴西設置法律代表。Digital ECA要求規範對象應盡內容審核義務、禁止操縱性設計、建立年齡驗證機制及家長監督規範，Digital ECA規範廣告不得有利用兒童缺乏判斷力的設計，並落實預設安全設計。 Digital ECA要求當數位平臺辨識出涉及性剝削或暴力的犯罪內容時，數位平臺無須經法院核發命令，即應主動立即移除內容並通報「國家通報篩選中心」，此外，數位平臺應提供16歲以下使用者帳號與監護人連動的功能，擁有100萬以上未成年用戶的大型平臺須進行兒少的安全與健康影響風險評估。另一方面，新聞及體育內容提供者有編輯控制權得豁免年齡評估（assessment），若服務滿足「提供兒少適當內容的兒童帳戶」與「配備家長監督過濾系統」，擁有編輯控制權或提供授權內容的服務亦可豁免年齡評估。 Digital ECA的年齡驗證從「使用者自我宣告」轉向「驗證系統」，以防止未成年人接觸不當內容。該法要求應用程式商店與作業系統須免費提供年齡資訊給數位服務提供者，但禁止其揭露具體出生日期或使用者畫像分析。年齡驗證須遵循比例原則、資料最小化、安全性與透明度原則，且禁止將驗證蒐集的個人資料用於其他商業目的，巴西國家保護資料管理局（Autoridade Nacional de Proteção de Dados, ANPD）後續將制定技術要求及指引並進行監管。 近年歐美國家陸續制定青少年及兒童數位保護相關法規，進一步推動年齡評估及數位身分法制政策。在持續變化的數位環境中，避免未成年人接觸非法或有害內容成為保護青少年及兒童的必要手段，各國相關立法例及政策值得持續追蹤。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）