比利時法院要求Google移除新聞轉載連結
美國智慧財產律師於2026年4月撰文說明兩件聯邦地方法院之判決揭示將機密資訊分享於生成式AI平台上的重大風險。 在Trinidad v. OpenAI 案中(Trinidad使用ChatGPT開發出AI框架，並將其框架申請美國專利，其主張OpenAI 後續申請專利之產品係基於使用其成果所開發，惟法院駁回原告依據美國營業秘密保護法(即DTSA)提出使用ChatGPT的產出物”專有AI開發框架(proprietary AI development frameworks，簡稱框架)為其營業秘密之主張，理由是原告在使用ChatGPT創建這些框架時，是自願向OpenAI 揭露其框架相關資訊。本案中，法院認為，原告使用ChatGPT創建框架時未有採取保密措施，且基於接受OpenAI的使用條款，也就是同意於未建立任何保護下揭露資訊，而不屬於DTSA保護的營業秘密。 在United States v. Heppner案中(被告Heppner 因涉及金融詐騙案件遭起訴，其收到法院傳票後使用Claude AI，將該案件的案件事實、可能的抗辯事由、法律分析和防禦策略輸入至Claude AI，使用AI產出法律分析報告)，則是強調使用公開可得的生成式AI平台所建立之文件不受律師與當事人間之秘匿特權( attorney-client privilege)保護，因為在AI平台記錄的對話內容，在沒有與平台合約約定保密義務時，這些內容並不具保密性。本案主要探討於被告與Claude AI之間之對話紀錄是否符合律師與當事人間之秘匿特權之範圍，法院認為Claude AI並非律師，兩位非律師之人的法律討論並不享有特權，且成立律師與當事人間之秘匿特權需建立於當事人與有委託關係之律師(或其代理人：實習律師、法務助理等)因為法律諮詢目的之通訊內容。此外，被告與Claude AI之間的通訊並非機密，因為Claude AI的用戶須同意「Anthropic (Claude AI之開發商)收集用戶輸入與輸出資料，利用這些資料訓練 Claude，並保留向第三方(包括政府監管機構)揭露此類資料的權利」，故法院未將律師與當事人間之秘匿特權延伸至AI平台產出的資訊。 在如今生成式AI已被普遍使用之時代，AI工具可提高生產力及工作效率，而對企業而言，開放員工使用AI時應留意公司是否有對使用AI工具提供相應的管理措施。可參考的管理方式有二： 作法其一是：建立企業內部的生成式AI平台 在此狀況下與AI共享的資訊只會留在公司的環境中，並且員工會受到聘用條件中所簽署過的保密協議拘束，此種做法可提供強而有力的保護，但也需要公司投入大量財務資源，惟許多企業未有足夠資源採取此做法。 作法其二：企業從商業生成式AI供應商取得企業授權 企業可跟AI供應商簽定特殊的授權模式，例如約定除了為遵守法律規範或防止濫用之情況外均不儲存輸入或輸出之資訊、約定不會使用其資料進行AI模型訓練、不向第三方揭露客戶所提供之資訊等保密條款，此類保密條款約定會被視為合理保密措施。 企業亦須留意法院在檢視是否成立合理保密措施時，通常只有簽訂相關保密條款並不足夠，法院通常會審查是否有其他保護措施，例如哪些員工有權使用AI平台、是否規範哪些資訊可用/不可用於AI平台、員工是否簽署對其使用AI平台應遵守之義務的確認書等。此外，企業還須避免員工以個人消費者帳號(非企業用戶權限)於AI平台輸入公司機密資訊，而使公司在不知情狀況下同意AI供應商使用其公司機密資訊。因此，企業應建立明確政策，限制員工將公司機密資訊輸入任何AI平台，並留存管理存取紀錄。 由前面兩個案件我們可了解，在未有適當合約與相關保密措施的情況下，於公開的生成式 AI 平台分享機密或專有資訊，法律上等同於向全世界揭露該資訊。法院於營業秘密、律師與當事人間之秘匿特權不太可能對 AI 相關揭露行為做出特別豁免。因此，對於AI工具的使用，企業至少需確保使用的是在具備適當合約保護的商業或企業級 AI 平台，制定明確的內部政策規範可輸入 AI 平台的資訊，提供員工相關訓練，並審核現有的營業秘密保護計畫找出因應AI工具使用的相關風險並予以補強。 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://keid.nat.gov.tw/tips/）
美國國家標準與技術研究院「隱私框架1.0版」美國國家標準與技術研究院（NIST）於2020年1月16日發布「隱私框架1.0版」（NIST Privacy Framework Version 1.0），為促進資料的有效利用並兼顧對隱私權的保障，以風險管理（risk management）的概念為基礎建構企業組織隱私權管理框架。本隱私框架依循NIST於2018年所提出的「健全關鍵基礎設施資安框架1.1版」（Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity Version 1.1）架構，包含框架核心（Core）、狀態評估（Profile）與實施層級（Implementation Tier），以利組織能夠同時導入隱私與資安兩種框架。由隱私框架核心所建構的風險管理機制，透過狀態評估來判斷當前與設定目標的實施層級，進而完成組織在隱私保護上的具體流程與資源配置。 NIST基於透明、共識、兼顧公私利害關係人的程序訂定本隱私框架，用以促進開發者導入隱私設計思維（privacy by design），以及協助組織保護個人隱私，其目標包含透過支持產品或服務設計中的倫理決策（ethical decision-making）及最小化對隱私的侵害來建立客戶的信任；在當前與未來的產品或服務中，因應持續變化的技術與政策環境遵守對隱私的保護義務；以及促進個人、企業夥伴、稽核者（assessor）與監管者（regulator）在隱私權保護實踐上的溝通與合作。 本隱私框架並非法律或法規，亦不具備法律效果，而是做為數位時代下NIST協助企業導入隱私權管理制度的參考工具，企業或組織將能基於本隱私框架靈活應對多樣化的隱私需求，掌握其產品或服務所隱含的隱私權侵害風險，並識別隱私權相關法律規範，包含加州消費者隱私法（California Consumer Privacy Act）與歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）等，提出更具創新性與有效性的解決方案，並有效因應AI與物聯網技術的發展趨勢。
世界61個個資保護主管機關發布聯合聲明，避免AI生成私密影像危害兒少安全61個來自世界各國及歐盟之個資保護主管機關於2026年2月23日發布「AI生成影像及隱私保護聯合聲明」（Joint Statement on AI-Generated Imagery and the Protection of Privacy），旨在警示AI生成影像工具之開發者與使用者，未經當事人同意生成逼真私密影像及有害內容，不僅可能侵害個人隱私或名譽，亦可能嚴重威脅兒少安全。 本聯合聲明是在全球隱私大會（Global Privacy Assembly）國際執法合作工作小組（Internal Enforcement Cooperation Working Group）協調下所發起。其內容強調AI生成影像因廣泛融入社群媒體平臺，更易對兒少造成網路霸凌或剝削等潛在危害，呼籲開發及使用AI生成內容系統時，應遵循隱私與個資保護規則，並注意未經同意創建私密影像在某些國家可能構成刑事犯罪。 針對AI生成內容系統之開發者與使用者，聯合聲明提出下列基本指導原則： （1）實施健全的防護措施，避免濫用個人資料及未經同意生成私密影像或其他描述兒少之有害內容。 （2）確保透明度，有意義地揭露AI系統之功能、安全措施、可接受之用途及濫用後果。 （3）提供有效且易於使用之機制，以接收並快速回應移除有害內容之請求。 （4）向兒童、家長、監護人及教育工作者提供清晰、適齡之資訊，以應對特定兒少風險。 簽署聯合聲明之個資保護主管機關，將持續交流分享相關執法、政策推行與教育宣導經驗，共同努力應對全球隱私及兒少風險。
美國EPA計劃創建三大生質能源研究中心美國能源局（EPA）宣布，將創建三個生質能源研究中心（bioenergy centers），以研發將植物轉化為燃料的技術方法。此舉乃是布希總統作出美國在未來十年內將降低20％的石油用量之政策宣布後，第一個採取具體配套行動的聯邦政府機關。 生質能源研究中心設立的宗旨是希望在未來五年內能夠以先進技術，成功開發生質能源的產品上市。根據EPA的對外公告資料，三大生質能源研究中心將以公司組織的形式運作，每一個研究中心總投入資本將高達1億2千5百萬美元，三大研究中心分別是位在田納西州Oak Ridge、威斯康辛州的Madison以及加州Berkeley附近，這些區域原本就是重要的研究重鎮，匯聚許多的大學、國家實驗室以及私人企業，形成產業聚落，預計三大生質能源研究中心將自2009年9月1日起的預算年度開始運作。 EPA希望藉由研究中心的聚落效應，集中資源協助這些研究中心從自然界中破壞木質素（lignin）的微生物出發，找出植物的確切細胞膜質（cellulose）之所在。細胞膜質或稱纖維素，是轉化成為乙醇、液態燃料等能源的重要來源物質，因此這些生物運轉機制的瞭解與掌握，乃是開發生物能源技術的基礎。 值得注意的是，各國致力於發展生物燃料以替代汽油的政策，已經使得某些兼具多種用途的作物價格持續攀升，此可由國際期貨市場價格獲得印證。為避免生物燃料的發展反而造成食用作物的搶奪大戰，影響作物市場價格，研究中心也將致力於尋找可以製造較易處理的木質素的新作物種類。