美國第二巡迴上訴法院於二月初判決知名品牌Ralph Lauren與美國馬球協會(U.S. Polo Association ) 自1984年開始爭執不休的馬球圖樣使用爭議由Ralph Lauren勝出,馬球協會不得使用polo圖樣於香氛與美妝產品類別,確認了2012年3月地方法院禁止馬球協會使用圖樣的判決。
自1890年以來主管美國馬球運動的美國馬球協會與Ralph Lauren的馬球員圖像恩怨可追溯回1984年,當時馬球協會以確認之訴贏得在未造成與Ralph Lauren知名的Polo品牌混淆的狀況下,馬球協會得製造授權商品。
在2012年的判決中,地方法院禁止美國馬球協會使用馬球員圖樣與POLO字樣在任何香水、美妝產品類別上,同時要求USPTO拒絕馬球協會部分的商標申請,該案法官裁決與香氛產品有關的圖樣侵害Ralph Lauren的商標權利,構成不公平競爭,同時也造成設計師與被授權人無法回復的損害。
馬球協會的律師團在上訴理由中主張:馬球員圖樣符合先前使用,同時,因為過往的判決賦予協會得使用該圖樣在服裝類產品,表示也可以使用在香氛類別,因為服裝跟香氛產品的市場是很相近的,但前述主張並不為第二巡迴上訴法院陪審團所認同。
2025年5月19日美國總統川普簽署《非自願私密影像移除法》(Tools to Address Known Exploitation by Immobilizing Technological Deepfakes on Websites and Networks Act, TAKE IT DOWN Act),該法散播未經同意之親密影像,如深偽色情(deepfake porn)和報復性色情(revenge porn)視為犯罪行為。 長久以來非自願私密影像(Non-Consensual Intimate Image, NCII)所造成的傷害一直無法被有效處理,AI深偽技術出現之後讓問題變得更加複雜。美國目前僅有20個州對深偽影像設有專法,但各州對 NCII 的定義、刑責與處理方式差異甚大,受害者亦難以在第一時間快速將影像移除,導致二次創傷。 為解決前述問題,共和黨與民主黨展現高度共識,眾議院於2025年4月28日以409票同意、2票反對,壓倒性通過《非自願私密影像移除法》,並於同年5月19日獲川普總統簽署生效,此為眾議院首部管理人工智慧引發危害的重大立法。 《非自願私密影像移除法》重點與相關討論整理如下。 一、散布未經同意的私密影像屬刑事犯罪 依據《非自願私密影像移除法》,任何人若透過互動式電腦服務(interactive computer service)故意揭露或威脅散布可辨識個人之親密影像即構成刑事犯罪。親密影像包含真實私密影像(Authentic intimate visual depictions)或數位偽造影像(Digital forgeries)兩種情形,後者係指透過軟體、機器學習、人工智慧,或任何其他電腦產生或技術方式所創建之親密影像,包括改編、修改、操弄或變造真實影像,且從整體上來看,一般人難以與真實影像區分者。 二、受規範平台(covered platforms)應即時協助受害者移除相關影像 受規範平台係指係向公眾提供服務之網站、線上服務或行動應用程式,且該服務主要是提供一個平台,讓用戶得以分享其自行產製之內容(user-generated content),如訊息、影像、音訊、遊戲等;若該服務涉及發布、策劃、託管或提供未經同意的私密影像,亦屬本法所規範之平台。 受規範平台應自《非自願私密影像移除法》頒布日起一年內,建立一套機制供受害者或其代理人申請移除未經同意散布的私密影像。平台在收到移除請求後,應於48小時內移除該影像,並在合理範圍內努力搜尋並刪除所有明顯為該影像之複製品。若平台未能遵守此一規範,會被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)所定義之「不公平或欺騙性商業行為」,並適用該法的相關處罰機制,例如民事懲罰(civil penalty)等。 三、執法單位是否能有效執行是關鍵 《非自願私密影像移除法》授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)作為執法單位,然而由於川普政府近期大幅刪減聯邦機構的開銷與人力,FTC能否在48小時內移除相關私密影像備受質疑;亦有論者擔憂這項機制被濫用,恐成為政府打壓言論自由的政治工具,川普總統即公開表示他會利用這部法律來審查批評者的言論。此外,《非自願私密影像移除法》未設立反濫用條款,任何人都可要求平台刪除影像內容,加上平台有時間壓力可能會預防性刪除內容而非實質審查,形同變相限縮言論自由的空間。 《非自願私密影像移除法》是一部試圖回應數位性暴力與AI深偽技術新興威脅的里程碑式立法,反映出立法者對於保障隱私與防止科技濫用的高度共識。然而,該法利益良善但仍需面臨現實端的檢驗,能否公正且有效率的執法將成為成敗的關鍵。
美國擬制訂私人通聯記錄保護法案美國國會能源及商業委員會( Energy and Commerce Committee )於 2006 年 3 月 8 日 透過匿名表決的方式,通過「防止詐欺取得通聯記錄法」草案( Prevention of Fraudulent Access to Phone Records Act ),希望透過立法的方式保障消費者之隱私權,並要求電信公司加強保護消費者之通聯記錄。由於各黨派對本法案已有共識,故預計於近期排入國會議程後,順利完成立法。 根據美國國會議員 Joe Barton 表示,美國目前對於電話通聯記錄的取得並未進行規範,任何人均可輕易的透過網路購得相關資料。由於通聯記錄中往往包含許多個人之隱私或是敏感性資料,部分不肖之徒(如身份竊盜者、非法的個人資料販賣商)會藉此故意取得個人通聯記錄,以窺探隱私,甚或以此進行犯罪行為。 有鑑於此,美國計畫透過本法案,嚴格禁止以詐騙方式取得電話記錄的情形,並賦予聯邦公平交易委員會( Federal Trade Commission )有權對違反本法規定者進行民事處罰。此外,本法案亦要求電信業者必須符合本法規定之資料安全保護的要求,若違反本法之規定而造成損害,單一案件得處以最高 30 萬元之罰鍰,若為多重案件,則得處以 10 萬元以上 300 萬元以下之罰鍰。
澳洲修正線上安全法,限制16歲以下之人使用社群媒體平臺.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 澳洲國會於2024年11月29日通過線上安全法(Online Safety Act)修正案,防止16歲以下人擁有社群媒體平臺帳號。澳洲早在2021年就制定線上安全法,將未成年人之線上安全列為規範重點,惟立法當時並未設有社群媒體平臺使用者之最低年齡限制。近年來因網路性剝削、假訊息與仇恨言論問題越發嚴重,促使澳洲國會兩院迅速通過本次修法。 新修線上安全法於第63C條增定「具年齡限制之社群媒體平臺」(Age-Restricted Social Media Platform, ARSMP)之定義,係指符合下列條件之電子服務:(1)服務之唯一或主要目的在促進2人以上終端使用者之線上社交互動,但不包商務互動(business interaction)、(2)允許終端使用者能與其他終端使用者連結或互動、(3)允許終端使用者能發布訊息及(4)其他法律規定之條件;或其他經本法授權通訊部長透過法規所明定之電子服務。目前符合此定義之ARSMP,如Snapchat、TikTok、Facebook、Instagram、X等。 ARSMP必須採取合理步驟(reasonable steps)避免16歲以下之人擁有前述社群媒體平臺帳號,違規者將被處以3萬個民事罰款單位(約美金990萬元)。新法授權電子安全專員(eSaftyCommissioner)後續訂定ARSMP合理步驟指引,或由通訊部長會商電子安全專員以法規方式訂定之。此外,新法也針對ARSMP為確認使用者年齡蒐集個人資料一事制定相關規範,包括符合目的特定原則、經當事人知情同意、目的消失後銷毀個人資料等。 為給予社群媒體平臺服務提供者調整系統之緩衝期間,新法預計於國會通過後1年內生效。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南,旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出,無論技術細節和具體應用如何發展,法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性,且不因此受歧視,以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展,應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如,如何在製造商,供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題?在家庭,物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用,相關權利是否會有所不同?如果機器出現不明原因故障,會發生什麼情況及如何處置?當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時,該自動行為所生效力為何? 本份指南則提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。