美國法院對於網路無障礙判決歧異

  加州聯邦中區地方法院於2014年6月在Jancik v. Redbox Automated Retail, LLC (No. SACV 13-1387-DOC, 2014 WL 1920751 (C.D. Cal. May 14, 2014))一案中,判決影片自動出租機公司Redbox勝訴。法院認為,雖然Redbox在其經營的線上影視串流服務中未提供隱藏字幕(closed captioning),導致聽障者無法藉由閱讀影片字幕來了解劇情,但「網站」非美國身心障礙者法(Americans with Disabilities Act,下稱ADA)第三章「民間事業體所營運之公共設施與服務」中所稱「公共設施」(public accommodation),即無障礙建置範疇不包含提供公眾商品與服務的「網站」,因此業者不須提供具可及性之商品,例如:附字幕影片。法院認為第三章並未就公共設施中商品特色和內容有所規範,因此業者無義務改善其他影片存貨規格,使其能為身障者所觀看;又Redbox線上影視串流服務僅有網路通路,依ADA文義解釋,網站亦非屬於公共設施,無提供無障礙建置之必要。

  本案與第一巡迴上訴法院在NAD v. Netflix案見解大相逕庭,該案以「美國國家聽障人士協會」(National Association of the Deaf, NAD)為首之公協會,集體對美國知名線上串流影視節目網站Netflix提起訴訟,控告其線上影視節目未提供隱藏字幕,使得聽障人士無法觀看該影片內容,法院判決該平臺網站屬於「公共設施」,依ADA第302條規範,身心障礙者有權利享受公共設施之設備,不得因殘障而受差別對待。有關網站是否屬於ADA第三章所稱公共設施,而使得私法人有改善網頁無障礙技術義務,仍有待觀察。

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※ 美國法院對於網路無障礙判決歧異, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6601&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/16)
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日本政府怎樣對公部門管制DeepSeek? 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月07日 2025年2月3日,日本個人情報保護委員會(Personal Information Protection Commission,簡稱PPC)發布新聞稿指出[1],DeepSeek所蒐集的資料,將會儲存在中國的伺服器裡,且為中國《國家情報法》的適用對象[2]。這可能將導致個人資料遭到中國政府調用或未經授權的存取。作為中國開發的生成式AI,DeepSeek雖以優異的文本能力迅速崛起,卻也引發資安疑慮。 身處地緣政治敏感區的日本對此高度警覺,成為率先提出警告的國家之一。台灣與日本面臨相似風險,因此日本的應對措施值得借鏡。本文將從PPC新聞稿出發,探討日本如何規範公部門使用DeepSeek。 壹、事件摘要 DeepSeek作為中國快速崛起之生成式AI服務,其使用範圍已快速在全球蔓延。然而,日本PPC發現該公司所公布之隱私政策,內容說明其所蒐集之資料將存儲於中國伺服器內,並依據中國《國家情報法》之適用範圍可能遭到中國政府調用或未經授權之存取。 日本PPC因而於2025年2月3日發布新聞稿,隨後日本數位廳於2月6日發函給各中央省廳,強調在尚未完成風險評估與資安審查之前,政府機關不應以任何形式將敏感資訊輸入DeepSeek,並建議所有業務使用應先諮詢內閣資安中心(内閣サイバーセキュリティセンター,NISC)與數位廳(デジタル庁)意見,才能判定可否導入該類工具[3]。數位大臣平將明亦在記者會中強調:「即使不是處理非機密資料,各機關也應充分考量風險,判斷是否可以使用。」(要機密情報を扱わない場合も、各省庁等でリスクを十分踏まえ、利用の可否を判断する)[4]。 本次事件成為日本對於生成式AI工具採取行政限制措施的首次案例,也引發公私部門對資料主權與跨境平台風險的新一輪討論。 貳、重點說明 一、日本對於人工智慧的治理模式 日本在人工智慧治理方面採取的是所謂的「軟法」(soft law)策略,也就是不依賴單一、強制性的法律來規範,而是以彈性、分散的方式,根據AI的實際應用場景與潛在風險,由相關機關分別負責,或透過部門之間協作因應。因此,針對DeepSeek的管理行動也不是由某一個政府部門單獨推動,而是透過跨部會協作完成的綜合性管控,例如: (一)PPC的警示性通知:PPC公開說明DeepSeek儲存架構與中國法規交錯風險,提醒政府機關與公務人員謹慎使用,避免洩漏資料。 (二)數位廳的行政指引:2025年2月6日,日本數位廳針對生成式AI的業務應用發布通知,明列三項原則:禁止涉密資料輸入、限制使用未明確審查之外部生成工具、導入前應諮詢資安機構。 (三)政策溝通與政治聲明:平將明大臣在記者會上多次強調DeepSeek雖未明列於法條中禁用,但其高風險屬性應視同「潛在危害工具」,需列入高敏感度審查項目。 二、日本的漸進式預防原則 對於DeepSeek的管制措施並未升高至法律層級,日本政府亦沒有一概禁止DeepSeek的使用,而是交由各機關獨自判斷[5]。這反映出了日本在AI治理上的「漸進式預防原則」:先以行政指引建構紅線,再視實際風險與民間回饋考慮是否立法禁用。這樣的作法既保留彈性,又讓官僚系統有所依循,避免「先開放、後收緊」所帶來的信任危機。 三、日本跟循國際趨勢 隨著生成式AI技術迅速普及,其影響已不再侷限於產業應用與商業創新,而是逐漸牽動國家資安、個資保護以及國際政治秩序。特別是生成式AI在資料存取、模型訓練來源及跨境資料流通上的高度不透明,使其成為國家安全與數位主權的新興挑戰。在這樣的背景下,各國對生成式AI工具的風險管理,也從原先聚焦於產業自律與技術規範,提升至涉及國安與外交戰略層面。 日本所採取的標準與國際趨勢相仿。例如韓國行政安全部與教育部也在同時宣布限制DeepSeek使用,歐盟、美國、澳洲等國亦有不同程度的封鎖、審查或政策勸導。日本雖然和美國皆採取「軟法」(soft law)的治理策略,然而,相較於美國以技術封鎖為主,日本因其地緣政治的考量,對於中國的生成式AI採取明確防範的態度,這一點與韓國近期禁止政府機構與學校使用中國AI工具、澳洲政府全面禁止政府設備安裝特定中國應用程式類似。 參、事件評析 這次日本政府對於DeepSeek的應對措施,反映出科技治理中的「資料主權問題」(data sovereignty):即一個國家是否有能力控制、保存與使用其管轄範圍內所生產的資料。尤其在跨境資料傳輸的背景下,一個國家是否能保障其資料不被外國企業或政府擅自使用、存取或監控,是資料主權的核心問題。 生成式AI不同於傳統AI,其運作依賴大規模訓練資料與即時伺服器連接,因此資料在輸入的瞬間可能已被收錄、轉存甚至交付第三方。日本因而對生成式AI建立「安全門檻」,要求跨境工具若未經審核,即不得進入政府資料處理流程。這樣的應對策略預示了未來國際數位政治的發展趨勢:生成式AI不只是科技商品,它已成為跨國治理與地緣競爭的核心工具。 中國通過的《國家情報法》賦予政府調閱私人企業資料的權力,使得中國境內所開發的生成式AI,儼然成為一種資訊戰略利器。若中國政府藉由DeepSeek滲透他國公部門,這將對國家安全構成潛在威脅。在此背景下,日本對公部門使用DeepSeek的管制,可被解讀為一種「數位防衛行為」,象徵著日本在數位主權議題上的前哨部署。 值得注意的是,日本在處理DeepSeek事件時,採取了「不立法限制、但公開警示」的方式來應對科技風險。此舉既避免激烈封鎖引發爭議,又對於資料的運用設下邊界。由於法令規範之制定曠日費時,為避免立法前可能產生之風險,日本先以軟性之限制與推廣手段以防止危害擴大。 台灣雖與日本同處地緣政治的敏感地帶,資料主權議題對社會影響深遠,為使我國可在尚未有立法規範之狀態下,參考日本所採之行政命令內控與公開說明外宣雙向並行之策略,對台灣或許是一種可行的借鏡模式。 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) [1]個人情報保護委員会,DeepSeekに関する情報提供,https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/250203_alert_deepseek/ (最後瀏覽日:2025/05/06)。 [2]《中华人民共和国国家情报法》第7条第1项:「任何组织和公民都应当依法支持、协助和配合国家情报工作,保守所知悉的国家情报工作秘密。」 [3]デジタル社会推進会議幹事会事務局,DeepSeek等の生成AIの業務利用に関する注意喚起(事務連絡),https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/d2a5bbd2-ae8f-450c-adaa-33979181d26a/e7bfeba7/20250206_councils_social-promotion-executive_outline_01.pdf (最後瀏覽日:2025/05/06)。 [4]デジタル庁,平大臣記者会見(令和7年2月7日),https://www.digital.go.jp/speech/minister-250207-01 (最後瀏覽日:2025/05/06)。 [5]Plus Web3 media,日本政府、ディープシークを一律禁止せず 「各機関が可否を判断する」,https://plus-web3.com/media/500ds/?utm_source=chatgpt.com (最後瀏覽日:2025/05/06)。

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