美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用
在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。
美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。
與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。
但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
- Dan Woods, Big Data Requires a Big, New Architecture, Forbes, July,21,2011
- Rachel Haines, Is the “Data Lake” the Best Architecture to Support Big Data? InFocus- EMC, January 14, 2014
- Edd Dumbill, The Data Lake Dream, Forbes, January 14,2014
- From The Cloud To The Lake: The Future Of Data In Healthcare
- In the Future We Will Store Data Not in a Cloud But in a Lake
- What big data could do for health care
- Finance Committee chairman seeks input on health data transparency
許芳瑜
組長 編譯整理
Brian Stein & Alan Morrison, The Enterprise Data Lake:Better Integration and Deeper Analytics, PwC Technology Forecast, Issue 1(2014), available at http://www.pwc.com/en_US/us/technology-forecast/2014/issue1/assets/pdf/pwc-technology-forecast-data-lakes.pdf (last visited August 11, 2014)
Finance Committee chairman seeks input on health data transparency http://thehill.com/policy/healthcare/209196-finance-chairman-seeks-input-on-health-data-transparency#ixzz3A4O3ysjV (last visited August 11, 2014)
What big data could do for health care http://www.washingtonpost.com/blogs/wonkblog/wp/2014/07/09/what-big-data-could-do-for-health-care/ (last visited August 11, 2014)
In the Future We Will Store Data Not in a Cloud But in a Lake http://www.brookings.edu/blogs/techtank/posts/2014/07/28-big-data-lakes(last visited August 11, 2014)
From The Cloud To The Lake: The Future Of Data In Healthcare http://www.bsminfo.com/doc/from-the-cloud-to-the-lake-the-future-of-data-in-healthcare-0001(last visited August 11, 2014)
Edd Dumbill, The Data Lake Dream, Forbes, January 14,2014 http://www.forbes.com/sites/edddumbill/2014/01/14/the-data-lake-dream/(last visited August 13, 2014)
Rachel Haines, Is the “Data Lake” the Best Architecture to Support Big Data? InFocus- EMC, January 14, 2014 https://infocus.emc.com/rachel_haines/is-the-data-lake-the-best-architecture-to-support-big-data/(last visited August 13, 2014)
Dan Woods, Big Data Requires a Big, New Architecture, Forbes, July,21,2011 http://www.forbes.com/sites/ciocentral/2011/07/21/big-data-requires-a-big-new-architecture/(last visited August 13, 2014)
日本國會2024年5月10日通過、同月17日公布《重要經濟安全資訊保護及活用法》（重要経済安保情報の保護及び活用に関する法律，以下簡稱經安資訊保護法），建立安全許可（セキュリティ・クリアランス）制度，規範政府指定重要經濟安全資訊（以下簡稱經安資訊）、向業者提供經安資訊之方式，以及可近用經安資訊之人員資格等事項，以保護與重要經濟基礎設施有關，外流可能影響國家及國民安全之重要資訊，並同時促進此類資訊之利用。 根據經安資訊保護法規定，行政機關首長得指定機關業務相關之重要資訊，如與關鍵基礎設施、關鍵原物料相關，外洩可能影響經濟安全之資訊為經安資訊。並得於下列情形，向其他行政機關、立法機關及司法機關、特定民間業者提供經安資訊： 1.其他行政機關：有利用經安資訊之必要時。 2.立法機關及司法機關：提供資訊對經濟安全不會有顯著影響時。 3.特定民間業者：為促進有助於經濟安全保障之行為，必要時得依契約向符合保安基準之業者提供經安資訊。 此外，經安資訊保護法進一步規定近用、處理經安資訊者，須通過適格性評價（適性評価），評價重點包括當事人犯罪紀錄、藥物濫用紀錄、有無精神疾病、有無酗酒、信用狀況等。由於上述內容涉及當事人隱私，故行政機關進行適格性評價前，須取得當事人同意。
德國慕尼黑第一地方法院判決Google應為Google搜尋AI摘要功能之不實訊息負責德國慕尼黑第一地方法院判決Google應為Google搜尋AI摘要功能之不實訊息負責 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 2026年5月28日，德國慕尼黑第一地方法院（LG München I）做成判決[1]（Az. 26 O 869/26），認定Google應為其搜尋服務中提供的AI摘要功能產生之不實訊息承擔法律責任。 壹、事件摘要 一、AI摘要的不實指控 本案源自於，在2026年1月，兩家慕尼黑出版社發現，當在Google搜尋中使用該些公司名稱及「詐騙（Betrugsmasche）」或其他相類似單字作為關鍵字進行搜尋時，Google搜尋的AI摘要會出現該些公司與詐騙相連結的陳述，並「引用」了一則文章作為證據。出版社認為，實際上，AI錯誤地將其他公司的可疑行為資訊歸於該些公司了。該些公司並未有相關詐欺行為或與AI摘要中聲稱的其他「共犯」公司有連結。公司發現這件事後，在2月向Google寄送存證信函，要求其停止系爭爭議文本。 在Google受理相關申訴期間，該公司發現雖然同樣的搜尋也會間歇性地出現其他不具爭議的摘要，並明確指出該公司「不應與另一間在相類似情況下會被提及的可疑公司混淆」，但仍然會出現其欲終止的文本。該些企業因而以其企業人格權（Unternehmenspersönlichkeitsrecht）因AI摘要的不實和誹謗性描述遭到持續的侵害，向法院提起訴訟，依請求Google停止Google搜尋的AI摘要繼續出現這類言論。 二、Google的抗辯 Google則抗辯說，該請求沒有說明是涉及哪些具體的搜尋關鍵字和相關的資訊需要禁止，請求太過模糊。 再者，Google認為該些陳述並非Google的「言論」。Google認為該些陳述以搜尋引擎的形式出現，僅是依據搜尋請求自動顯示、由第三方提供的資訊。因此，相關陳述的直接侵權責任不能歸責於Google。 並且，Google也主張，其僅在被明確告知明顯違法情況下才可能承擔間接侵權責任，但在本案中，Google認為該些公司提出的申訴內容，還無法被視為明顯的違法情形，因為該些公司未能提出該些爭議陳述不屬實、公司受到實質損害的足夠證明。Google指出，實際上，網路公開論壇上存在許多不明顯違法的客訴，涉及不合理的催款或追討程序、缺少或延遲的服務，或者與客服的困難問題等。 最後，Google也主張已履行了審查義務，其在接到申訴後，透過機器學習的修正，已讓有爭議的內容無法再被存取。當侵害不存在重複發生的風險，法院就不應發布禁制令。 此外，Google也主張判決的效力應該限定於德國。 貳、重點說明 一、AI摘要不是搜尋結果，而是Google自身提供的內容 法院認為原告的請求已經足夠明確，其已列舉要求停止的言論，且相關搜尋關鍵字（「詐騙手法」）亦可透過Google搜尋欄的自動完成功能（Auto-complete-Funktion）在輸入原告公司名稱後所推薦的關鍵字中選取，列舉搜尋關鍵字並不是確定範圍所必須的。 法院接著指出，數位服務法（DSA）提供的責任豁免條款僅在該法適用範圍內有適用。並且，即便有DSA適用，法院也援引法蘭克福地方高等法院（OLG Frankfurt）2025年的判決（Az. 16 W 10/25）澄清，也並不排除司法機關依法要求服務提供者糾正或防止侵害的可能性。而在本案，法院認為AI摘要屬於Google自身透過提供給使用者的AI服務做出的表述，不能依據DSA、依據搜尋引擎營運者通知下架程序（Notice-and-take-down-Verfahren）享有豁免。這是因為AI摘要在呈現上已非單純的連結或預覽（Verlinkungen oder mit kurzer Vorschau (Snippets)），而是依照自己的架構、文字對問題和搜尋結果進行的獨立的整理與分析，並包含了在搜尋結果中找不到的說法，如AI摘要聲稱「引用」的來源中，根本未提及原告。法院因此認定，被告作為（也落在AI Act定義內的）AI提供者，必須為該AI生成的陳述負起責任。 二、AI摘要不是搜尋引擎、也不只是自動完成功能 法院並澄清，德國聯邦最高法院（BGH）有關搜尋引擎（Suchmaschinen）責任的判決（Az. VI ZR 489/16）並無法在本案中被援用。依據BGH，搜尋引擎是確保網路資訊可用的必要服務，與網路服務提供者（ISP）提供網路服務幾乎同等重要，因此作為間接侵權責任者，搜尋引擎服務與ISP服務一樣僅應承擔有限的責任，並不應使其承擔事先審查或其他可能危及搜尋引擎營運難度的不合理義務。但法院指出，AI摘要不是搜尋引擎。一方面，如上所述，它會發表獨立的、新的陳述，而該些內容是可以被Google檢查的。另一方面，法院也指出AI摘要並不像搜尋引擎那般絕對必要，AI摘要或許對許多人而言是理想的、能簡化搜尋過程，但相較於搜尋引擎，卻不是人為了處理網路資訊的洪流時不可或缺的。 法院也認為自動完成功能的考量無法套用到AI摘要上。BGH曾做出判決（Az. VI ZR 269/12）指出，自動完成功能不僅僅是純技術性、自動化和被動的，也不僅是提供資訊讓第三方存取，而是使用者的查詢資料會被用來程式化地處理、形成概念連結後，由服務提供者所提供的搜尋建議。BGH認為，儘管服務提供者原則上應對「放任」這些建議涉及的侵權負責，但仍需評估服務提供者能否合理地被期待防止損害，以避免過度的責任。考量關鍵字建議會因為其服務提供者無法控制的使用者搜尋模式和歷史改變，且只在某些使用者實際使用了特定關鍵字查詢時才能知悉，BGH認為這減輕了服務提供者的責任。但法院認為，由於AI摘要進行了獨自的整理與分析，也做出了第三方網站所無的陳述，服務提供者也就不再能以其無法控制第三方內容作為限制責任的依據。此外，法院也認為，儘管AI摘要提供「警語」，使用者可以比對AI摘要及第三方網站進行確認，但使用者也並非Google的事實查核員，因此這也不代表損害之發生應完全歸咎於使用者不查證，從而免除服務提供者的責任。 三、AI審查責任與言論自由 就Google主張說，若Google必須為AI摘要內容負責，就不可能在搜尋引擎中使用AI，法院也做出反駁。一方面，法院認為Google沒有提出的證明，另一方面，也可以限制審查義務的時間點在被指出可能的違法情況時緩解。並且，法院也指出，不同於無法或不適合主動去審查的第三方內容，即便在完全不與第三方網頁聯繫的情況下，Google也可以審查AI摘要的內容和資訊來源。因此，Google的責任也沒有理由被限制於明顯違法的內容，否則，對於受言論影響的人來說，在保護一般人格權或公司人格權方面必然會留下漏洞，因為當事人也無法向其他第三方請求撤除其實際上沒有發表的、有爭議的言論。 但是，法院也指出，這不代表原告有權要求Google的AI摘要不得產生任何他們僅僅是不希望出現的描述或評價。例如，法院認為亦必須考量言論自由的保護，不能禁止可能使讀者形成負面評價、但真實的事實陳述。然而，值得注意的是法院對AI生成內容的言論自由的評估，法院認為AI生成內容的觀點並非表達者自身信念的體現，而是演算法的產物，背後主要體現的是Google的商業活動，因此在本案權衡時，法院認為人格權的保護要優先於商業利益。 四、侵害防止請求之效力 綜上所述，法院最後認定原告有權請求Google停止AI摘要產生錯誤且誹謗性的言論，否則將面臨處罰。並且，法院也不採Google主張已經消除風險的主張，認為其雖然調整了AI摘要結果，但仍未做出足夠的安全保障，重複發生的可能性並未消失。此外，法院也依據《歐盟司法管轄權及執行規則》（EuGVVO）之規定，認定其具備原告及被告間跨境爭議的管轄權，被告應在該規則的適用範圍內，承認判決之效力，駁回判決效力應限於德國的主張。本案仍未終局確定。 參、事件評析 本案核心爭議在於AI摘要是否應與傳統搜尋結果在法律上享有同等地位，而慕尼黑第一地方法院明確駁回了這項論點。這項判決降低了使用者或公司對誹謗性人工智慧生成內容採取法律行動的門檻，加大了Google等AI服務提供者的監管壓力。 [1] LG München I, Endurteil v. 28.05.2026 – 26 O 869/26, https://www.gesetze-bayern.de/Content/Document/Y-300-Z-BECKRS-B-2026-N-11860 (last visit Jul. 07, 2026)
美國倡建無人機系統整合先導計畫考量無人機系統與國家空域系統及有人駕駛飛機的有效協作，除能提升產業效能與生產力外，同時也強化國家公領域安全的管理。基此，美國總統川普遂發布總統備忘錄倡議建立無人機系統整合先導計畫，期能透過該計畫促進創新應用，並以公私協力的方式進行無人機系統與國家空域系統之整合。
歐盟電子通訊市場之事前管制與界定