美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission, FCC)於2015年2月26日公布了新版的網路中立命令後,由於新版方案揭櫫了禁止提供快車道(fast lane)予特定服務業者的重要原則,因此被外界預測將遭到各大網路服務供應商的反彈,一如外界所預期的,美國電信協會(United States Telecom Association, USTelecom)於2015年3月23日在美國華盛頓特區聯邦巡迴上訴法院對FCC的新版法案提起訴訟,USTelecom認為,新版的網路中立法案中,賦予監理機構──亦即FCC太多裁量權限,將使得FCC的權力難以控制,在此同時,德州的一家網路服務業者Alamo (Alamo Broadband Inc.)也基於相類似的理由,於美國紐奧良聯邦巡迴上訴法院對FCC提起訴訟。而實際上,在前開電信業者向法院提起訴訟時,FCC的新版網路中立方案甚至尚未刊登於美國聯邦政府公報(Federal Register),自然也無從討論法律生效時點的問題,這個訴訟程序的瑕疵也立即引起各界的注意,論者咸認這些訴訟都將會遭到法院的駁回,但USTelecom宣稱他們的訴訟標的是生效後的法案。
對於各大電信業者、網路服務供應商的大動作,FCC似乎已經準備好面對這些法律論戰,2015年4月1日,FCC正式將新版的網路中立方案提交予美國聯邦政府公報刊登,依據相關規定,此項行政命令將會在刊登2個月後正式產生法律效力,這也意味著在命令生效後,前開訴訟標的之爭議將不復存在,此後再行提起的訴訟,勢必也將正式地透過司法途徑解決。
社群媒體是溝通資訊之重要工具。但部分社群媒體向用戶投放易使人成癮的資訊,對兒童和青少年福祉形成重大風險。據此緣由,美國加州立法機關於2024年1月29日提出社群媒體青少年成癮法草案(Social Media Youth Addiction Law),規定社群媒體除非能合理確定用戶非未成年人,或取得未成年用戶家長同意,否則不得向用戶提供易使人成癮的資訊。 該草案將網路或應用程式中,依用戶特徵或習慣,優先顯示的多片段資訊,定義為易使人成癮的資訊(addictive feed)。除非該資訊符合以下例外條件: (1) 用戶用以搜尋資訊的關鍵字不會被使用的設備記憶,且該資訊與用戶過去的社群媒體使用行為無關。 (2) 是因用戶隱私設定、設備規格、未成年人限制而呈現的資訊。 (3) 是因用戶明確要求而提供,且不易使人成癮的資訊。 (4) 是用戶間直接且非公開之通訊組成的資訊。 (5) 是同一資訊來源,且在音檔或影片形式下,不會自動連續播放的資訊。 該草案亦規定投放易使人成癮資訊的社群媒體,不得在深夜至凌晨時段、上學至放學時段,以及開學期間的週一到週五,向未成年用戶發送通知,除非已取得未成年用戶家長同意。 最後,該草案規定投放易使人成癮資訊的社群媒體每年向公眾揭露未成年用戶總數量、家長同意接收易成癮資訊的未成年用戶數量等資訊。該規定有利大眾監督社群媒體對法規之遵循情況,並促進社會對兒童、青少年身心健康的關心。
用數字解讀國內企業的智財管理能量 中國大陸首例案例認定AI模型開發之提示詞及運作規則可受營業秘密保護美國實務界律師於2026年8月24日撰文分享中國大陸市場監管總局認定AI模型開發過程所使用之專屬提示詞(prompt)範本、審查規則、標注規範等資料,被認為可構成營業秘密之首例案例。 據查,中國大陸市場監管總局於8月20日公布六起侵害營業秘密典型案例,其中案例三為中國大陸浙江省杭州市市場監管局查處孫某侵害人工智慧垂直領域專用模型營業秘密案。孫某任職於A企業期間,負責研發垂直領域AI審查模型並掌握核心機密資料;其在職期間另利用配偶身分設立並實際控制B公司,嗣後將A企業AI模型之專屬提示(prompt)範本、審查規則、標注規範等資料提供予B公司,用於開發同類AI模型。 經該案產業專家論證,上述資料組合形成之場景智能審查一體化方案,符合營業秘密法上之秘密性、經濟價值、合理保密措施(中國大陸稱:非公知性、商業價值及保密管控)等要件,因而被認定為AI垂直領域專用模型之新型集成式營業秘密。而孫某違反入職A公司時簽署之專項保密契約,故中國大陸杭州市市場監管局於2026年5月28日依《中華人民共和國反不正當競爭法》命令孫某停止洩密及未經授權使用行為,並裁罰人民幣35萬元;B公司相關營業秘密侵權行為則另案處理。 本案被認為是中國大陸首例AI垂直領域專用模型營業秘密案件,顯示AI模型開發所涉及之營業秘密保護客體已不限於傳統程式碼或技術文件。AI模型提示詞(prompt)、審查規則、標注規範及整合性技術方案等非標準化資訊,如符合營業秘密要件,亦可能受到保護。本案顯示對於企業而言,除防範員工將機密資訊輸入外部AI工具之風險外,亦應辨識AI模型開發過程形成之技術資訊,並評估納入機密分級、存取權限及人員保密等管理措施。對此,資策會科法所創智中心於2026年8月21日公告《人工智慧(AI)應用之TIPS管理指引》(草案),指出AI應用可能帶來智財風險。企業除應注意AI模型開發之風險外,使用AI輔助工作時,亦可參照指引,將AI智財風險納入既有智財管理機制,如機密分級、研發審查、教育訓練、文件管制及外部合作管理等,以強化AI應用情境下之智財風險管理。。 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/)
智慧聯網基礎設施與應用服務之法制建構-資訊安全與車聯網之例