美國聯邦地區法院於 12月初對伊利諾州禁止商家販售或出租色情及暴力電玩遊戲予未成年人,如有違反將會處以美金1000罰金之規定做出判決,宣告該等法律規定違憲,並對其執行發出禁止令。
法官指出該等規定將對電玩遊戲的創作以及發行造成寒蟬效應,沒有證據可以證明暴力電玩遊戲會對未成年遊戲者造成持續性的負面影響,使其思想和行為具有侵略性,且其對色情的定義並不是很明確。由於此等規定已對於電玩遊戲業者之言論自由造成限制,但是並沒有實質重大的理由得以支持該等限制,故宣告該等規定違憲,並對其執行發出禁止令。
伊利諾州一案並不是美國法院第一遭禁止相關電玩遊戲規定之執行的判決,於今年 11月時,美國法院即曾禁止密西根州執行禁止商家販售暴力電玩遊戲之規定。
2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。
義大利個資保護機關裁罰遠距大學使用臉部辨識系統違反GDPR義大利資料保護主管機關(Garante per la protezione dei dati personali, GPDP)於2026年1月29日決定,對遠距大學 Università Telematica e-Campus(下稱 e-Campus)處以5萬歐元罰鍰,理由為其於線上課程中使用臉部辨識系統違反《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)及義大利個人資料保護法。 本案中,e-Campus 為進行學生身分驗證與出席確認,要求學生事先上傳臉部影像與身分證件,建立生物特徵模型,並於課程期間透過網路攝影機即時拍攝影像方式,進行隨機抽查比對。校方會將臉部辨識資料保存12個月,以及系統會將課堂影像保存至口試日,且校方主張該影像資料處理係以學生同意作為適法依據。 經GPDP調查認定該臉部辨識作業存在多項違法情形: 一、適法依據不足: GPDP指出於義大利法制下,私立大學與公立大學均被視為追求公共利益之機構,相關資料處理應依GDPR第6條第1項(c)、(e)及第9條第1款(g)相關規定,以法定義務或公共任務為依據。儘管校方主張依據GDPR的同意為合法事由,但GPDP指出學生不同意即無法參與課程或取得資格,顯示雙方存在明顯權力不對等,因而該同意無效。 再者,在以公共利益為目的處理敏感資料(包括生物特徵資料)時,應以國內法為依據。惟校方援引之國家大學與研究體系評估機構指引(ANVUR),因其性質不被GDPR及其他法律認定為國內法律,亦不構成GDPR所要求之法律依據。因而認定有違反GDPR第6條第1款(c)及(e)、第9條第1款(g)之情形。 二、違反資料最小化與保存限制原則: 校方將臉部辨識資料保存長達12個月,超出出席確認目的所必要之期間。並且縱使辨識失敗,亦可即時改以人工方式檢核,無須長期保存相關資料。此外,後續系統將課堂影像保存至口試日,亦被認定缺乏必要性而違反GDPR第5條及第25條。 三、未妥適進行資料保護影響評估(DPIA): 本案涉及大量學生(每班級約400至500人)之生物特徵資料處理,屬高風險情形,依法應事前進行DPIA。然而校方未於處理前完成評估,調查中提出之文件亦僅為無日期與簽名之電子試算表,被認定未履行相關義務而違反GDPR第35條。 綜上所述,考量資料屬性敏感、影響人數規模龐大等因素;同時亦考量校方於調查期間已停止使用該系統並展現配合態度,作為減輕處罰之因素,最終GPDP對 e-Campus 處以5萬歐元罰鍰,並命其將裁決公告於官方網站。
日本修正產業競爭力強化法,協助業界因應COVID-19後之新日常日本內閣於2021年2月5日通過產業競爭力強化法修正案(下稱本法),並於同年6月經國會通過。本次修正目的,為因應COVID-19所帶來影響與「新日常」(新たな日常,意指日本與各國因應COVID-19疫情影響,調整並重新建構生活、工作等基本社會活動方式的框架,追求安心、安全生活的同時擴大經濟活動),推動企業的長期化改革。對此,本法修正視為後COVID-19時代首要目標者,具體包含綠色社會(グリーン社会)、數位化(デジタル化)、以新日常為前提進行產業轉型等。 基此,此次本法的修正重點如下: (1)邁向綠色社會:企業提出與實現「碳中和」(カーボンニュートラル)相關之計畫,經主管機關認可後,該企業導入具零碳排(脱炭素化)效果產品之生產設備或生產程序、或對之進行投資,最多可免除10%的稅額,或得在提列折舊費用時,最高額外計提導入價格50%的特別折舊(特別償却)費用;企業為減少碳排放而向金融機構融資,如其能達成所設定的計畫期中目標,最多可獲0.2%的利息補助。 (2)因應數位化:企業如提出全公司的數位化商業模型改革計畫,並經主管機關認可,該企業針對應用雲端技術所進行投資,最多可免除5%稅額、或額外提列30%之特別折舊費用。 (3)企業改制以適應新日常:企業如提出應對新日常之事業再建構計畫,獲主管機關認定符合其事業類型之數位化指針(由主管機關擬定頒布)的要求,該企業於2020年與2021年度的經營赤字,直至轉為獲益之前(最長為5年),其應課稅所得的免除額最高提升為100%。 (4)允許上市公司舉行純虛擬(バーチャルオンリー)形式的股東會:創設公司法(会社法)以外之特別法規定,允許上市公司得例外以線上、無法明確定義召開地點的形式,舉行股東大會。 (5)支援新創事業:創設民間對於大型新創事業融資的債務保證制度,同時放寬國內證券投資基金對海外新創事業投資的50%上限規定。 (6)企業再生(事業再生)措施彈性化:因應COVID-19疫情對業界造成的打擊,原企業再生須透過訴外紛爭解決機制進行者,該個案得在5分之3的債權人同意減免金融債權額時,轉由法定之簡易再生程序辦理,加速企業提出的再生計畫獲得認可。 (7)將監理沙盒(規制のサンドボックス)轉型為常態型制度:監理沙盒制度之原主管法規,為生產性提升特別措施法(生産性向上特別措置法)。該制度要旨為企業得向主管機關提出計畫申請,針對個別議題或領域進行法規豁免之創新實驗;企業執行上述計畫所獲得之報告或資料,應提供予主管機關,作為檢討修訂相關法規之參考。該法因明定自施行日起三年內廢止之落日條款,預定於2021年6月廢止。因之,本次產業競爭力強化法修正時,配合納入監理沙盒制度的相關條文,而實質將其改為永久性實施之制度。