美國能源部(Department of Energy, DOE)所屬之電力傳輸與能源可靠度辦公室(Office of Electricity Delivery and Energy Reliability, OE)與聯邦智慧電網工作小組(Federal Smart Grid Task Force)對於由智慧電網技術所生之資料相關隱私保護問題,經過一系列包括相關業者在內的公眾意見徵集與專家學者討論後,於2015年1月12日所發布之「自願行為守則」(Voluntary Code of Conduct, VCC),係屬美國總統歐巴馬同日宣示政策,公布對於強化消費者安全、處理身分盜用(identity theft)、並促進線上隱私保護之總體策略方向中的重要部份。
「自願行為守則」的適用對象是供電業者與第三方,目的在於保護包括能源使用資訊(energy usage information)在內的電業消費者資料,並提高消費者的隱私意識與相關資料在提供與近用上所須行使的同意與控制。「自願行為守則」揭示其三大目標,包括:(一)於鼓勵創新的同時,適切地保護消費者資料的隱私與機密性,並提供可靠與不致於無法負擔之電業與能源相關服務;(二)提供消費者對其自身資料的適當近用(appropriate access);以及(三)不生違反或取代任何聯邦、州、或地方主管機關之法令或管制措施之效果。
而為求取前揭目標之達成與實現,「自願行為守則」訂有五大步驟。此五大步驟包括:(一)「消費者之注意與意識」:透過相關規定向消費者解釋資料蒐集的相關政策與程序,並聚焦於消費者的選擇與責任,藉以讓消費者了解其所必須行使之同意;(二)「消費者之選擇與同意」:透過相關規定讓消費者能為非原始目的(Secondary Purposes)——例如向數個第三方為差別化之近用授權、限制近用之期間、留存資料釋出之記錄、取消授權、以及於授權終止或不再需要相關資料時之資料處置或去識別化等——對其資料之近用進行相關管控、確認有哪些類型的資料與揭露無須消費者同意、以及要求特定資料應直接由消費者處取得;(三)「消費者資料近用」:透過相關規定允許消費者近用其資料、確認可能的錯誤、以及要求更正的相關程序,其中包括在特定情況下就非常態性要求收取費用的可能性;(四)「資料的完整性與安全性」:透過相關規定規範網路安全管理計畫,以及聚合性資料(Aggregated Data)或匿名性資料的建立方式;(五)「自發性執行、管理、與矯正」:透過相關規定對自願採納本「自願行為守則」之服務提供者的行動作出規範,以確保其遵守行為守則。「自願行為守則」雖屬自律規範,但其制定過程有包括電力業者在內之利害關係人的充分參與,並經充分之專家與公民意見徵集,被預期在公布之後將有相當程度之約束力量,並能令因智慧電網與能源資通訊技術所生之相關隱私權保護問題得到更進一步的解決。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
澳洲工業、科學及資源部(Department of Industry, Science and Resources)於2025年12月2日發布「國家AI計畫」(National AI Plan),擘劃了澳洲至2030年的AI發展藍圖,將「掌握機遇」、「普及效益」與「確保人民安全」列為三大發展方向。該計畫將透過基礎建設投資、人才培育、產業支持,以及強化監管能力等途徑,打造一個更具競爭力、包容性與安全性的 AI 生態系統。 國家AI計畫的另一個重點在於,澳洲政府打算透過現有的法律監管架構治理AI,而不另立AI專法。此舉是回應澳洲生產力委員會(Productivity Commission)於8月提出之建言:政府在推動創新與訂定規範時必須取得平衡,應暫緩推動「高風險 AI 的強制護欄(mandatory guardrails)」,僅有在現行制度無法處理AI衍生之危害時,才有必要考慮制定 AI 專法。 據此,國家AI計畫指出,面對AI可能造成的危害,現有制度已有辦法進行處理。例如面對使用AI產品或服務的爭議,可依循《消費者保護法》(Australian Consumer Law)取得權利保障;AI產品或服務的風險危害,亦可透過《線上安全法》(Online Safety Act 2021)授權,制定可強制執行的產業守則(enforceable industry codes)來應對。澳洲政府未來也將推動《隱私法》(Privacy Act 1988)修法,意欲在「保護個人資訊」與「允許資訊被使用及分享」之間取得適當平衡。 同時,由於採用分散式立法的關係,澳洲特別成立「AI 安全研究院」(Australian AI Safety Institute, AISI),以強化政府因應 AI 相關風險與危害的能力。AISI將協助政府部門內部進行監測、分析並共享資訊,使部門間能採取即時且一致的治理政策。 澳洲政府曾在2024年9月研議針對高風險AI進行專門的監管,但因擔心過度立法恐扼殺AI發展轉而採用「科技中立」的監管方式,以既有法律架構為基礎推動AI治理。此與歐盟的AI治理邏輯大相逕庭,未來是否會出現現行制度無法處理之AI危害,抑或採用現行法制並進行微調的方式即可因應,值得持續觀察。
瑞典與法國簽署成立戰略夥伴關係進行綠色創新合作於2017年11月17日,瑞典與法國共同簽署成立戰略夥伴關係,共同致力於創新與數位化轉型,尋求綠色解決方案,由產業界、新創公司、學術界以及公共部門共同參與,此次合作兩大主軸分別為數位化轉型以及因應氣候變遷的綠色創新,工作細項側重四大領域: (1)運輸、乾淨能源與智慧城市的綠色創新方案:以大幅減少交通運輸所產生的溫室氣體為目標,瑞典希望相較於2010年,至2030年時至少減少國內運輸排放量百分之七十(不包括航空),法國則宣布希望至2040年前能結束出售以化石燃料運行的汽車,兩國將與企業共同合作尋求解決方案並創造就業機會。 (2)因應氣候變遷的綠色經濟:朝向低(零)碳排放量的社會前進,並制定一套適當的法律框架。 (3)數位化轉型、智慧產業與新創公司:兩國將使中小企業進行數位化轉型的知識交流,致力於支持中小企業數位化轉型進程;除此之外,為了實現長期的共同利益,善用彼此的相關研究,研究小組更進一步尋求雙方人力資源的合作,包含研究人員相互交流並鼓勵企業共同探索研發成果的商機。 (4)健康與生命科學創新:確立完善的健康照護體系以及衛生系統不斷的重新評估與改革對兩國相互交流醫療保健模式是有助益的,兩國重視當前高齡化的社會照護,通過科技創新在健康、福利與預防醫學上達到E化保健與遠程保健等目標,藉由以病人為中心的醫療體系,更新社會醫療保健模式。
歐盟發布《歐洲資料治理規則》草案歐盟執委會於2020年11月25日公布「歐洲資料治理規則」(Proposal for a Regulation on European data governance (Data Governance Act))草案。本立法草案係延續同年2月發布「歐洲資料戰略」(European data strategy)所提出之立法規劃,針對該戰略所揭示的資料治理政策願景,於制度面予以明文化。而本草案亦為該戰略發布後,首次提出的具體性措施。其制定的主要目的,在於透過強化資料中介機構(data intermediaries)的公信力、以及優化歐盟整體的資料共享機制,來提升資料的可取得性(availability)。 依草案條文內容,其主要立法面向如下: (1)界定本法的立法目的,在於規範歐盟內部再利用公部門所持有之特定類型資料的條件,確立資料共享服務的通報與監督框架,並針對基於利他(altruistic)目的蒐集處理資料之實體(entities),建構自願註冊的制度;另一方面則進行本法的名詞定義。 (2)公部門資料再利用機制:整體性規範由公部門所持有、但涉及商業機密、智慧財產權、個資等之資料再利用的一致性標準。其以保護既有的營業秘密、個資、智財權等為前提,確立該些資料再利用的標準作法(如原則以非專屬形式再利用、可收取合理費用)。有意再利用上述資料的公部門,應於技術面保護其隱私與機密性。 (3)針對資料共享服務供應商的通報機制:要求提供資料共享服務的供應商,於正式對外提供其服務前,應先向各成員國的權責機關通報其業務,藉以增加外界對共享個資與非個資之資料機制的信賴度,同時降低資料共享的交易成本。同時,資料共享服務供應商於資料交換應保持中立,不能為其他目的使用資料;其共享服務應以開放及協作的方式進行,並優化自然人或法人查閱與控制其資料的環境,藉以強化個資自主權。 (4)資料利他主義(data altruism)的明文化:定義非營利、具普遍性共同目標之組織,得向歐盟註冊成為資料利他主義組織。透過此認證制度,增加組織公信力,以推動個人或公司出於公共利益,自願提供資料。同時,授權歐盟執委會可制定通用之歐洲資料利他主義同意書(European data altruism consent form),減少個別收集資料使用同意書之成本。 (5)成員國資料共享權責機關之職責:其應公正、透明、一致、及時履行其職責,監督與實施資料共享服務供應商與資料利他主義組織的通報與註冊機制。例如,其有權要求資料共享服務供應商提交必要訊息,以確保其作為是否符合本法要求。同時,權責機關成員不得為資料共享服務的供應商。 (6)歐洲資料創新委員會(European Data Innovation Board):此為一專家小組之設置要求,負責協助成員國權責機關之作法,遵循資料治理法所訂標準。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力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。