美國修法通過，未來必要時可強制旅客接受AIT掃描
近來美國運輸安全管理局（Transportation Security Administration, TSA）修訂隱私衝擊評估(Privacy Impact Assessment, PIA) 規章，規定機場安全檢查於必要時，可以針對某些特殊旅客強制進行AIT掃描。
美國運輸安全管理局根據航空運輸安全法(Aviation and Transportation Security Act, ATSA) 負責運輸之安全、評估威脅及強制執行安全相關的規定和要求，並且確保機場等交通設備是否有充足的安全措施。
由於國際恐怖攻擊行動頻傳，美國運輸安全管理局於2013年開始採行AIT掃描技術以強化旅客通關之安全檢查，並將會顯示出近乎裸照的3D透視影像全身掃描機器（body scanning machines）淘汰。
所謂的AIT（Advanced Imaging Technology）掃描技術，即係高階圖像技術，可偵測旅客是否有攜帶危險性、威脅性物品，它所顯示出來的影像僅係一個大致輪廓，如有違禁品則會在該部位產生色塊，警告安檢人員應採行進一步檢查措施。
一般而言，雖然旅客可拒絕AIT掃描，選擇讓海關人員進行身體檢查，但是為確保運輸安全，近來運輸安全管理局更新隱私衝擊評估(Privacy Impact Assessment, PIA) 規章，規定於必要時可以針對某些特殊旅客強制進行AIT掃描，旅客不再有拒絕之權利。
此一政策施行，勢必遭受侵害「隱私權」之質疑，運輸安全局表示，AIT掃描係採用「自動目標辨識」 (Automatic Target Recognition , ATR) 軟體，亦即非直接顯示個人影像，僅顯示特殊物體在一般影像上的所在位置，發出警訊後再由安檢人員進行詳細檢查。現今AIT掃描技術已提升，掃描出的人體圖像會被模糊處理，且掃描後機器不會儲存任何可識別個人之資訊，更加確保旅客的隱私權不受侵害。
蔡馥如
法律研究員 編譯整理
Homeland Security, Privacy Impact Assessment Update for TSA Advanced Imaging Technology, https://www.dhs.gov/sites/default/files/publications/privacy-tsa-pia-32-d-ait.pdf (last visited JAN. 5, 2016).
Melissa Chan, TSA Can Now Force Passengers to Go Through Body Scanners, http://time.com/4159645/tsa-body-scans-ait/ (last visited JAN. 5, 2016).
Ethan Chiel, The TSA can now force passengers to go through a full-body scan, http://fusion.net/story/248660/tsa-can-force-body-scan-dhs-report/ (last visited JAN. 5, 2016).
以因應AI發展為主軸的個資保護新策--韓國發布第3次個人資訊保護基本計畫 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年10月05日 為因應人工智慧的發展需求，各國開始重新檢視個人資訊保護體系與資料運用需求間之平衡，韓國個人資訊保護委員會（以下簡稱PIPC）發布的新一期基本計畫，具體回應此致力平衡的趨勢[1]。該計畫首度將AI風險治理提升為韓國個資保護政策的最高主軸，事故因應策略與規範原則均明顯轉向，以「值得信賴的個人資訊環境，安心享有的人工智慧（AI）社會」為願景，建立韓國未來3年將推動之個人資訊政策藍圖。 壹、事件摘要 韓國PIPC於2026年7月3日發布《促進以信賴為基礎之人工智慧（AI）創新的第3次個人資訊保護基本計畫（2027-2029）》。韓國個資基本計畫係PIPC依法每3年會同中央行政機關首長共同訂定之計畫，提出：AI大轉型時代個人資訊保護體系革新、確立以事前預防為重心之保護體系、提升策略性個人資訊治理層級、增進國民權益及落實信賴文化等4大策略及12項推動課題[2]。希望藉此可以因應處理，因AX（人工智慧轉型）資料需求急遽增加及資料運用方式改變，法律不確定性隨之提升、以事後制裁為核心的既有管理查核體系韌性不足、權利救濟制度之近用性受限、數位環境日趨複雜等情況，對個資所可能擴大產生的難以預測議題。 貳、重點說明 韓國個資基本計畫之四大策略具有清楚之推進邏輯，自資料治理架構之根本轉型出發，先解決「AI能否合法使用個人資訊」之前提問題，使資料運用取得規範上的合法性基礎；繼以常態性查核、責任與誘因機制、韌性基礎設施等三個層次，控管開放隨之而來之風險，避免規範鬆綁演變為保護真空；再透過強化部會共同管理與跨境傳輸網絡擴大，確保國內監理轉型與國際資料流通接軌，使企業於跨境營運時有一致可循之規則；最終回到個別國民，透過單一窗口與新型救濟工具，確保相關政策效益得以具體反映於國民實際感受之權利保障上。此四層推進由制度鬆綁走向風險控管、再走向治理整合、終及國民權益，構成一條完整的政策論證鏈，而非各自獨立之政策拼圖。 一、革新AI時代個人資訊保護體系 （一）轉型為能靈活反映AI環境之個人資訊監理體系 1. 迅速消弭人工智慧轉型（AX）過程中伴隨之個人資訊處理不確定性，設置「人工智慧轉型（AX）安心支援中心」，作為量身訂做之創新支援綜合窗口，作為全國各地皆可連結、運用假名化、匿名化資料的據點。 2. 藉推動MyData第2階段（自2027年起），建立、推廣將所生價值回饋予資訊主體之機制，並以資料融合技術為基礎，推動解決福祉、照護、醫療等社會難題。 （二）強化因應AI基本社會之隱私風險對策 1. 檢討代理式AI（Agentic AI）決策責任架構，並就實體AI（Physical AI）常態性資訊蒐集環境因應之權利保障、事前風險評估等，設計新興技術監理體系，研擬得以超前因應急遽變動AI網路威脅之風險管理模型。 2. 為確立正確性、透明性，將深偽技術（deepfake）等資料竄改之防範對策、冒名防範及AI透明性予以制度化。 二、確立以事前預防為重心之保護體系 （一）透過常態性查核體系強化事故預防 1. 建置高風險群集中查核、部會聯合查核等常態性查核體系，並藉導入結合AI技術之評鑑（含資訊保護暨個人資訊保護管理體系ISMS-P認證）。 2. 對公部門，將優先推動強化額外安全措施基準、建立包含脆弱點查核、查核結果公開在內的常態性防禦體系，提升查核及評鑑制度之實效性。 （二）強化事故發生的預防措施與採行誘因 1. 強化積極性獎勵措施，給予超前部署保護投資者減免外洩課徵金（性質為代替不利行政處分之金錢制裁，與我國「罰鍰」概念未必完全對應）。 2. 支援代表人（CEO）及個人資訊保護長（CPO）之法定角色責任於實務現場落地。 3. 強化提升鑑識技術、建置技術分析環境等調查能量，並以履行強制金強化調查實效性，大幅強化個人資訊監督功能及法規違反嚇阻力。 4. 強化因應個人資訊非法流通措施，包括新設非法流通處罰依據、提升偵測、刪除技術等。 （三）建置以強化韌性為目標之保護基礎設施 1. 轉型以中小企業外洩時之復原因應技術支援為核心，確立以韌性為核心之因應體系。 2. 推動建立因應實體AI擴散之資安實體整合安全體系，並考量代理式AI型攻擊增加之情形，推動安全措施基準改善。 3. 推動加密技術開發及個人資訊保護強化技術（PET）研究開發（R&D）之擴大，並培育保護專業人才、建置AI資安人力平台。 三、提升個資治理橫向整合、保障國際傳輸安全 （一）就通訊、教育、僱用等高風險領域，強化由主管部會共同管理之機制，並於個人資訊威脅發生時建置早期預警體系，強化危機因應能量。 （二）消弭重複監理、確保數位監理整合性，強化與金融、公平交易等相關監理機關間之協力，並與人工智慧及資料政策主管機關密切協力，釐清數位領域各法令間之適用關係。 （三）依法律體系相似性、貿易規模等因素，採取量身訂做之因應方式擴大與不同國家的資料相互傳輸網絡，並強化對保護水準相對不足國家之資料管理因應能力，將安全威脅降至最低。 （四）運用標準契約條款、拘束性企業規則（Binding Corporate Rules, BCR）工具，擴大安全跨境傳輸。同時並行實施跨境傳輸現況調查、新設跨境傳輸影響評估等，一併建立風險管理體系。 四、完備單一窗口國民權利保障支援體系 （一）建置自外洩侵害發生時之申報起，至損害賠償止解決全部程序之單一窗口支援體系。 （二）開發以AI為基礎之資訊主體權利行使工具（AX平台），以支援國民簡便確認自身個人資訊處理現況並行使權利。 （三）設立資訊主體權益增進專責機構、推動導入損害回復同意議決制、積極辦理爭議調解等，落實迅速之損害賠償及爭議解決制度。 參、事件評析 韓國於前一期計畫（2024-2026）係以「引領資料經濟時代」為首要策略，AI僅列為其中一項課題，聚焦自動化決策、生體辨識、雲端服務等個別監理精進，事故因應以「法制嚴正、迅速執行」為主軸，偏重裁罰而非預防。此次計畫將AI提升為因應核心，依風險程度為比例對應的監理措施，並以韌性支援協助取代單純之事後裁罰思維，同時新增課徵金減免、履行強制金等積極與消極誘因並行措施，顯示韓國個資治理已由個資風險監理層次，朝向積極運用與保護的治理機制強化方向推進。其以「以風險程度區分監理密度」的設計思路，讓大規模生物特徵資料處理、AI訓練用個資等高風險情境課予更嚴格之事前把關義務，但相對地，亦在一般個資利用情境簡化合規負擔。 我國將來個資面對AI發展，所需處理的議題應非僅有消極之違規處罰、行政檢查，而是如何透過積極配套措施，在強化保護的同時促進個資的運用。本文建議未來個資會裁罰體系外，應參考韓國的因應策略，透過減免機制正向誘導企業自主投資保護措施，避免企業因唯恐受裁罰而於事故發生後選擇隱匿、而非通報；以扶助企業營運韌性角度，提供支援方案。在個人資料權益保護面，修法賦予資料可攜權並擴大運用我國MyData平台，強化個人資料運用的自主與權益主張支援，有策略地因應AI浪潮下的個資發展趨勢。 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]韓國個人資訊保護委員會新聞稿，《促進基於信任的人工智慧創新第三個個人資訊保護基本計畫（2027-29）》發布，2026年7月3日，網址：https://pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000&nttId=12228（最後瀏覽日：2026/09/23）。 [2]同前註1，詳見該頁面新聞稿及其計畫全文附檔，[260703 10시보도] 신뢰로 여는 AI 혁신, 달라지는 개인정보 체계로 이끈다(정책과).hwpx。
美國著作權局發布AI著作權報告第三部分：生成式AI訓練－AI訓練是否構成合理使用？美國著作權局發布AI著作權報告第三部分：生成式AI訓練－AI訓練是否構成合理使用？ 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月04日 美國著作權局於2025年5月發布著作權與AI第三部分報告之預出版本 （Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version）[1]，該報告重點為生成式AI訓練資料與著作權之關係，彙整各方意見並分析現行法制之挑戰及修改方向，目前發布之版本為預出版本，該報告說明將於近期發布最終確認版，預期其結論與實質內容並不會有修改。 壹、事件摘要 美國著作權局自2023年起即開始對AI所引發之著作權法律及政策問題進行研究，同年8月著作權局發布著作權及AI諮詢通知（Comments on Artificial Intelligence Notice of Inquiry, NOI），徵集各界對AI著作權議題之意見，著作權局亦針對相關議題舉辦多場公聽會及研討會協助意見之蒐集[2]。NOI發布後蒐集到之意見經著作權局整理分析，於2024年7月起發布AI著作權報告，第一部分為數位仿造，第二部分於2025年1月發布為就AI作品之著作可保護性之分析，而同年5月所發布之第三部分則聚焦於生成式AI之訓練。 生成式AI於訓練過程可能大量使用受著作權保護之作品，此份報告針對訓練過程可能涉及之著作權問題進行分析，主要說明AI模型訓練過程中使用受著作權保護作品是否可構成合理使用。 貳、重點說明 一、生成式AI模型訓練及模型權重對重製權之侵害 使用受著作權保護作品進行AI模型訓練涉及著作權中之重製，除非開發者能提出授權或其他合理抗辯如合理使用等，否則可能對一項或多項著作權利構成初步侵權（Prima Facie Infringement）。AI開發者於模型訓練階段會進行多次作品複製，包含下載作品、於儲存媒介間轉換、將作品進行格式化或製作副本等[3]，模型訓練過程中暫時複製之作品亦有可能因其存在於時間足夠而構成重製權之侵害[4]。 在特定情形下，模型權重（model weights）[5]之複製亦可能構成重製權之侵害。訓練過程可能使模型權重包含著作權作品，而若第三方複製了包含著作權作品之模型權重，即便其未參與模型之訓練，亦可能構成初步侵權[6]。若模型能在未經外部輸入之情形下產出與訓練範例相似之內容時，表示此範例必以某種形式存在於模型權重中，故此模型權重之複製極有可能侵犯著作重製權[7]。換言之，不僅開發者有可能因模型權重之複製侵害著作權人之權利，部署、使用等第三方若複製模型權重亦有可能構成對重製權之侵害。 著作權局指出，模型權重究竟是否會構成重製權或甚至衍生作品之侵權，須判斷該模型權重是否保留與作品受權利保護部分實質相似之內容，僅有在實質相似之情形下，模型權重之複製才可能構成侵權[8]。 二、合理使用 對著作權作品之合理使用可做為作品重製權的抗辯，著作權局於報告中就不同因素分析AI使用著作權作品進行訓練是否得主張合理使用。AI於訓練過程中會有多次複製行為，惟在判斷AI模型訓練是否為對作品之合理使用，仍須視整體使用情境進行判斷[9]。 (1) 作品轉化性須視模型目的及佈署判斷 報告中分析作品之轉化性（transformativeness）[10]，AI訓練使用作品是否具有轉化性並非絕對，而是依據模型最終之功能及佈署有程度上之區別，須依個案判斷。若模型之訓練目的為用於研究或封閉系統，則該模型具高轉化性；若其目的是生成與訓練用作品實質相似之結果時，不具轉化性。多數模型之轉化程度會落在前述兩極端之中間，如模型使用特定類型之作品進行訓練，用以生成使用目的與原作相同之內容時，即便其生成內容未有實質相似，頂多僅為有限度之轉化（modestly transformative）[11]。AI開發商得於其系統設置防護措施，限制模型複製受著作權保護作品之節錄內容，使生成內容之目的與原作品不同，此措施能使模型訓練更具轉化性[12]。 有論者認為，使用受著作權保護作品進行AI模型訓練並非出於表達目的，且近似人類學習，因此實質上應是具有轉化性的，著作權局否定了前述兩種說法。報告中說明，語言模型於訓練時所吸收的內容包含文句、段落及文件之排列選擇，並非單純僅吸收其單字含意，且所生成之模型是被用作創造表達性內容，故不得謂AI模型為非表達性目的[13]。其次，針對人類學習觀點，報告首先闡明，學生基於學習目的亦不得以合理使用為由複製整本著作，因此人類學習並不得直接作為合理使用之抗辯。生成式AI之訓練能迅速分析並生成完美之作品，此非如同人類經學習後會產出具個別人格特質之結果，故著作權局不同意AI模型之訓練為與人類學習相同具有轉化性之論點[14]。 (2) 受著作權保護作品之表達性 AI訓練所使用之受著作權保護作品若具較高創作或表達性，如小說、電影等，其著作權比其他作品如電腦編碼等功能性作品更接近著作權之保護核心。而AI模型訓練來源多元，因此判斷上仍須視個案模型及作品而定。 (3) 使用作品之合理比例 AI模型訓練需大量複製受著作權保護作品，於判斷其複製比例是否合理時，係判斷模型訓練所複製之部分對於受著作權保護作品之數量及重要性使否合理[15]。作品使用之合理性，須考量重要性以及數量，若模型僅使用小部分作品做訓練，但該部分為著作權作品之核心部分，此使用並不一定合理。 在使用完整作品層面，生成式AI較一般搜尋引擎更不具合理性，生成式AI所提供之資訊並非僅限於其訓練資料庫中所複製作品資料。然而，許多生成式AI之訓練方式必須使用完整作品進行訓練，因此，著作權局指出，雖開發者使用完整作品進行訓練與合理使用相悖，但若其訓練具有轉化性目的（transformative purpose），並且有必要透過大量作品之訓練以提升模型效能時，則使用整部作品進行訓練可能被認為合理[16]。換言之，使用完整作品進行訓練合理與否須連同其使用必要性及訓練目的一併考量。 (4) 影響原作品之潛在市場或價值 報告中點出三項生成式AI訓練可能造成的市場危害。 A 銷售損失（lose sale）：權利人因潛在消費者選擇AI複製創作取代原作，而失去收入。 B 市場稀釋 （market dilution）：AI生成內容之速度以及規模對訓練資料中同類作品之市場造成稀釋風險，原作者將更難銷售其作品亦將使消費者更難找到真人創作之作品[17]。AI所生成風格相似之作品亦會導致市場稀釋，風格非為著作權所保障之方為，惟若AI生成與作品風格相似之內容，即便未有實質相似，但消費者可能因此難以分辨AI創作與真人作者，將使AI作品與原作者之作品於市場上直接競爭而影響原市場[18]。 C 喪失授權收入機會 （lost licensing opportunities）：權利人本可就其作品於市場上有授權收入之機會，但因AI未經授權使用作品進行訓練而喪失該部分收入[19]。 三、 授權使用 對於AI自願授權之情形於近年越來越普遍，報告亦肯認自願授權之可行性，雖自願授權可行，且已有開發商開始實施，惟對於完全滿足AI產業之需求仍存有疑義[20]。該報告認為，即便現階段自願性授權仍為發展中之制度，但該制度確實能避免使用著作權作品之不確定性。著作權局認為應讓自願性授權制度於授權市場於無政府干預情形下繼續發展，若未來於特定類型作品中出現失靈情形時，再考慮進行擴大集體授權等干預措施[21]。 參、事件評析 AI訓練使用著作權保護作品是否可以合理使用作為抗辯為近年AI發展下著作權高度討論問題之一。目前美國各地法院中有40多件相關案件正在進行審理，然就此報告之結論觀之，其並未對AI訓練是否可作為合理使用給予統一解答，合理使用與否仍須視個案而定。如同報告結論所提及，AI訓練過程中，使用受著作權保護作品可能具有轉化性，但是否足以構成合理使用，仍須視其所使用之作品、來源以及目的等個案因素而定[22]。AI訓練於著作權仍存在一定程度之不確定性。 值得注意的是，雖報告並未明示AI訓練使否為合理使用著作權作品，惟其立場似乎更偏向有利於著作權利人。例如報告中於轉化性認定具有灰色地帶，開發商是否能主張合理使用仍需於後續由法院個案認定。此外，報告中提及市場稀釋理論，目前尚未有法院採用，對合理使用之認定較為嚴格，即使未有實質相似之生成內容亦有可能因影響市場競爭被視為非合理使用，可見該理論對著作權利人之權利保障。 同時著作權局亦正向看待產業界透過自願性授權進行作品訓練之方法，雖該制度於AI訓練上尚未為一完善制度，但確實地授權制度能同時促進產業發展並保護著作權[23]。目前實務上亦是以此種作法解決合理使用之困境，但授權制度仍有待市場持續發展完善制度以確保能符合AI訓練之需求。 美國著作權局之報告雖對AI使用著作權保護作品進行訓練進行分析及說明，惟其結論仍是認為判斷上需依照個案分析。目前國際上尚未有對AI合理使用之實際定論，自願性授權仍為產業界所使用之方法。我國著作權法亦未對AI訓練之合理使用有說明，國際上將會如何發展仍有待觀察。 資策會科法所創智中心致力於著作權相關科技法律研究，本中心將持續關注相關議題並更新動態。 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。 [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training pre-publication version, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf [2]U.S. Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last viewed: 2025/05/19) [3]supra note 1, at 26. [4]Id. at 27. [5]AI模型之建立仰賴神經網，主要功能為將輸入資料轉換為輸出資料。神經網路之運作方式係透過大量於訓練過程中產生之參數進行運案，而該些參數即為「權重」(weights)。 [6]Id. at 28. [7]Id. [8]Id. at 30. [9]Id. at 36-37. [10]轉化性係指新作品加入新元素，具有與原作不同目的或性質，且以新表達、意義或訊息改造原作。並且新作品於市場上較不會取代原作。 [11]Id. at 46. [12]Id. [13]Id. at 47. [14]Id. at 48. [15]Id. at 54. [16]Id. at 60. [17]Id. at 65. [18]Id. at 65-66. [19]Id. at 66-67. [20]Id. at 85. [21]Id. at 106. [22]Id. at 107. [23]Id. 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國廣告網路平台服務提供業者針對抑制網路侵權發佈作業準則Google、Microsoft、Yahoo、AOL、24/7 Media、Adtegrity、Condé Nast、SpotXchange數個以美國為主要營運基地的廣告網路平台服務提供者於7月中針對抑制網路侵權聯合發佈一套最佳作業準則，規劃透過減少涉嫌侵權、盜版網站的廣告收益分配，達到抑制網路侵權的效果。 在這個自發性參與的準則中，廣告網路平台服務業者將維持並公告其遏阻與避免販售盜版物品、侵害著作權網站的政策，根據該作業準則，廣告網路平台業者將接受並處理來自權利人有關有疑慮的網站通知、提供合適的通知內容參考指引、指定負責收受侵權通知的窗口，並針對相關控訴採取適當的調查，相關業者將確保其內部處理程序能落實此一作業準則要求。 針對此一發展，著作權產業團體如美國唱片業協會、美國電影協會對此一準則皆大表贊成與歡迎，而公益團體Public Knowledge亦讚許此一準則相當明智，同時也呼籲內容產業團體可以發展其保護網路使用者與媒介的相關作業準則。
歐盟將立替代能源新法日前，歐盟執委會於2008年1月23日提交了一份關於整合性發展境內替代能源之新法制架構指令建議案，並欲藉該建議案來進一步促進生質能、太陽能與風能等相關新興能源技術之開發。該建議案還提到，歐盟所屬會員國原則上須依據於2005年當時替代能源之貢獻比例為基礎，再向上調增5.5%後來作為該會員國之替代能源預定貢獻目標。不過，考量各會員國之國情並不相同，故該建議案要求歐盟對於各會員國替代能源預定貢獻目標之制定，應採「差別化」之方式，使其可先自由調整與決定究欲採取何種比重與模式來發展各類替代能源，最後，再將所決定之能源發展策略大綱置於國家行動方案書內（National action plans, 簡稱NAP），並於2010年3月31日前提交執委會進行審核。此外，執委會也設定了一系列短期性目標，以確保能漸次穩定地朝2020年之目標前進。而有關開發生質能及永續性方面，鑑於生質燃料之發展仍具相當之爭議，故於飽受各界沉重之壓力下（如：非政府民間組織以及科學聯盟團體），未來布魯塞爾方面勢要提出一更加周嚴之永續性基準，以確保在該建議案所制定之生質燃油目標下，不會進一步導致生態系統失衡、森林濫伐、人口遷徙、糧食價格上漲以及釋放更大量CO2等問題產生。