日本「u-Japan政策」簡介

刊登期別
2005年12月,第220期
 

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※ 日本「u-Japan政策」簡介, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=763&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/25)
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美國法院對於網路無障礙判決歧異

  加州聯邦中區地方法院於2014年6月在Jancik v. Redbox Automated Retail, LLC (No. SACV 13-1387-DOC, 2014 WL 1920751 (C.D. Cal. May 14, 2014))一案中,判決影片自動出租機公司Redbox勝訴。法院認為,雖然Redbox在其經營的線上影視串流服務中未提供隱藏字幕(closed captioning),導致聽障者無法藉由閱讀影片字幕來了解劇情,但「網站」非美國身心障礙者法(Americans with Disabilities Act,下稱ADA)第三章「民間事業體所營運之公共設施與服務」中所稱「公共設施」(public accommodation),即無障礙建置範疇不包含提供公眾商品與服務的「網站」,因此業者不須提供具可及性之商品,例如:附字幕影片。法院認為第三章並未就公共設施中商品特色和內容有所規範,因此業者無義務改善其他影片存貨規格,使其能為身障者所觀看;又Redbox線上影視串流服務僅有網路通路,依ADA文義解釋,網站亦非屬於公共設施,無提供無障礙建置之必要。   本案與第一巡迴上訴法院在NAD v. Netflix案見解大相逕庭,該案以「美國國家聽障人士協會」(National Association of the Deaf, NAD)為首之公協會,集體對美國知名線上串流影視節目網站Netflix提起訴訟,控告其線上影視節目未提供隱藏字幕,使得聽障人士無法觀看該影片內容,法院判決該平臺網站屬於「公共設施」,依ADA第302條規範,身心障礙者有權利享受公共設施之設備,不得因殘障而受差別對待。有關網站是否屬於ADA第三章所稱公共設施,而使得私法人有改善網頁無障礙技術義務,仍有待觀察。

美國又傳疑似商業間諜活動

  2007年3月舊金山聯邦法院受理Oracle軟體公司對競爭對手SAP及其關係企業TomorrowNow提出濫用電腦詐欺、商業間諜行為告訴。   Oracle公司表示,自2006年底起便發現公司網站中與PeopleSoft、J.D. Edwards有關的客戶支援與維護部分出現流量暴增的現象。犯罪者冒用客戶的ID進入網站中竊取重要軟體與資料,目前已發現超過一千萬筆的違法下載紀錄,而犯罪者IP位址是來自於SAP德州辦公室所在地。   訴狀中指出,SAP員工涉嫌冒用多名PeopleSoft及J.D. Edwards的客戶帳號,登入並存取Oracle的重要資料與客戶連繫系統。因此,Oracle要求法院對SAP發出禁制令,以阻止其違法行為,另聲請法院下令要求SAP歸還非法竊取之資料與文件。   面對Oracle指控,SAP公司發言人Steve Bauer表示公司目前仍在瞭解與檢視該案件,因此不便就整起事件發表評論,但公司保證將全力回擊Oracle的指控。

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.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

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