微軟向美國專利商標局（USPTO）提出可用以追蹤物體的擴增實境（AR）專利申請
依據12月USPTO公開資訊，微軟（Microsoft）於2016年9月2號提出擴增實境（Augmented Reality，以下簡稱AR）系統之美國發明專利申請（申請號：20160373570）。目前AR系統不僅可投射虛擬訊息，還可偵測物理空間之物體位置，不過因為現實生活中，不管是有生命或無生命物體，都不太可能處於完全靜態不動的狀況；而微軟此技術之開發，除了不限於固定空間外，對移動中的物體更具有自動追蹤效果。
微軟專利指出該系統能辨識無生命物體，並可將該物體被選擇為追蹤對象的技術，這個AR系統可持續監測物體的狀態，不僅在同一空間中不同時間點，甚至是物體離開監控空間又被帶回的情況都可追蹤。從微軟專利可以看到這項技術運用在日常生活的價值，如：我們常常花很多時間在想汽車鑰匙和錢包放在哪裡，但透過這個系統的追蹤，可以節省我們找尋的時間；有時我們會忘記家裡的牛奶還剩多少，而花時間去逛超商，倘若我們運用此追蹤技術，能夠隨時知道牛奶剩餘的狀態，就可以避免這種情況的發生。
上開技術不僅包含AR技術，還有虛擬實境（Virtual Reality，簡稱VR）技術，這些技術能透過虛擬與真實世界合併，將真實世界、人類、空間和物體結合，並可進一步的智慧化追蹤，若這項專利被核准且可真實運用到現實生活，必能減少我們的生活中不必要的麻煩。
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林家均
法律研究員 編譯整理
Mark Coppock, Microsoft patents augmented reality tech to help us keep track of almost anything, DIGITAL TRENDS, December 28, 2016, http://www.digitaltrends.com/computing/microsoft-patents-object-tracking-technology/ (last visited January 04, 2017)
NATE CHURCH, Microsoft Patents Tech for Augmented Reality Devices to Track Real-World Objects, BREITBART, December 29, 2016, http://www.breitbart.com/tech/2016/12/29/microsoft-patents-tech-for-augmented-reality-devices-to-track-real-world-objects/ (last visited January 10, 2017)
美國總統歐巴馬日前表示其將訂立「學生數位隱私法」（The Student Digital Privacy Act）以確保因教育目的而被蒐集之學生個人資料將不會被用於無關之用途。換言之，該法將禁止，例如，利用所蒐集資料對學生進行精準行銷的行為，但仍會許可蒐集者利用所蒐集資料改善其所提供之軟硬體教育設備或用以幫助學生之學習品質。 針對學生之隱私保護，目前於聯邦層級至少已有家庭教育權利與隱私法（Family Educational Rights and Privacy Act，FERPA），該法及其授權法令雖賦予學生及其家長對學校所保有之教育紀錄（educational record）之蒐集、使用有知情同意權及其他如修正教育紀錄之權利。但FERPA也列了相當多的例外情形，例如，醫療資料、受雇紀錄等均不在教育紀錄之列；此外，學校亦可不經同意即公布學生的姓名、電子郵件、出生地、主修、預計畢業日期等資料。 學生數位隱私法未來如能獲國會通過成為法律，該法與FERPA的異同，及其內容與施行實務是否確有助於學生隱私之改善，仍有待觀察。
奧克蘭市（Oakland）成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市近年來，人臉辨識（Face recognition）技術迅速發展，增加便利性的同時，也伴隨了種種隱憂，如：對隱私權的侵害、公部門權力濫用等，是以加州舊金山市（San Francisco）和麻薩諸塞州薩默維爾市（Somerville）分別在今年（2019）5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令，加州奧克蘭市（Oakland）並於7月16日跟進，成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究，其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%，遠不如白人男性；美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗，結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯，這兩項研究顯示，人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭（Rebecca Kaplan）一項聲明中表示：「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷，且造成寒蟬效應的時候，我們必須站出來」。 卡普蘭並表示：「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的，人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」，故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令，原因如下： 人臉辨識系統所依賴的資料集，具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享，尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性，如：侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊，可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令，但依照目前的發展狀態，其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案歐盟執委會（European Commission）於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》（AI Liability Directive）之立法提案，以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案（Artificial Intelligence Act）。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵，受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償，《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者，得以更容易獲得賠償，並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式：（一）可推翻之推定（rebuttable presumptions）：人工智慧責任指令透過「因果關係推定（presumption of causality）」來減輕受損害者之舉證責任（burden of proof）。受損害者（不論是個人、企業或組織）若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務，致其受有損害（包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等），並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係，法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的，人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害，或該損害係由其他原因所致，以推翻該損害之推定。（二）證據揭露機制（disclosure of evidence mechanism）：若受害者之損害涉及高風險人工智慧時，得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償，並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》，為人工智慧訂定橫向規則，旨在降低風險和防止損害，但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定，以確保損害風險出現時，相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段，《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革，並未採取舉證責任倒置（a reversal of the burden of proof）之作法，而是透過「可推翻之推定」，一方面減輕受損害者之舉證責任，使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償；另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定，以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險，可能阻礙人工智慧產品和服務創新。
美國3月發布AI國家政策框架美國3月發布AI國家政策框架 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月05日 美國白宮於2026年3月發布AI國家政策（National Policy Framework for Artificial Intelligence，下稱AI框架），提出與AI相關之立法建議。該框架不具強制性，亦非創立新規範，僅係提供國會就聯邦AI立法給予立法建議，以協助國會考慮聯邦層級之AI監管方案。 壹、政策背景 川普政府自2025年上任後即撤銷前總統拜登政府時期強調風險控管與偏見防範之14110號行政命令，並於三天後簽署14179號行政命令，《消除美國AI領導障礙》(Eliminating Obstacles to American Leadership in AI)，內容確立應維持並強化美國AI於全球之領導地位。同年7月，川普政府發佈「美國AI行動計畫」(AI Action Plan)，政策重心著重於AI監管鬆綁及創新驅動；後於12月簽署《確保AI國家政策框架》(Ensuring A National Policy Framework For Artificial Intelligence)行政命令，核心目標係排除地法對國家AI政策之影響，確保聯邦法規於AI治理上之優先，避免政府政策碎片化。而2026年3月發布之AI框架延續先前之政策路線，並具體化為立法建議，包含兒童保護、智慧財產權保障、AI打詐、民生能源確保等。於組織運作上，AI框架主張不增設新AI專門單位，而是透過現有機構依其專業領域彈性管理，同時亦要求建立聯邦層級之AI法規，制定全國一致之標準。 貳、重點說明 AI框架並未涵蓋所有AI相關議題，僅針對政府認為應作為聯邦AI立法核心之7個領域給予立法建議，針對兒童、創作者及社區提供保障，並於創新、競爭力及國家安全間取得平衡。 1.保護兒童並強化家長權能 該部分係強調對於兒童在AI相關風險上之保護，要求AI服務及平台應採取保護兒童之措施，並且賦予家長管控兒童之權力。框架建議國會應持續深化兒童保護相關之修立法，強制平台建立年齡驗證機制及降低性剝削或自傷風險之防禦措施。同時，應確保現行兒童隱私法規能適用於AI系統，並且應避免模糊之內容標準及開放性責任。並且應尊重各州對於兒童保護之一般性法規。 2. 保障及強化美國社區 AI框架呼籲國會應簡化AI基礎建設之聯邦許可程序，以加速AI基處建設發展，並且同時顧及民生能源，確保一般居民不因AI資料中心建設發展之電費成本而負擔較高電費。另應加強打擊AI詐騙及詐欺，並確保國安機構對AI模型之掌握及風險控管能力；對於中小企業應提供AI資源協助，普及AI於產業中之部署。 3. 尊重智慧財產權並支持創作者 AI框架強調對創作者之保障，同時亦不應損害合法創新及言論自由。框架中強調，國會應尊重法院對於AI模型利用著作權作品進行訓練之合理使用裁決。並呼籲國會考慮建立授權框架或集管機制，以保障著作權人與AI供應商間之協商管道；同時呼籲應建立對數位複製品之保護措施，避免如聲音或肖像等個人可辨識特徵被未經授權轉為AI商用。 4. 防止審查與保護言論自由 AI框架中強調，聯邦政府須保障言論自由，並防止AI系統被用以壓制或審查合法之政治表達或異議。呼籲國會應防止美國政府強迫科技廠商，包含AI供應商，基於政黨或意識形態禁止、更改或強制內容。並應針對政府於AI平台之審查提供有效救濟方式。 5.促進創新並確保美國AI之主導地位 為推動美國於AI之領先地位，國會應建立監管沙盒鼓勵創新，並將聯邦資料庫轉化為AI可讀形式供產學界之模型訓練。在監管上，應避免建立新的監管機關，而是透過現有專業機構及產業主導標準進行分業監管，確保AI發展能於現有法規框架與產業實務下穩定成長。 6. 教育民眾並培養具備AI能力之勞動力 AI框架中強調青年培訓以及新工作機會之重要性。呼籲國會應採取非監管手段，將AI納入現有教育及職訓計畫中，制定精準的人才扶持政策，並強化贈地大學(Land-grant institutions)之AI技術支援能力。 7. 建立聯邦政策框架，避免繁瑣的州級AI法規 聯邦政府須建立聯邦層級之AI政策框架，透過聯邦優先原則取代各州不一之法律，以減輕企業合規成本並維護國家競爭力。應禁止各州干預具跨州、外交及國安特性之AI技術研發，亦不得因第三方非法行為而懲罰AI開發者；但仍須尊重傳統之州警察權力，尊重地方政府之基礎建設規畫及州政府內部使用AI規範之自主權。 參、事件評析 美國AI框架延續川普政府自上任以來之AI政策，強調監管鬆綁，並欲降低對AI之嚴格管制，促進創新及強化美國競爭力。此次框架法建議係建議國會建立聯邦層級之AI規範標準，但核心並非推動單一、全面性之法規改革，而是針對各特定領域給予立法建議，透過各領域機構之既有專業進行分業監管。 相較於歐盟透過AI Act 建立統一且具法律拘束力之AI風險分級管理制度，美國AI框架則是傾向透過既有法律體系及主管機關進行管理。雖近年來美國部分州政府已陸續推動AI相關立法，然AI框架強調建立聯邦層級之一致性政策，未來聯邦與州之間之法律及政策適用仍有爭議產生之可能。整體而言，美國AI框架透過分散式法律制度、分業監管方式處理AI相關風險，而非建立全面性總括之AI專法或專責機構。惟該框架目前僅屬白宮向國會提出之立法建議，未來國會如何將該些建議具體落實於各部會之聯邦法案中，以及是否能有效平衡監管及創新需求，仍有待後續觀察。 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）