性隱私內容外流風波－從美國立法例論我國違反本人意願散布性隱私內容之入罪化
蕭郁溏
法律研究員 編譯整理
德國今年1月底通過新修法，使國際知名生技公司孟山都主要用做於飼料的基改抗蟲玉米MON810得以在德國更加順利種植。 原來德國法律規定基改作物與其相同種類傳統非基改作物間的種植距離為150公尺，與有機作物間的距離則為300公尺；但這項距離的規定對於農田面積多數不大的德國西部來說始終是一個問題，新法為此提供了一項新的出路，亦即基改作物種植者可與其相鄰傳統作物種植者簽訂契約來排除前述種植距離的限制，此項契約雖可能使傳統作物必須標示成為基改作物，但預估仍不會減低傳統作物種植者簽訂契約的意願。 專家評論德國這項新的立法仍然為德不卒，由於新立法並未將德國公開註冊制度中基改作物需揭露詳細的種植地點改為只需揭露種植地區，使得反基改分子仍將得以順利找到基改作物並加以破壞。另外，此次亦未修正的鄰田污染賠償責任使專家擔憂基改研究仍將限於校園內。 MON810在另一端的法國則顯得命運多舛，自去年秋天起，法國引用歐盟法的防衛條款（Articles 23 of the EU Deliberate Release Directive）來暫時禁種此一抗蟲玉米，於今年1月初，法國政府為此項問題所組成的委員會向環境部長提交調查結果，委員會主席並對外表示嚴重質疑MON810的安全性，並已取得大量MON810對動、植物負面影響的科學證據，使法國政府於1月中宣佈延續去年的禁種令。但專家質疑委員會主席對於調查報告之陳述失之客觀，由於調查報告中關於MON810商業種植對於環境影響的問題仍懸而未定，事實上並未存有委員會主席所謂的「嚴重質疑」。
歐盟提出共同策略架構以打造完整之創新研發供應鏈歐盟執委會(The European Commission)於2011年2月9日提出「從挑戰到機會：邁向歐盟研發創新補助之共同策略架構」綠皮書(Green Paper - From Challenges to Opportunities: Towards a Common Strategic Framework for EU Research and Innovation funding，以下簡稱綠皮書)，以整合現有研發創新補助機制(包括FP、CIP及EIT)、改善參與容易度、增進研發之科學影響及經濟價值為目標，提出以共同策略架構(Common Strategic Framework)作為歐盟未來創新研發補助機制的構想，希冀藉此串聯基礎研究、技術服務商品化及非技術性創新等環節，以打造完整之創新研發供應鏈(innovation chain)。 歐盟共同策略架構包括了三大重點目標：1.聚焦於「提供歐盟一個世界級的科學基地」、「增進跨國間競爭」及「解決重大挑戰」；2.使歐盟研發補助更具吸引力且更易進入；3.建立更為一致的會計制度，使補助資金的使用更為容易。 歐盟綠皮書在具體作法與詳細內容上雖有待擬定，但針對現有研發補助機制之改進已提出明確方向，包括：釐清補助目標、減少法規複雜性、增進補助的附加價值與影響力，同時避免資源重覆及分散、簡化參與程序、擴大補助計畫參與、透過補助增進競爭等。此外，執委會亦已預定於2011年底提出具體立法建議，未來此一立法將為歐盟科技研發補助架構帶來如何之變革與影響，值得密切注意。
英國次世代5G策略英國文化、媒體暨體育部2017年3月8日發布「次世代行動技術：英國的5G策略」，此舉將會加速英國網路基礎建設更新並促進智慧聯網之發展。這份策略書提出了幾個重要方面來採取行動： 建構經濟實例：英國政府計畫建立新的5G試驗場，和企業共同合作發展5G科技。此試驗場預計同時在城市和偏遠地區進行，以了解不同地區環境下建設的效益，且與Ofcom合作了解目前環境與法規障礙。 調適法規：政府會持續檢查相關法規是否需要修正，並與試驗場合作了解現行法規是否適當。 地方區域的治理與能力建構：意識到地方區域於建構基礎建設的重要性，因此英國政府正在諮詢地方政府如何在地方區域進行5G建設，將會將地方政府、政府部門、土地擁有者和企業等集合組成工作小組進行5G策略的諮詢。 覆蓋率與能力匯流：政府將於2017年底前了解人類生活、工作與旅遊需達成之高品質覆蓋率要素，並於2025年前達成這些要素目標。 確保安全的5G布建：5G試驗場將會與重要安全組織如國家網路安全中心合作，以支持和發展新的安全建築來達到消費者對於5G的期待與需求。 頻譜：政府將要求Ofcom檢視現行頻譜授權策略並於2017年底提出報告，以促進4G至5G轉型。 科技與標準：政府將會持續和標準機關合作，監督市場安全與供應者的發展。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。