個人資料受害該向誰求償？
美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2016年1月6日公布「巨量資料之商業應用」報告(Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion? Understanding the Issues)，報告中歸納提出可供企業進一步思考之數項議題，期能藉此有助於企業確保巨量資料分析應用之正當合法性，並避免產生排除性或歧視性之對待，但同時亦能透過巨量資料之分析應用為消費者帶來最大的利益。FTC主委Edith Ramirez表示，巨量資料之重要性於商業之各領域均愈發凸顯，其對於消費者之潛在利益自是不言可喻，然企業仍應確保巨量資料之利用不會產生傷害消費者之結果。 「巨量資料之商業應用」報告經徵集公共意見與彙整相關研究後，聚焦於巨量資料生命週期的後端，亦即巨量資料被蒐集與分析之後的利用。報告中強調數種能幫助弱勢群體的巨量資料創新利用方式，例如依病患之生理特性量身訂作並提供醫療照護，或是新的消費者信用評等方式。報告同時也指出可能因為偏見或資料錯誤帶來的風險，像是信用卡發卡銀行降低某人信用額度的原因並非基於該持卡人之消費與還款記錄，而是與該持卡人被歸為「同一類型」之消費者所共同擁有之記錄與特徵。其次，報告對巨量資料於商業領域之利用可能涉及之法規進行了初步盤點，包括公平信用報告法(Fair Credit Reporting Act, FCRA)、與機會平等相關之聯邦立法—像是基因資訊平等法(Genetic Information Nondiscrimination Act, GINA)、以及聯邦交易委員會法，報告也列出7項預擬提問，協助企業因應巨量資料商業利用之法令遵循問題。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
Facebook因掃描用戶訊息而面臨訴訟2013年，Facebook用戶Matthew Campbell指控Facebook違反聯邦電子通訊隱私法及加州法律，並提出集體訴訟，要求Facebook必須支付每位受侵害的用戶最高一萬美元的賠償。原因是Facebook掃瞄用戶之私人對話內容中的網站連結，並計入網站的按「讚」總數，再將這些「讚」彙整入用戶的個人檔案後對用戶進行行為分析，最後針對該用戶的行為模式發送客製化的廣告， 造成用戶的困擾。 對此，Facebook辯稱其掃描用戶的訊息是很普遍的商業行為，因此屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇，而且Facebook在2012年即已停止傳送客製化廣告，故Facebook要求撤銷此訴訟。 然而，2014年12月23日，美國加州奧克蘭地方法官 Phyllis Hamilton認為，雖然Facebook已經在2012年10月停止傳送客製化廣告，但Facebook同時並承認仍會持續分析用戶之訊息（理由是為了防止電腦病毒以及垃圾郵件），而且Facebook不願意提供任何有關目標式廣告手法的細節，使法院無法判斷這是否為普遍的商業行為而屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇，因此，法院裁定駁回Facebook的撤銷申請，本案將繼續進行審理程序。
首例中國大陸地方自主創新法規─廣東省自主創新條例公布中國大陸政府在《國民經濟和社會發展第十二個五年規劃綱要》，以及《國家中長期科學技術發展規劃綱要》中揭示繼續增強自主創新能力，進而推動中國大陸科技進步以及經濟發展。上述指導性的綱要落實到中國大陸立法層面，可從《科學技術進步法》第25條規定「政府必須優先採購自主創新產品」等類似的條文中發現這樣的精神。 2011年11月30日由廣東省第11屆人民代表大會所通過的《廣東省自主創新條例》，即是在這樣的立法背景下所訂定。該條例具體規定「自主創新」之定義、自主創新產業的人才培育措施、自主創新產業的財政性資金補助措施，以及鼓勵研究成果轉化與產業化之措施等，並分別設立專章予以規定。其中特別值得注意者，乃是該條例第18條明文鼓勵自主創新產業與澳門、香港，以及臺灣的企業、大學、研發單位合作科技研發，並建立科學技術創新平臺。 過去中國科研相關政策綱要中雖不乏有鼓勵兩岸產學研合作的宣示，但於法律條文位階中明文鼓勵「台灣參與中國大陸自主創新科技研發」卻還是首見，大幅提高了未來台灣產學研界主動參與大陸地區科技研發的可能性。由於中國大陸在立法特色上，通常係由地方法規率先就特定事務進行規範，爾後政府若認為有以中央法律位階作統一規範時，始進一步訂定法律或中央機關部門規章，因此本條例之制定是否會對於其他中國科研創新法制帶來拋磚引玉之效，頗值得觀察