英國身份證立法-我國之借鏡?

刊登期別
2005年11月
 

※ 英國身份證立法-我國之借鏡?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=789&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/03)
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歐洲將限制對孩童販售暴力遊戲軟體

  歐洲各國司法部長於1月16日與歐盟司法與內政委員會委員Franco Frattini進行會商,包括德國、英國、希臘、芬蘭、西班牙以及法國之司法部長皆同意支持建立全歐一致之共同規範以限制對孩童販售暴力遊戲軟體,並將據此檢視各國電腦軟體相關法制。   Franco Frattini委員過去基於「兒童保護應不分國界」之理念,曾建議建構以歐盟為範圍的標識規範,並鼓勵以兒童為銷售對象之遊戲業者建立自律規約,惟歐盟最後決議應交由各國政府自行規範。而Franco Frattini委員此次提案受到本屆歐盟輪值主席國-德國-司法部長Brigitte Zypries的支持,並指示相關規範建構之第一步,即是出版遊戲軟體分級摘要供家長參考,此摘要將很快於歐盟網站上公布。Zypries認為關於暴力遊戲的限制,歐盟應與國際進行合作溝通,由其針對美國與日本;Frattini則期望在歐盟27個會員國建構專門針對此類遊戲的標識規範,至於其他種類之遊戲則仍由各國政府自行管理。   目前國際間針對暴力遊戲限制,多數國家仍採取提供遊戲分級或相關指導守則之方式,於歐洲,僅英國與德國特別訂定法律加以規範,尤其在英國,遊戲軟體內容若具有對人類或動物之寫實暴力場景,或包含人類的性愛行為者,必須送交英國電影分級委員會(British Board of Film Classification,簡稱BBFC)審查。而美國已有部分州議會通過限制對未成年人販售遊戲的法律,但幾乎皆被「違反美國憲法修正條文第1條-言論自由保障」之理由成功推翻。

協助產業因應歐盟EuP指令之推動情形

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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)

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