社群媒體發展網路不當言論管理機制之趨勢觀察

刊登期別
第29卷,第10期,2017年10月
 
隸屬計畫成果
自主研究
 

※ 社群媒體發展網路不當言論管理機制之趨勢觀察, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7923&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/11/10)
引註此篇文章
你可能還會想看
基因轉殖複製羊 創造生技產業的新利基

  台灣複製動物技術又邁向新的里程碑。行政院長謝長廷於 9月8日上午宣布台灣第一頭外帶基因轉殖複製羊「寶鈺」,成功繁殖下一代,並將人類第八凝血因子成功遺傳給下一代。   目前人類第八凝血因子市價每公克價值 290萬美元﹙相當於新台幣8千萬元﹚, 全球每年約需要 300公克,預計將創造8億至9億美元價值的市場,由於「寶鈺」母子成為凝血因子供應源,其產值及身價自然十分驚人。雖然距離商品化階段仍有一段距離,但此項技術於世界已屬領先。   「寶鈺」順利產下後代將創下我國體細胞製動物正常繁殖後代之首例,以及開創基因轉殖羊之下一代傳承母羊外源基因人類第八凝血因子之生物科技的突破,未來運用複製與基因轉殖科技,利用家畜泌乳系統作為生物反應器以生產醫藥蛋白,將可成為台灣生技產業之利基點。

德國車輛及其系統新技術研發計畫

  德國經濟與能源部於2017年11月公布車輛及其系統新技術補助計畫期中報告,補助的研究計畫聚焦於自動駕駛技術及創新車輛技術兩大主軸。   在自動駕駛研究中,著重於創新的感測器和執行系統、高精準度定位、車聯網間資訊快速,安全和可靠的傳輸、設備之間的協作、資料融合和處理的新方法、人機協作、合適的測試程序和驗證方法、電動汽車之自動駕駛功能的具體解決方案。其中以2016年1月啟動的PEGASUS研究項目最受關注,該計畫係為開發高度自動化駕駛的測試方法奠定基礎,特別是在時速達130公里/小時的高速公路上。   在汽車創新技術的研究發展上,著重於公路和鐵路運輸如何降低能源消耗和溫室氣體排放,包括透過交通工具輕量化以提高能源效率、改善空氣動力學之特性、減少整體傳動系統的摩擦阻力、創新的驅動技術。另外,也特別注重蒐集和利用在車輛操作期間產生的資料,例如在於操作和駕駛策略的設計,維護和修理,或車輛於交通中相互影響作用。   本報告簡介相關高度實用性技術研究計畫,同時展望未來研究領域,以面對現今產業數位化的潮流和能源效率及氣候保護的發展的新挑戰,因此,資通訊技術、自動控制技術以及乾淨動力來源技術,將會是未來交通領域研究的重點。

2014年3月24日歐盟執委會提出有機產品行動計畫

  2014年3月24日歐盟執委會提出一項具體行動計畫,發起歐洲政策有關有機農業的檢討諮詢,希冀幫助有機農民、生產者和零售商適應新的政策,投入有機農業技術研發,並規劃於2015年召開食品業與研發人員溝通會議,進而加入專家意見、利益相關者與地區公眾共同集徵意見。其中,為了幫助有機農民、生產者和零售商調整至所建議的政策規劃方向,歐洲執委會將計畫推動一項有機生產行動計劃,以推動農村發展和歐盟農業政策措施,鼓勵有機農業以加強歐盟有機生產與研究創新項目之間的聯繫,並鼓勵使用有機食品。具體行動計畫重點為: 一、增加歐盟有機生產者的競爭力: 二、為鞏固消費者信任度,計畫執行將對有機產品及其農業技術研發展開控管措施; 三、加強歐盟統一有機產品的標示規格。   另外,歐盟執委會亦通過有機產品生產和標籤規範修法草案(The Legislative Proposals for a New Regulation on Organic Production and Labelling of Organic Products),將擬制定更完善的有機產品法規,以杜絕假冒及混充。

美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力

2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。

TOP