複製人類在歐美之法制規範
歐盟法院（Court of Justice of the European Union, CJEU）於2026年7月16日就C-209/23 RRC Sports案作成先訴裁定。本案源於德國經紀公司RRC Sports GmbH及其經理人FT向德國美因茲邦法院（Landgericht Mainz）聲請禁制令，認為「FIFA足球經紀人規則」（FIFA Football Agent Regulations, FFAR）就經紀人報酬、執照、多重代理、客戶招攬及資訊揭露等規定限制其提供經紀服務及營業活動，違反歐盟競爭法、自由提供服務及「一般資料保護規則」（General Data Protection Regulation, GDPR），故請求禁止FIFA實施FFAR部分規定。因案件涉及歐盟法解釋，該法院遂向CJEU聲請先訴裁定。 CJEU指出，足球經紀服務屬經濟活動，FFAR涉及報酬、執照、多重代理及招攬客戶等議題，須符合歐盟運作條約（Treaty on the Functioning of the European Union, TFEU）第101條（限制競爭協議）、第102條（濫用支配地位）及第56條（服務自由）規定。保護客戶、避免利益衝突等目的可能具有正當性，但仍應由德國法院審查前述競爭限制是否可豁免，以及服務自由限制是否符合必要性及比例原則。 值得注意的是，CJEU認為其他經紀人僅能於專屬代理契約屆滿前2個月接觸客戶及締約，原經紀人卻可於該期間以外協商續約，因而使原經紀人取得不當優勢；該差別待遇可能違反禁止限制競爭。就服務自由而言，僅以維持經紀人與客戶間的契約穩定為由，亦不足以正當化該項限制。此外，CJEU認定，依GDPR規定，FIFA不應公開經紀人或其客戶所受的所有制裁，以及涉及經紀人的全部交易詳細資訊。至於FFAR所規定的其他個人資料處理，仍應由德國地方法院依正當利益、必要性及利益衡量等審查其合法性。FIFA表示樂見該裁定結果，將持續與經紀人代表協商後續制度調整方向。
中國大陸將加速行動遊戲審批程序、落實管制中國大陸國家新聞出版廣電總局於日前公告「國家新聞出版廣電總局貫徹落實國務院全面督查整改落實進展情況」，提出將針對移動網絡遊戲(下稱行動遊戲)審批制度進行改革，改善目前審批時間過長、效率不高問題。 據公告內容顯示，未來審批制度將朝向雙軌制方向發展，對於未涉及民族、宗教、歷史、政治、疆域等議題，且無故事情節或故事情節單純(如棋盤類等休閒益智遊戲)之陸製行動遊戲，將採取簡易審批制度，以提高審查效率。另外，將增倍審查專家員額至20名，以維持審查品質。在上述改革推動下，目標將縮短審查時間，由現行30天初審、15天複審期限，分別壓縮至15天及5天。其進一步具體做法，中國大陸國家新聞出版廣電總局現正研擬「關於規範移動網絡遊戲出版審批管理的通知」，預計於2014年12月下旬發布施行。 面對近幾年行動遊戲的興起，中國大陸政府不斷重申行動遊戲須符合網路遊戲審批相關規定。然現實是，在行動遊戲數量呈現爆炸性成長，以及生命週期短暫之特色下，遊戲業者未依規定送審情形，並不少見。此次改革的推動，加上先前其他部會針對行動遊戲已提出之配套管制方案(如工信部之APP黑名單數據庫、文化部之企業自審作法)，可預期行動遊戲的內容管制將日趨落實。對此，我方行動遊戲開發業者宜留意相關發展，納入後續遊戲開發方向與市場策略布局之評估要素一環。
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）
英國財政部公告公眾諮詢結果回應，因效益不足決定停止推動綠色分類標準英國財政部（HM Treasury）於2025年7月15日回應有關綠色分類標準（green taxanomy）實效性之公眾諮詢結果並發布評估結論。本諮詢於2024年11月啟動，旨在評估綠色分類標準能否有效達成「引導資金投入淨零轉型」及「預防漂綠行為（greenwashing）」之兩大目標。 以下說明利害關係人回饋意見重點內容： （1）引導資金投入淨零轉型 金融機構受訪者多認為分類標準並非引導資金流向之關鍵政策工具，僅能作為投資考量之其中一項參考依據，而對最終決策影響有限；並認為就特定產業制定去碳路線圖，同時闡明未來投資監理法規、補助獎勵計畫、稅制變革等，始為有效引導淨零轉型投資之政策措施。 （2）預防漂綠行為 跨國企業受訪者擔憂英國建立自身分類體系將導致國際標準更加零碎，同項經濟活動於不同司法管轄區可能被歸類為不同屬性，反而增添漂綠風險；並認為既有政策規範足以應對漂綠問題，如「競爭與市場管理局」（Competition Markets Authority, CMA）與「廣告標準管理局」（Advertising Standards Authority, ASA）為確保綠色聲明正確性所發布之相關指引等。 綜上所述，英國政府於審酌相關意見後，決定不再繼續推動綠色分類標準。於資源有限下，政府將專注於落實產業界認為對於加速淨零轉型投資具更高優先性與影響力之政策，同時持續評估是否需採取更多措施以預防漂綠行為。