在過去幾年,涉及無人機的事故發生頻率急遽上升,從2014年的6起事件至2017年增加到93起,根據英國交通部(The Department for Transport)研究顯示,重達400克的無人機可撞碎一架直升機的擋風玻璃、2000克無人機可嚴重損壞一架客機的擋風玻璃。為防止濫用無人機,保障大眾安全,英國交通部將提出更嚴格的規管措施,並於2018年7月26日起於網站上公開徵求意見,若通過將成為無人機法案(Drones Bill)草案的一部分。
擬議之規管措施包括:(1)設定小型無人機持有者之最低年齡;(2)賦予警察對於違規無人機之執法權力,如對於違規之無人機,即時開立罰緩處分;(3)使用新的反無人機技術(counter-drone technology)以保護公眾活動,確保國家關鍵基礎設施免受滋擾,並防止物品走私至監獄;(4)規定無人機操作員於無人機起飛前,透過應用程式(apps)提交飛行計劃。
無人機應用產業在未來十年將迅速成長,新措施之目的係為確保無人機之使用安全。交通部政務次長(Parliamentary Under Secretary of State for Transport)Baroness Sugg表示,無人機為社會和經濟帶來良好效益,為防止無人機造成的滋擾超過其潛在利益,將新增規管措施,並進行公開諮詢。
此外,從2018年7月30日起,禁止無人機飛行高度超過122公尺(400英尺),及不得於距離機場邊界1公里(0.6英里)內飛行之飛航令(Air Navigation Order)已正式施行,違反者將面臨高達2,500英鎊的罰金或處五年以下有期徒刑。
3D列印(3D printing),屬於快速成形技術的一種,以數位模型檔案為基礎,運用粉末狀金屬或塑膠材料等可粘合材料,透過逐層堆疊累積的方式來構造物體的技術(即「積層造形法」)。過去其常在模具製造、工業設計等領域被用於製造模型。現在則可用於產品的直接製造,特別是一些高價值應用(比如髖關節或牙齒,或一些飛機零組件)已經有使用這種技術列印而成的零組件,技術漸漸成熟普及。 3D列印通常是採用數位技術材料印表機來製作。3D印表機的產量以及銷量2013年以來已經得到了極大的增長,其價格也正逐年下降,未來家家戶戶擁有3D列印機器可能就如同擁有洗衣機般平凡,帶出新的商機。該技術在珠寶、鞋類、工業設計、建築、工程和施工(AEC)、汽車、航空太空、牙科、醫療產業、教育、地理訊息系統、土木工程、槍枝以及其他領域都有所應用。 然而3D列印機器的普及只要透過網路平台下載相同的數據檔案,就能夠不花費一毛錢即可得到相同的內容,因此引發了智慧財產權的爭論。 3D列印所涉及的法律議題相當廣泛,有:著作權、專利權、商標權。再者,而在工商業等公司法領域,亦有可能可透過公平法加以保護。另外,專利法、新型專利法 (Gebrauchsmuster)、外觀設計法(Designrcht)對於實際上不能保密的技術解決方案和設計,例如,在產品具體化過程、在跨企業生產時、或物流遞送和服務提供過程中,在法律保護上,則重大意義。 又,在工業4.0因使用跨越國界之互聯網程序和系統,亟需國際法之保護,唯智慧財產權部分仍應該遵守屬地原則,以在該國有法律規定者為限。 在歐洲法律的層級,歐陸未來歐盟專利(EU-Patent)或稱歐洲專利一體化效果(Europäisches Patent mit einheitlicher Wirkung, EPeW) 將得到簡化,將具備共通的專利保護法律框架。
歐盟發布「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求?」白皮書暨公開意見諮,尋求成員國間更一致的頻率與海纜監理架構「安全、韌性、高效、永續的數位基礎設施」,是歐盟「數位十年計畫」(Digital Decade Policy Programme 2030)所擘劃的政策目標之一。執委會於2024年2月21日發布「如何掌握歐洲的數位基礎設施需求?」(How to master Europe's digital infrastructure needs ?)白皮書,詳細盤點歐盟數位基礎設施的發展現狀及所面臨的挑戰,提出可能的政策方案並公開諮詢各界意見。 其中有關頻率管理的部分,執委會認為成員國間各自為政的頻率釋出與管理政策拖累了整體歐盟的5G布建進程,目前5G的涵蓋率與普及率仍不如預期,成員國間的數位發展程度也參差不齊,法規環境差異對跨境提供服務所造成的障礙亦導致數位單一市場難以成形。為避免相同困境在6G重演及因應發展衛星通訊服務帶來的跨境頻率管理議題,歐盟將更進一步同調各成員國的頻率管理政策與規範環境,提高歐盟對頻率政策的掌控,確保歐盟通訊網路的安全性、獨立性和完整性。 海纜的安全性亦受到關注,歐盟既有電子通訊網路和服務的監管架構並未就雲端服務業者規範相關的義務,但隨著大型雲端服務業者持續投入海纜建設,歐盟已經有超過60% 的國際流量透過非公眾網路業者建設的海纜傳輸,監理上的漏洞已經形成歐盟通訊網路的安全隱患。 執委會將與各界展開廣泛的討論與磋商,研議能確保安全與韌性之數位基礎設施的政策工具及監理框架。在頻率管理方面,希望能提高歐盟的一致性與協調性,為地面通訊、衛星通訊及其他新興應用的頻率使用提供更統一甚至單一的授權流程及選擇條件,以促進數位單一市場的形成;在海纜方面亦規劃建立歐盟層級的聯合治理體系,將針對海纜的風險、弱點及依賴性做全面性的評估,亦將資助既有海纜的升級與新海纜的設立,同時確保供應鏈的安全性及降低對高風險第三國的依賴。
2025年美國法院以「後設資料」作為審理AI深偽數位證據案件之重點2025年9月Mendones v. Cushman and Wakefield, Inc.案(下稱Mendones案),面對生成式AI與深偽(deepfakes)對數位證據真實性的威脅,美國法院特別提到針對後設資料(metadata)的審查。 基於Mendones案原告提交9項涉嫌使用生成式AI的數位證據,其中證詞影片6A與6C影片具備「人物缺乏臉部表情、嘴型與聲音不相符,整體表現像機器人一樣」且「影片內容循環撥放」等AI深偽影片之典型特徵,法院懷疑原告舉證的數位證據為AI深偽影片。 因此,法院要求原告須提出該影片的後設資料,包含文件格式、創建/修改日期、文件類型、拍攝影片的快門速度等客觀資訊。 法院表示,原告提交的後設資料不可信,因為包含許多通常不會出現在後設資料的資訊(非典型的資訊),例如:著作權聲明。且法院進一步指出,許多非典型的資訊被放在不相關的欄位,例如:Google地圖的URL網址、電話號碼、GPS座標及地址等被放在「音樂類型」(musical genre)欄位內。因此法院懷疑,前述「非典型之後設資料」是被有存取文件與編輯權限的人添加的「後設資料」。 原告則主張,其透過iOS 12.5.5版本作業系統的Apple iPhone 6 Plus手機拍攝影片6A。法院指出,直到iOS 18版本作業系統,iPhone才推出可用於生成深偽影片的新功能「Apple Intelligence」相關技術,且該版本需要使用iPhone 15 Pro或更新的手機機型,因此法院發現技術上的矛盾。 法院認為,本案生成式AI影片已超越提交虛假引文(Fictitious Citations,即過往案例曾出現過律師提出AI虛構的判例之情況)的範疇。在訴訟中使用深偽證據,嚴重影響了法院的審理與公眾對司法的信任,並增加法院評估該證據是否為深偽之成本。因此,法院採取嚴厲的永久駁回訴訟(dismissed with prejudice),以表示對企圖以深偽資料為證據的行為持「零容忍」態度。 Mendones案展現法院審理AI深偽數位證據的細節,如「審視後設資料之內容準確、完整」為法院確認數位證據真實性的重要手段。 面對AI時代下數位證據的挑戰,我國司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同推動之「司法聯盟鏈共同驗證平台」,以「b-JADE證明標章」結合區塊鏈技術。「b-JADE證明標章」確保鏈下管理數位資料原檔的機制,以及鏈上的「存證資料」包含「與數位原檔資料最終版本連結的『必要後設資料』」、雜湊值及時戳,如能妥適運用司法聯盟鏈進行證據「驗真」程序,將有助於強化數位信任。 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)
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。