近年來,人臉辨識(Face recognition)技術迅速發展,增加便利性的同時,也伴隨了種種隱憂,如:對隱私權的侵害、公部門權力濫用等,是以加州舊金山市(San Francisco)和麻薩諸塞州薩默維爾市(Somerville)分別在今年(2019)5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令,加州奧克蘭市(Oakland)並於7月16日跟進,成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。
2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究,其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%,遠不如白人男性;美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗,結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯,這兩項研究顯示,人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭(Rebecca Kaplan)一項聲明中表示:「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷,且造成寒蟬效應的時候,我們必須站出來」。
卡普蘭並表示:「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的,人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」,故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令,原因如下:
雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令,但依照目前的發展狀態,其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南,旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出,無論技術細節和具體應用如何發展,法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性,且不因此受歧視,以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展,應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如,如何在製造商,供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題?在家庭,物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用,相關權利是否會有所不同?如果機器出現不明原因故障,會發生什麼情況及如何處置?當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時,該自動行為所生效力為何? 本份指南則提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。
美國專利商標局針對最近可專利性客體之相關判決發布了備忘錄美國專利商標局下之專利審查政策處(Office of Patent Examination Policy)於2016年11月2日發布了一份備忘錄(memorandum),就近來聯邦巡迴上訴法院所做之可專利性客體(subject matters eligibility, SME)相關判決為整理並對專利審查者提出若干指引。 該備忘錄表示,美國可專利性客體審查手冊(SME guideline,下稱SME審查手冊)自今年5月修改後,聯邦巡迴上訴法院陸續做出相關判決,因此除了先就相關事項為一整理,之後亦會依據這些判決所確立之一些原則以及專利之利益相關人(patent stake holders)之回饋意見對SME審查手冊進行修改。 此備忘錄主要討論的判決為McRO案以及BASCOM案,在此兩判決中,聯邦巡迴上訴法院均認為下級審法院錯誤地依Alice規則認定專利無效。在McRO案,法院認為有關利用電腦所執行之自動人臉語音同步之動畫系統(automatic lip synchronization and facial expression animation )之方法請求項係屬有效。審查者在適用Alice規則時應依據SME手冊的2階段步驟對請求項進行整體考量,且不應忽略請求項中許多特定要件,過度簡化請求項為抽象概念。其並指出「電腦相關技術之改良」,不僅止於電腦運作或是電腦網路本身,若是一些規則(rules)(主要為一些數理關係式(mathematical relationship))可以增進改善電腦之效能者亦屬之。 備忘錄另藉著BASCOM案提醒審查者,在決定請求項是否無效時,應考慮所有的請求項之元件(elements),以判斷該請求項是否已經具備實質超越(substantial more)一般常規、通用之元件(conventional elements)之要素。同時備忘錄並提醒審查者不應依據一些法院決定不做為先例之判決(nonprecedential decisions)之意見。
溫室氣體減量及管理法重要議題簡析 美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年03月09日 美國稅務基金會(Tax Foundation)於2025年12月19日發布資料中心(Data Centers)租稅分析報告,說明各州租稅設計為對資料中心選址與投資成本之重要因素。 壹、事件摘要 隨著AI與雲端運算需求擴張,資料中心投資規模持續提升,各州為吸引大型科技企業進駐,普遍透過銷售稅(Sales Tax)與財產稅(Property Tax)減免提供租稅優惠。相關措施包括對資料中心設備提供銷售稅減免,並設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件,部分州亦於一定年限內提供財產稅減免。整體而言,各州租稅制度設計差異顯著,形成州際間競爭現象。 貳、重點說明 一、銷售稅減免之制度設計 資料中心營運涉及大量設備與電力投入,若適用一般銷售稅規範,將提高初期投資成本。因此,多數州透過銷售稅制度提供減免措施,主要類型如下: (一)設備之銷售稅減免 部分州將資料中心設備納入銷售稅免稅範圍,例如維吉尼亞州(Virginia)明確規定符合州法規定條件之資料中心設備得適用銷售稅減免。 (二)投資與就業門檻設計 部分州設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件,例如亞利桑那州(Arizona)以最低投資金額為標準,投資人須達一定資本額或就業人數,始得適用銷售稅減免。 (三)用電納入銷售及使用稅減免範圍 另有州將資料中心用電納入銷售及使用稅(Sales and Use Tax)減免範圍,例如北卡羅來納州(North Carolina)對符合州法規定條件之資料中心設備與用電提供銷售及使用稅減免。由於電力使用為主要營運成本,此類措施對投資決策具有實質影響。 二、財產稅與地方政府財政考量 資料中心屬高度資本密集產業,若依一般財產稅計算方式課徵,地方政府可獲得穩定稅收來源。然而,多數州允許地方政府提供財產稅減免,財產稅優惠常透過法定減免或地方協議方式訂定,內容包括減免期間與減免比例,有助於提升投資誘因,也可能影響地方政府長期財政收入。 三、銷售稅減免之制度設計 隨著各州競相提供租稅優惠,州際間形成租稅競爭現象,若優惠措施缺乏明確成本效益評估,可能造成公共資源配置失衡。此外,資料中心自動化程度高,營運階段實際創造之就業機會有限,若政策僅以投資金額或資本規模作為誘因標準,而未評估其對地方產業帶動效果,未必能確保長期經濟外溢效果,如供應鏈發展或相關科技產業聚集效果。 參、事件評析 資料中心為AI發展之基礎設施,各州透過租稅制度吸引投資,有助提升數位基礎建設與資料處理能力。然而,租稅優惠涉及財政問題,須兼顧產業間租稅公平與財政永續。銷售稅與財產稅減免雖可降低投資成本,但若缺乏統一標準,各州或各地方政府設計差異過大,企業可能基於租稅差異進行選址,而非基於能源結構或網路品質等長期條件,此種情形可能影響整體產業布局之合理性。 資料中心對地方經濟之實質貢獻仍存爭議,建設期間可創造短期就業,營運階段實際人力需求有限,若優惠期間過長,地方政府可能增加機會成本。而隨著AI應用擴張,資料中心能源消耗與電力需求持續增加,未來制度設計宜結合永續發展目標,建立明確評估機制。 綜合而言,美國各州資料中心租稅政策差異顯著,對企業選址決策與投資成本評估具有實質影響,此一競爭趨勢反映數位基礎設施之策略地位。然而,政策設計仍須審慎衡量財政負擔與產業效益,方能在促進科技發展與維持公共利益間取得平衡。