零工經濟（Gig Economy）
近年來興起以UBER為首的「零工經濟」（Gig Economy）議題。按國際勞工組織（International Labor Organization, ILO）的說明：所謂「零工經濟」，是透過數位勞工媒合平台，將分散於各地的勞力資源，按需求（On-Demand）調度到特定地點以執行任務。這些被調度的勞工即為「零工」，多半從事服務性質或任務性質單純且零碎（Micro-Task）的工作，如代駕、代辦雜務、居家打掃。
面對零工經濟的風潮及其衍生的勞資問題，各國積極針對零工經濟推出對應政策。舉例而言，美國加州政府於2019年9月18日通過《AB 5法》（California Assembly Bill 5 (2019)），擴大「正式員工」（Employee）的解釋範圍，並要求資方必須對於「獨立承攬人」（Independent Contractor）之認定負舉證責任。美國國會亦推出《保護零工經濟法》草案（Protect the Gig Economy Act of 2019）。國際組織方面，國際勞工組織從2015年起，發布多份研究報告，更在2017年8月成立「國際勞工組織全球委員會」（ILO Global Commission on the Future of Work）。
國際勞工組織倡議各國設立社會福利專法保障所有零工的基本工資，國際勞工組織指出：美國於2017年約有5,500萬名零工（Gig Workers），佔整體勞動力的34%，2020年可能會成長到43%。然而，僅50%的零工獲得應有的報酬。觀察2017年的數據，零工的平均時薪是4.43美元，假設考量閒置的時間，平均時薪僅剩3.31美元，時薪中位數是2.16美元。關於零工集會結社自由方面，零工已慢慢開始有了組織性的工會，然而，零工向資方爭取權益時，面對傳統工會較不會存在的難題：32%的零工僅為補貼既有正職工作，零工間交流少、對於權益難成共識，無法進而凝聚集體訴訟的力量。再者，勞工運動以實體為首選，然而零工大多透過「數位平台」，數位平台常有總部在境外的現象，零工較難有特定集會地點，甚至難辨識出談判的對象。最後，平台業者多數聲稱零工僅為「獨立承攬人」，然而，平台業者和零工間的法律關係是否為「承攬關係」尚有待商榷，各國政府及國際組織仍在研擬討論階段。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
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）
美國國家製造創新網絡2016年度報告依2014年復甦美國製造與創新法（Revitalize American Manufacturing and Innovation (RAMI) Act of 2014），美國國家製造創新網絡計畫於2016年2月公布年度報告（Annual Report）。國家製造創新網絡計畫的目標是處理發生於執行面的、介於初期基礎研究與技術布建之間的製造技術轉型（manufacturing related technology transition）挑戰。 國家製造創新網絡計畫的關鍵核心之一，是連結創新與製造，而「研發機構」（Institute）在這當中扮演最為關鍵的角色。此所稱之研發機構，係指2013年「國家製造創新網絡先期規劃」（NNMI-PD）以及2014年復甦美國製造與創新法（RAMI Act of 2014）第278s條(c)項所界定之「製造創新中心」（center for manufacturing innovation）——其採公私合營制（public-private partnership），其成員可包括各該業界之業者與學研機構，以及商務部長認屬適當之產業聯盟（industry-led consortia）、技職教育學校、聯邦政府所屬實驗室、以及非營利機構等。「研發機構」將以上之利害關係各方匯聚形成一個創新生態系（innovation ecosystem），以共同因應高風險之製造業挑戰並協助製造業者維持並提升產能與競爭力。 我國於民國105年7月由行政院核定通過之「智慧機械產業推動方案」，亦規劃透過「智機產業化」與「產業智機化」，建構智慧機械產業生態體系，整合產學研能量，並深化智慧機械自主技術中長期布局與產品創新。
歐盟食品安全與標示近期發展－以歐盟法院Teekanne案為例 美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。