法國憲法委員會宣告《打擊網路仇恨言論法》違憲
法國憲法委員會於今（2020）年6月18日宣告今年5月甫通過之《打擊網路仇恨言論法》（Lutte contre la haine sur internet, Fighting Hate on the Internet，又稱Avia Law）違憲，認該法侵害人民言論自由之權利。
為打擊網路上日益嚴重之仇恨性言論，法國國民議會於今年5月13日通過《打擊網路仇恨言論法》，該法旨在課予網路社交平台之責任，在其使用者提出檢舉後，平台應於24小時期限內移除明顯的不法言論，包含歧視、仇恨、暴力、煽動犯罪、涉及恐怖主義或兒童色情等，尤以，若該訊息涉及兒童色情或煽動恐怖主義者，則平台刪除該訊息之期限將縮短為1小時內。倘平台若未於期限內刪除之，面臨之罰緩最高達125萬歐元；如經法國高等視聽委員會（Conseil superieur de l'audiovisuel, CSA）審核，發現該平台之內容審查系統存在嚴重且反覆之缺陷者，則最高可對該平台處以其全球收入4%之罰鍰。
該法原定於今年7月1日施行，但經法國憲法委員會審查後，認該法如前述之多項條款要求私人企業判斷使用者之言論是否為明顯涉及非法，將鞏固私人審查權，高額罰款恐將促進平台積極刪除平台上之言論，違反憲法保障之言論自由，因而宣告該條款違憲無效。目前尚不確定法國政府是否會如期施行其餘條款，惟由該法即可看出，法國傾向授權CSA於對網路平台採取更嚴格監管之態度，然是否能有效抑制仇恨性言論，後續尚值得密切觀察。
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柏坤儀
法律研究員 編譯整理
1. Lutte contre la haine sur internet, http://www.assemblee-nationale.fr/dyn/15/dossiers/lutte_contre_haine_internet, (last visited 20 Jun., 2020)
2. PPL to fight hate content on the internet: adoption for final reading, http://www.assemblee-nationale.fr/dyn/actualites-accueil-hub/ppl-visant-a-lutter-contre-les-contenus-haineux-sur-internet-adoption-en-lecture-definitive, (last visited 20 Jun., 2020)
3. France: Constitutional Council declares French hate speech ‘Avia’law unconstitutional, https://www.article19.org/resources/france-constitutional-council-declares-french-hate-speech-avialaw-unconstitutional/, (last visited 20 Jun., 2020)
美國近期通過「外國情報偵察法」（Foreign Intelligence Surveillance Act, FISA）之修正案，其中，原先於１月份到期的第七章（Title VII）702條款（Section 702），重新延長授權6年，直至2023年12月31日。 此法案於1978年生效，為美國第一個要求政府須先獲得法院許可，始能進行電子監視的法律。法案宗旨係為平衡國家安全以及人民權利，基於憲法第四修正案對人民的保障，使身處美國領土內的人民免於被恣意監視，國家在通常情況下，須獲得外國情報偵察法院（Foreign Intelligence Surveillance Court, FISC）搜索票（warrant）才可對人民進行搜查。 本次法案修正通過後，使聯邦調查局能夠持續使用情報數據資料庫，以獲取有關美國人的信息，但法案新增要求聯邦調查局在預測性刑事調查中（predicated criminal investigation）如要索取與國家安全無關的內容，必須事先經FISC法院審查許可（court order）。 因911恐攻事件後出現的反恐需要，2008年增訂第七章702條款為FISA的正式條款，原本在今年1月到期，法案修正通過後，此條款延長授權6年。目的為美國公民提供隱私保護，禁止政府針對美國公民和位於美國境內的外國人為監視對象；僅處於國外的外國人，涉及外國情報資訊才可被列為本條進行監視的目標。允許情報部門，在三個政府部門（外國情報偵察法院，行政部門和國會）的監督下，收集關於國際恐怖分子，武器散布者以及其他位於美國境外的重要外國情報。 此項修正案保留702條款的操作靈活性，並加入了一些增強隱私措施及要求。惟，受質疑且具爭議的是，702條款條文內容規範，允許美國政府的情報機構--國家安全局（National Security Agency, NSA）基於該條款，例外不需法院搜索票，可向Google、Apple、微軟、Facebook或電信業者等美國企業蒐集、調閱國外非美國人用戶的海外通訊內容（包含電子郵件、電話、其他私人信息等），當這些被監聽的國外用戶之通訊對象係涉及美國人時亦同；意即，若美國人曾接觸被鎖定的國外對象，也會被納入調查並取得通訊紀錄等個資，且禁止業者通知受影響的用戶。曾有國會參議員試圖修改此法案，加入隱私保護條款，但最終並未獲多數同意。
加拿大政府就生成式人工智慧對著作權的影響進行公眾諮詢加拿大政府於2023年10月23日至12月4日針對「生成式人工智慧對著作權的影響」（consultation on the implications of generative artificial intelligence for copyright）進行公眾諮詢，以期了解生成式人工智慧對於加拿大著作權市場之變化，進而修訂《著作權法》（Copyright Act），本次諮詢文件中討論重點整理如下： 1.文字和資料探勘（Text and Data Mining, TDM）：是否需要因應TDM修改加拿大原本的著作權法，包含著作權法中合理使用行為（29條）和暫時性重製行為（30.71條）等得不構成侵害之例外條款。學者、AI使用者以及AI技術團體大多持肯定見解，認為TDM行為中使用的著作時不需要權利人的著作權授權；然創意產業則多持否定見解，認為不應該為TDM創設例外，否則將會使得TDM所使用之作品原著作人無法主張權利以獲得授權金。 2.人工智慧生成作品之著作人身分及著作權歸屬：因利用生成式人工智慧所創作或輔助創作之文字、圖像和音樂有作者身分不明確之虞，因此加拿大政府希望可以對此加以澄清，並討論是否需要修改原本的著作權法案中相關規定。針對作者身分不明確之爭議，加拿大政府提出了三種可能的規範模式： (1)闡明著作權保護只適用於自然人創作的作品； (2)將人工智慧生成作品之作者歸屬於在創作作品時運用技能和判斷力的自然人，凡自然人可以在人工智慧技術輔助下創作的作品中貢獻足夠的技能和判斷力，即可被視為該作品的作者； (3)為人工智慧生成的作品創設一套新的權利。 3.人工智慧之侵權責任：人工智慧係透過大量的資料庫來生成一項作品，過程中可能出現侵害他人著作權之情形，而加拿大現行的著作權法框架下很難認定侵權行為之責任歸屬。加拿大現行的著作權法要求被侵權人（著作人）必須證明侵權人明知其重製行為侵犯他人著作權，且就該他人著作加以重製，但一般人難以瞭解人工智慧系統開發及訓練過程，因此難證明人工智慧系統研發與利用過程中的業者、工程師或其他相關人等是否有侵權行為。因此加拿大政府希望利害關係人就此議題提供更多意見，以協助將來修法、提高市場透明度。 生成式人工智慧雖然提供了便利的創作方式並帶來巨大經濟利益，卻也可能侵害他人著作權，因此平衡著作人之權利並兼顧經濟發展是加拿大政府及國際社會課正積極解決的議題。
中國大陸電子遊戲機內銷管制變革中國大陸電子遊戲機內銷管制變革 科技法律研究所 法律研究員 蘇彥彰 2014年07月22日 自中國大陸國務院2000年發布「國務院辦公廳轉發文化部等部門關於開展電子遊戲經營場所專項治理意見的通知」起，至2013年12月21日國務院發佈「國務院關於在中國(上海)自由貿易試驗區內暫時調整有關行政法規和國務院文件規定的行政審批或者准入特別管理措施的決定」為止，中國大陸長期以來嚴格執行其境內的「遊戲機內銷禁令」，一方面限縮了中國大陸遊戲機市場的發展，另一方面也使手機、網路遊戲得以在中國大陸地區崛起。如今遊戲機禁令逐步鬆動，是否會帶動整體遊戲市場洗牌，值得關注。為此，以下回顧中國大陸近年來就家用、掌上型遊戲機的管制政策沿革，並提示逐步開放過程間可能出現的變化和問題。 壹、中國大陸自2000年起長期禁止電子遊戲主機的國內銷售 中國大陸國務院於2000年發布「國務院辦公廳轉發文化部等部門關於開展電子遊戲經營場所專項治理意見的通知」，當中明白表示「任何企業、個人不得再從事面向國內的電子遊戲裝置及其零、附件的生產、銷售活動」，此一決定造成風行於世界其它國家地區的家用、掌上型遊戲主機，在中國大陸遊戲市場喪失其合法性[1]。當時中國大陸官方就管制家用遊戲機政策所提出的理由是其「擾亂了社會治安秩序、對青少年的身心發展帶來潛在傷害」。 然事實上中國大陸對於可能同樣對青少年造成影響的網路遊戲，不僅未加以禁止，反而將其列為重點產業大力扶植，此一作為明顯和禁止電子遊戲主機內銷理由相矛盾。因此長期以來各大主力電子遊戲機廠商，如索尼、微軟、任天堂等，仍一直試圖以各種方法打入中國市場，並呼籲中國大陸政府開放對內銷售電子遊戲主機[2]。 貳、2013年宣布於上海自貿區內重新開放電子遊戲機之內銷 中國大陸對電子遊戲主機的禁令在持續13年後，在2013年9月18日中國國務院發布的「中國(上海)自由貿易試驗區總體方案」中，終於提出允許外資企業在自貿區從事遊戲設備的生產和銷售。此後，僅隔五天上海文廣新聞傳媒集團旗下的百視通便宣佈將與微軟在自貿區合資組建公司，宣稱主要業務是「設計、開發、製作遊戲、娛樂應用軟件及衍生產品；銷售、許可、市場行銷自產和協力廠商的遊戲、娛樂應用軟體；遊戲機相關技術諮詢和服務」[3]。緊接著在2013年12月21日國務院再發佈「國務院關於在中國(上海)自由貿易試驗區內暫時調整有關行政法規和國務院文件規定的行政審批或者准入特別管理措施的決定」，正式宣佈在自貿區內停止實施「遊戲機禁令」。至此，自貿區的遊戲機銷售大門正式向投資者開放。 參、電子遊戲機於中國大陸市場可能面對的問題 在前述微軟案例中，其採取的方式是透過合資模式進入中國大陸市場，有論者指出，之所以如此，主要原因在於上海自貿區仍是「禁止外商投資經營網路資料中心業務」。因此，對於微軟而言，仍需倚重百視通成熟的資料中心業務和機上盒業務牌照，以作為其在中國大陸地區網路服務的內容提供主體。除了前揭百視通宣佈將與微軟在自貿區合資組建公司外，另外兩間在電子遊戲機市場上佔有巨大版圖的索尼（SONY）和任天堂（NINTENDO）目前雖然還無具體動作，但業界人士預計這兩間在遊戲機產業界具有舉足輕重地位的公司，很有可能仿照百視通與微軟合資的模式，尋找具有中國境內相關執照的廠商合作，進入中國大陸市場。 另一方面，由於2014年6月底最新公布的上海自貿區「負面清單」[4]中，仍然明確規定自貿區內外商「禁止直接或間接從事和參與網絡遊戲運營服務」。由於遊戲機上遊戲目前已朝向具有網路連線功能趨勢發展，此類遊戲若經有關部門歸類為網路遊戲，由於外商不得直接或間接進行遊戲的營運，因此將為中國大陸國產遊戲軟體業者留下相當大的發展空間，可據以抵抗技術實力和知名度兼具的外商國際遊戲軟體大廠；反之若此類具網路連線功能的單機遊戲不在中國大陸網路遊戲營運資格之限制範圍內，外商可直接或間接介入經營，對於目前仍處於「全本土化」的中國大陸網路遊戲產業，勢必會帶來相當的衝擊和競爭。 此外，中國大陸雖然放鬆對電子遊戲主機的內銷管制，但對於關鍵的遊戲軟體，由於中國大陸對出版境外著作權人授權的電子出版物（含網路遊戲作品），仍需由新聞出版廣電總局進行內容審查[5]，對於有意進入中國大陸電子遊戲機市場的企業，如何推出能通過內容審查卻又不失遊戲性的遊戲軟體，並讓長期以來已習慣於「低價」甚至「免費」網路遊戲的中國大陸消費者買單，都是相關產業有待克服的問題。 [1]蓝齐，〈国务院禁令解除游戏机成客厅娱乐新力量〉，《IT时代周刊》，2014年3期。 [2]徐涵，〈13年禁令一夕难解 游戏3巨头苦盼中国市场开放〉，《IT时代周刊》，2013年3期。 [3]诸悦，〈游戏机，“行货”来了〉，《小康。財智》，2013年10期。 [4]《中国（上海）自由贸易试验区外商投资准入特别管理措施（负面清单）（2014年修订）》（上海市人民政府公告2014年第1号）。 [5]《国务院对确需保留的行政审批项目设定行政许可的决定》（国务院令第412号2004.06.29）。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。