網際社群服務的普及,如Face Book、Instagram、Twitter或網路論壇,將人與人之間的社群連結從實體拓展到虛擬,社群網路的蓬勃發展充分展現言論自由,人人皆以匿名方式藏身於社群網路的保護傘下盡情抒發己見,但相對也產生層出不窮的網路霸凌事件。
日本於修正《關於特定電子通訊服務業者損害賠償責任限制及使用者資訊揭示法》(特定電気通信役務提供者の損害賠償責任の制限及び発信者情報の開示に関する法律)前,遭受匿名網路霸凌的被害人若想對加害人提起損害賠償訴訟,須同時對社群網路服務業者及網路服務供應業者聲請禁止刪除資料假處分,被害人承擔巨大的程序成本,卻仍須承擔訴訟程序中,社群網路供應商因系統保存時效屆期而自動刪除加害人IP位置資料之風險。
為了遏止頻繁的網路霸凌事件,日本國會已於2021年4月21日表決通過修正《關於特定電子通訊服務業者損害賠償責任限制及使用者資訊揭示法》,將「請求揭露匿名網路霸凌者個人資料」由原本的假處分及通常訴訟程序修正為非訟程序,被害人僅須向法院提出聲請狀,如法院判斷該聲請可特定網路服務供應業者,被害人即可請求社群網路服務業者及網路服務供應業者提供匿名誹謗者(即加害人)的姓名、地址及網路登錄紀錄。另外,為避免IP位置資訊被刪除的風險,法院可於非訟程序進行中,先命社群網路服務業者禁止刪除該IP位置資訊,大幅推進被害人程序利益之保障。
微軟在美國政府索要用戶郵件的一起官司中獲得勝訴。美國政府第二巡迴上訴法院裁決,如果資料是儲存在美國境外伺服器,則不為美國聯邦政府的令狀效力所及。 這件訴訟案源於2013年的一起涉外毒品案件中,紐約區法院發布了一項搜查令,要求微軟提供公司一名用戶的郵件和相關訊息。然而因為有些資料是存放在微軟公司在愛爾蘭的伺服器,因此微軟爭辯說郵件本身是儲存在愛爾蘭的,因此不應受到美國政府令狀效力所及。2014年聯邦地方法院再次要求微軟提供郵件內容——但微軟上訴到了聯邦第二巡迴法院。 美國聯邦第二巡迴法院在判決中,認定基於《儲存通訊記錄法》(Stored Communications Act:SCA/下稱SCA)規定美國政府得以令狀要求連結網路使用者資料的規定並不適用於境外。法院所持理由為: 1. SCA規定搜索票/扣押票之核發應符合美國聯邦刑事訴訟法之相關規定,而美國聯邦刑事訴訟法第41條即規定搜索票/扣押票應由搜索/扣押標的物所在地之法院核發並交由該地或國內他地執法人員執行。 2. 法院曾於2010年之MORRISON ET AL. v. NATIONAL AUSTRALIA BANK LTD. ET AL.案判決理由中指明,如國會立法時認為某法規可能或必須有域外效力,應以明文定之,而SCA條文中並無任何規定寫明該法可於境外適用之。 3. SCA在第2703條所使用之搜索票/扣押票(warrant)一字,源自美國憲法增修條文第四條,即規定美國政府對其國內人民為搜索扣押時應以搜索票/扣押票(warrant)為之,且SCA更刻意以不同條款及不同強度區分搜索票/扣押票(warrant)與傳票(Subpoena),立法者之用意顯然是希望能以前者提供使用者更高度的隱私保護。 這是美國首例企業對獲取境外資料的政府搜查令提起上訴的案件,審判結果影響著美國法律界對於執法機關是否能就存放在世界上其他國家的美國用戶資料,進行合法調查。
KCC提出Giga Internet計畫南韓通訊傳播委員會(Korea Communications Commission, KCC)與國家資訊社會局(National Information Society Agency, NIA) 於2009年7月24日共同宣佈「Giga網路促進計劃」的開展,預計在2012年開始提供商轉服務。Giga網路可在十秒鐘內下載一部DVD影片,較既有的光纖區域網路快上十倍。 南韓政府選定Giga網路作為國家型計畫乃係為了在「寬頻匯流網路」(BcN)計畫後,能繼續提供世界上一流的廣播通訊基礎建設。另一目的是希望藉此能有效利用高品質、大容量與匯流之資訊。 為了發展與Giga網路相關的技術、設備及服務,「Giga網路促進計劃」的參與者包括南韓的資通訊大型企業,包括一類、二類電信業者、相關軟業體、終端設備商與研究機構。藉此以全面且有體系性地逐步於未來四年內推行此計劃。該計畫預計於在2012年底,提供3D與多角度IPTV、HD家庭閉路電視(CCTV)與電視多媒體訊息服務給2,000家戶 。 KCC常委Tae-Gun Hyung預測:該計畫不將止是促進產業發展,也增加了全球資通訊匯流的科技競爭力,提供了新的市場進入領域,改變人們生活型態,並且帶給社會極大的催化效力。 南韓未來四年推動Giga網路取代BcN的成效,相當值得資通訊產業與發展型態屬性相近的台灣參考,作為我國推動數位匯流的重要借鏡。
美國食品藥物管理局(FDA)提案更新食品營養標示為了讓美國消費者可以完全明瞭日常購買食品所蘊含的營養內容,美國食品藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)於二月提案更新現行食品營養標示(Nutrition Facts Label)所必須彰顯的營養物內容。本次食品營養標示的調整,主要是針對從最新飲食建議、共識報告與全國調查數據所彙整出的結果,就攸關消費者疾病、健康與日常需求的營養物,重新就標示內容進行調整,以強化食品安全的資訊透明,落實保障消費者在選擇食品的資訊平等地位。以下,將針對本次主要調整事項分別作簡要說明: 在新的食品營養標示中,首先,要求額外列出添加糖(added sugars)的數量,以避免消費者因食用過多的糖分而導致肥胖(obesity)或促發其他疾病的發生;第二,要求更新食品營養物份量(serving size),對於食品營養標示需顯示消費者「實際食用」的份量,而非顯示消費者「可能食用」的份量;第三,要求標示鉀(potassium)與維他命D(vitamin D)的含量,以反應相關報告顯示美國人普遍對於鉀與維他命D有攝取不足的現象;第四,調整不同營養素(例如:鈉、膳食纖維與維他命D)的每日攝取標示,使消費者瞭解食品所含營養素內容;第五,持續要求標示總體脂肪(Total Fat)、飽和脂肪(Saturated Fat)與反式脂肪(Trans Fat),並去除卡路里來自脂肪的標示,以提供消費者攸關其健康更有用的資訊;最後,針對食品營養標示的型式進行調整,強調例如像是卡路里、份量與每日攝取比率之標示,以緩和美國近來日益嚴重的肥胖與心臟疾病等問題。 考量美國公共健康問題日益浮出檯面,FDA近來針對食品營養標示型式與內容進行調整,希望藉由資訊透明化的方式,讓消費者明瞭市售食品營養素是否影響自身健康,以作為挑選食品時的首要考量,進而降低不健康食品對消費者所帶來的危害。鑑於近來台灣食安問題日益嚴重,衛生主管機關是否亟需就食品營養標示,參酌美國或國外規範重新另作檢視,來確保消費者買得放心、食得安心,並吃出健康,則是現行衛生主管機關需另考量的重點。
英國教育部《保障兒童在教育領域之安全2026》納入AI深偽影像,強調AI過濾機制及校方審查義務英國教育部(Department for Education,以下簡稱DfE)於2026年7月7日更新《保障兒童在教育領域之安全2026》(Keeping children safe in education 2026,下稱KCSIE 2026),將「生成式AI」納入學校之兒少保護與網路安全體系,供英國幼稚園至大學等學校參考,以保障及促進18歲以下兒童及青少年之福祉。此文件性質為不具強制力之指引,自同年9月1日起生效。以下簡要介紹《KCSIE 2026》重點。 《KCSIE 2026》建議除有正當理由,否則校方應遵循以下: 1.政策面,學校應將網路安全管理方法列入校內既有兒少保護政策中,如當學生使用AI生成具傷害性之內容(AI深偽照片、影片等)時,校方應啟動關於影像濫用的兒少保護程序。 2.系統管理面,建議學校應建立適當的過濾與監控系統(filtering and monitoring systems),每年至少應審查一次過濾系統之功能是否正常運作。 由校內人員組成之高級管理團隊(Senior Leadership Team, SLT)成員主導審查,以及由校方指定的一名或多名安全保護主管(Designated Safeguarding Lead, DSL)與IT人員從旁協助。審查重點除應確保過濾功能正常,亦應確保工作人員理解相關規定並知道向上通報事件之方式,並應留存相關審查紀錄。 建議學校除此份文件外,亦應參考英國DfE發布之《生成式AI產品安全標準》(Generative AI: product safety standards),評估AI工具是否符合教育領域的過濾與監控需求。 3.人員面,建議教職員的入職培訓以及每年至少一次兒少保護新知培訓中,應考量網路安全與學校的兒少保護政策並加以整合。 關於前文提及英國DfE於2026年1月更新之《生成式AI產品安全標準》,此文件性質同為不具強制力之指引,其提出11項安全標準供教育科技開發商、學校及學院供應商規劃與評估其生成式AI產品,包含:智慧財產權、隱私與資料保護、認知發展、心理健康及過濾機制等項目。其中,「智慧財產權」,主要提到除取得著作權人同意,否則AI產品不應儲存「輸入的資料」,亦不應將「輸入的資料」用於任何商業用途,包含但不限於作為訓練資料、產品開發。「隱私與資料保護」包含如:AI生命週期中應進行資料保護影響評估,若未確認合法依據,不得蒐集、儲存、分享或使用個人資料於任何商業目的,包括用於訓練與微調模型。「過濾機制」係指學校應確保採購之AI產品具過濾功能,可有效防止使用者(學生)接觸不當的內容。 由前文可得知,學校導入AI工具,不宜只評估AI功能之便利性,也應確認是否二次利用輸入之資料、資料傳輸至何處、具資料存取權限的人員範圍,以及是否具備過濾機制,並採取因應措施,如教職員培訓等。 臺灣教育領域導入生成式AI時,可參考此思維,於採購及委外開發流程,要求供應商揭露資料流向、限制二次利用(如用於訓練與微調模型)並保留系統操作紀錄,再由校方建立權限設定、過濾機制及事件應變制度,使教育AI的創新應用奠基於可追溯、可管控的資料管理基礎。 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://keid.nat.gov.tw/tips/)