2021年7月中旬,日本經濟產業省(下稱經產省)發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架(暫定)(データによる価値創造(Value Creation)を促進するための新たなデータマネジメントの在り方とそれを実現するためのフレームワーク(仮))》之綱要草案(下稱資料管理框架草案),並公開對外徵求意見。
近年日本在「Society5.0」及「Connected Industries」未來願景下,人、機器與科技的跨界連接,將創造出全新附加價值的產業社會,然而達成此願景的前提在於資料本身須為正確,正確資料的自由交換,方能用於創造新資料以提供附加價值,因此正確的資料可說是確保網路空間連結具有可信性的錨點。為此,經產省提出資料管理框架草案,透過資料管理、識別資料在其生命週期中可能發生的風險,以確保資料在各實體間流動的安全性,從而確保其可信性。
該框架將資料管理定義為「基於資料的生命週期,管理各場域中資料屬性因各種事件而變化的過程」,由「事件(資料的產生/取得、加工/利用、轉移/提供、儲存和處置)」、「場域(例如:各國家/地區法規、組織內規、組織間的契約)」和「屬性」(例如:類別、揭露範圍、使用目的、資料控制者和資料權利人)三要素組成的模組。經產省期望未來能透過三要素明確資料的實際情況,讓利害關係人全體在對實際情況有共同理解的基礎上,能個別確保適當的資料管理,達成確保資料正確之目的。
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美國各州逐步研議透過立法豁免企業資安事件賠償責任 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年06月10日 為鼓勵企業採用資安標準與框架,美國已有幾州開始透過立法限縮企業資安事件賠償責任,企業若能舉證證明已符合法令或遵循業界認可之資安框架和標準,則於資安攻擊事件所致損害賠償訴訟中,將無需承擔賠償責任。 壹、事件摘要 為避免有心人士於未取得經授權下近用網路和敏感資料,企業往往投入大量資源打造資安防護架構,惟在現今網路威脅複雜多變的環境下,仍可能受到惡意資安攻擊,導致資料外洩事件發生,導致企業進一步面臨訴訟求償風險,其中多數指控為未實施適當的資安措施。為此美國佛羅里達州和西維吉尼亞州研議透過立法限縮企業之資安事件賠償責任,以鼓勵企業採用資安標準、框架與資安相關法令。 貳、重點說明 繼美國俄亥俄州[1]、猶他州[2]和康乃狄克州[3]相繼頒布法令,讓已實施適當安全維護措施之企業,豁免資安攻擊所致資料外洩之損害賠償責任,佛羅里達州和西維吉尼亞州近期亦提出相似法案,以下介紹兩州法案之重點: 一、佛羅里達州 美國佛羅里達州於2023年11月公布《資安事件責任法案》 (H.B 473: Cybersecurity Incident Liability)[4],法案納入「安全港條款」(Safe Harbor),當企業遭受資安攻擊致生個資外洩事件,如可證明已遵循產業認可的資安標準或框架,實施適當的資安措施與風險控管機制,則可免於賠償責任,以鼓勵企業採納資安標準或框架。 為適用安全港條款,企業須遵循佛羅里達州資訊保護法(The Florida Information Protection Act),針對資料外洩事件,通知個人、監管機關和消費者,並建立與法案內所列當前產業認可的資安標準、框架,或是特定法令規範之內容具一致性的資安計畫(Cybersecurity Programs): (一)當前產業認可的資安標準、框架 1. 國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)改善關鍵基礎設施資安框架(Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity)。 2. NIST SP 800-171-保護非聯邦系統和企業中的受控非機密資訊。 3. NIST SP 800-53 和 SP 800-53A- 資訊系統和企業的安全和隱私控制/ 評估資訊系統和企業中的安全和隱私控制。 4. 聯邦政府風險與授權管理計畫(Federal Risk and Authorization Management Program, FedRAMP)安全評估框架。 5. 資安中心( The Center for Internet Security, CIS)關鍵安全控制。[5] 6. ISO/IEC 27000系列標準。 7. 健康資訊信任聯盟(The Health Information Trust Alliance, HITRUST)通用安全框架(Common Security Framework)[6]。 8. 服務企業控制措施類型二(Service Organization Control Type 2, SOC 2)框架。 9. 安全控制措施框架(Secure Controls Framework)。 10. 其他類似的產業標準或框架。 (二)特定法令規範 企業(entity)如受以下法令規範,亦得適用安全港條款,如法令有修訂,企業應在發布修訂後的一年內更新其資安計畫: 1. 健康保險可攜與責任法(The Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA)之安全要求。 2. 金融服務現代化法(The Gramm-Leach-Bliley Act)第五章。 3. 2014 年聯邦資訊安全現代化法(The Federal Information Security Modernization Act of 2014)。 4. 健康資訊科技促進經濟和臨床健康法(The Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act, HITECH)之安全要求。 5. 刑事司法資訊服務系統 (The Criminal Justice Information Services, CJIS)安全政策。 6. 州或聯邦法律規定的其他類似要求。 該法案雖於2024年3月5日經佛羅里達州參議院三讀通過,但於2024年6月26日遭州長否決[7],其表示法案對於企業的保障範圍過於廣泛,如企業採取基礎的資安措施與風險控管機制,便得主張適用安全港條款,將可能導致消費者於發生個資外洩事件時,無法受到足夠的保障。州政府鼓勵利害關係人與該州網路安全諮詢委員會(Florida Cybersecurity Advisory Council)合作,探求法案的替代方案,以保護消費者資料。 二、西維吉尼亞州 美國西維吉尼亞州於2024年1月29日提出眾議院第5338號法案[8],修訂西維吉尼亞法典(Code of West Virginia),增訂第8H章資安計畫安全港條款(Safe Harbor for Cybersecurity Programs),如企業符合業界認可的資安標準、框架或依特定法令建立與實施資安計畫,包含個人資訊和機敏資料的管理、技術和企業保障措施,將能夠於侵權訴訟中,主張適用避風港條款。 法令內明列評估企業所建立的資安計畫規模和範圍是否適當之要素,包含: 1. 企業的規模和複雜性; 2. 企業的活動性質和範圍; 3. 受保護資訊的敏感性; 4. 使用資安防護工具之成本和可用性; 5. 企業可運用的資源。 (一)當前產業認可的資安標準、框架 除與佛羅里達州法案所列舉業界認可的資安標準之前六項相同,另增加: 1 NIST SP 800-76-2個人身分驗證生物辨識規範(Biometric Specifications for Personal Identity Verification)[9]。 2. 資安成熟度模型認證(The Cybersecurity Maturity Model Certification, CMMC)至少達到第2級,並經外部驗證(external certification)。 (二)特定法令規範 除與佛羅里達州法案所列舉特定法令之前四項相同,另增加:由聯邦環境保護局(Environmental Protection Agency, EPA)、資安暨基礎設施安全局(Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, CISA)或北美可靠性公司(North American Reliability Corporation)[10]所採用任何適用於關鍵基礎設施保護的規則、法規或指南。 惟目前法案已於2024年3月27日被西維吉尼亞州長否決[11],其表示透過安全港條款鼓勵企業實踐資安框架雖立意良好,但也可能遭濫用而帶來不當影響,例如TikTok等大型國際企業,如在違背公民意願情況下共享個人資料時,將免於訴訟,恐有損其公民權益,未來州政府將與利害關係人持續進行協商。 參、事件評析 佛羅里達州和西維吉尼亞州近期同步公布有關限制企業於資安事件之責任相關法案,內容亦為相似,西維吉尼亞州之法案目前已遭否決,主要係擔心該豁免條款遭到不當濫用;佛羅里達州之法案亦因對於企業保障過廣與無法保障消費者個資安全考量,而遭州長否決。 法案中明列受產業普遍認可的資安標準、框架與政府所頒布特定法令,有助企業明確遵循與採納,建立與實施資安計畫,惟如何舉證所建立之資安計畫或實施之資安措施,與法案所列之資安標準、框架,或是特定法令規範,具有實質上的一致性,仍不明確,將可能阻礙企業於訴訟上行使抗辯與主張責任豁免權。未來美國如何權衡產業穩健發展與民眾個資保障,仍有待持續觀察。 [1] Chapter 1354 - Ohio Revised Code, Ohio Laws, https://codes.ohio.gov/ohio-revised-code/chapter-1354 (last visited May 24, 2024). [2]Part 7 Cybersecurity Affirmative Defense Act, Utah StateLegislative, https://le.utah.gov/xcode/Title78B/Chapter4/78B-4-P7.html (last visited May 24, 2024). [3]Frederick Scholl, Connecticut’s New Breach Notification and Data Security Laws: Carrots and Sticks, Quinnipiac University, July,1,2021,https://www.qu.edu/quinnipiac-today/connecticuts-new-breach-notification-and-data-security-laws-2021-07-01/ (last visited May 24, 2024). [4]CSHB 473-Cybersecurity Incident Liability, The Florida Senate,https://www.flsenate.gov/Session/Bill/2024/473 (last visited Jun. 28, 2024). [5]資安中心( The Center for Internet Security, CIS)為美國非營利組織,負責推動CIS Controls,針對實際發生的資安攻擊行為提供防禦建議,作為企業保護 IT 系統和資料時可參考之最佳實務作法。資料來源:About us, Center for Internet Security, https://www.cisecurity.org/about-us (last visited Jun. 6, 2024). [6]What is HITRUST?, Schneider Downs,https://schneiderdowns.com/cybersecurity/what-is-hitrust/ (last visited May 24, 2024). [7]Governor of Florida, Vote letter for House Bill 473(2024), https://www.flgov.com/wp-content/uploads/2024/06/Veto-Letter_HB-473.pdf (last visited Jun. 28, 2024). [8]2024 REGULAR SESSION ENROLLED Committee Substitute for House Bill 5338, WEST VIRGINIA LEGISLATURE,https://www.wvlegislature.gov/Bill_Status/bills_text.cfm?billdoc=hb5338%20sub%20enr.htm&yr=2024&sesstype=RS&i=5338 (last visited May 24, 2024). [9]NIST SP 800-76-2 Biometric Specifications for Personal Identity Verification, National Institute of Standards and Technology, https://csrc.nist.gov/pubs/sp/800/76/2/final (last visited May 24, 2024). [10]北美電力可靠性公司(North American Electric Reliability Corporation, NERC),為一家非營利機構,致力推動關鍵基礎設施保護相關標準,以強化北美大規模電力系統(亦即電網)的可靠性和安全性,資料來源:https://www.nerc.com/Pages/default.aspx (last visited May 24, 2024). [11]Governor of West Virginia, Enrolled Committee Substitute for House Bill 5338(2024),https://www.wvlegislature.gov/Bill_Text_HTML/2024_SESSIONS/RS/veto_messages/HB5338.pdf (last visited May 24, 2024).
個人資料受害該向誰求償? 美國賓州眾議院通過《人工智慧生成內容揭露法》美國賓州(Pennsylvania)眾議院於2024年4月10日通過《人工智慧生成內容的揭露法草案》(House Bill 1598 Disclosure of Artificially Intelligent Generated Content,下稱草案),規範AI生成內容及其利用行為以保護消費者。 草案規定,以AI生成之各種形式內容,在其首次呈現給消費者時應揭露資訊,使消費者知道該內容為AI生成之結果。如果明知或重大過失(Knowingly or recklessly)產出、散布或發布任何未「明確且顯著」(clear and conspicuous)揭露其內容為AI所生成者,即屬「不公平或欺騙性行為或做法」,將被依賓州《不公平貿易行為與消費者保護法》(Unfair Trade Practices And Consumer Protection Law)規定處罰。草案亦說明應如何揭露資訊,方符合條文所謂「明確且顯著」標準,例如針對AI生成之音訊內容,其揭露應以足夠的音量和節奏傳達,以便消費者聽取和理解。 此外,草案也關注兒童保護問題。鑑於AI生成的兒童性剝削圖像通報日益增加,草案最後新增規定,未來不能將「兒童性剝削圖像為AI生成」作為辯護理由,且檢察總長或地區檢察官可起訴製造、持有以及傳播AI生成之兒童色情或性虐待素材等相關行為。 目前草案已在州眾議院通過,由州參議院審議中。草案的提案議員強調,人們有權知道其消費的內容實際上是使用AI產出的成果,因此草案通過後,可望有效遏阻濫用AI的行為,提供賓州民眾更多的保障。
歐盟提出通用型人工智慧模型的著作權管理合規措施建議歐盟提出通用型人工智慧模型的著作權管理合規措施建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月23日 為推動以人為本且值得信賴之人工智慧(Artificial Intelligence, AI)應用,同時確保高度保護健康、安全及歐盟《基本權利憲章》所載之基本權利,包括民主、法治及環境保護,防止AI在歐盟境內造成有害影響,並依據歐盟《人工智慧法》(AI Act, AIA)第1條第1項支持創新。歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》關於通用型人工智慧的準則(The General-Purpose AI Code of Practice)[1],以下簡稱「GPAI實踐準則」。 該準則由辦公室擬定計劃邀集通用型人工智慧(以下簡稱GPAI)模型提供商、下游提供商、公協會、權利人、專家學者、民間團體組成工作小組,進行討論與草擬。目的在協助GPAI模型的提供者符合AIA要求其應訂定模型技術文件,提供給下游提供者,並應制定著作權政策、發布訓練內容摘要的規定。預計將自 2025 年 8 月 2 日起適用。 壹、事件摘要 歐盟GPAI實踐準則包括透明度、著作權與安全維護(Transparency, Copyright, and Safety and Security)三大章節。為證明符合AIA第53條及第55條所規定義的指導文件(guiding document),並確保GPAI提供者(providers)遵守其在《人工智慧法》下之義務,於該準則於著作權章節提供適用AIA第53條第1項(c)款規定[2]的措施建議。 該準則強調採取相關措施可以證明符合前揭定之義務,但符合歐盟著作權及相關權利法規,並不以遵守該準則為要件,而且也不會影響歐盟著作權及相關權利法規的適用與執行,其權利最終歸屬法院。而著作權人依法保留的權利,以及針對文字與資料探勘(Text and Data Mining, TDM)的例外或限制 (EU 2019/790號指令第4條第1項),仍應在合法條件下適用。 考量到一些GPAI提供者是新創企業,規模有別於一般企業,故該準則亦強調其所要求採取的是相稱措施(proportionate measures),應與提供者之規模相稱且合乎比例(commensurate and proportionate),並充分考量中小企業(SMEs),包括新創公司(startups)之利益。 貳、重點說明 該準則建議GPAI提供者,採取訂定著作權政策、合法重製、尊重權利保留、積極防止侵權、提供問責管道等五大著作權管理措施。 一、訂定、維持並實施著作權政策 為證明已符合AIA第53條第1項(c)款所負之義務,GPAI提供者針對其投放於歐盟市場之通用人工智慧模型,應制定政策以遵守歐盟著作權及相關權利法規。該準則建議提供者應將著作權章節所列措施納入於政策中,公開發布並維持最新狀態其著作權政策摘要,且在組織內部指派負責實施和監督。 二、獲取合法可存取之受著作權保護內容 GPAI提供者進行 EU 2019/790號指令第2條第2項之文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型進行網際網路內容的重製並擷取時,例如使用網路爬蟲(web-crawlers)或授權他人使用網路爬蟲代其抓取(scrape)或以其他方式編譯資料,應防止或限制對作品及其他受保護標的物之未經授權行為,特別是應尊重訂閱模式(subscription models)或付費牆(paywalls)所施加之任何技術性拒絕或限制存取。而且在進行網路爬取時,應排除歐盟認定為持續且重複大規模商業侵犯著作權及相關權利之網站。 三、識別並遵守權利人的權利保留 GPAI提供者文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型,其網路爬蟲應識別並遵守EU 2019/790號指第4條第3項的機器可讀(machine-readable)權利保留[3],讀取並遵循機器人排除協議(Robot Exclusion Protocol, robots.txt)。 該協議包括任何經網際網路工程任務組(Internet Engineering Task Force,IETF)證明技術上可行且可由AI提供者和內容提供者(包括權利人)實施之版本,或經國際或歐洲標準化組織採納透過基於資產(asset-based)或基於位置(location-based)之詮釋資料(metadata)等其他方式的機器可讀協議。亦包括通常係透過在歐盟層級經由權利人、AI提供者及其他相關利害關係人參與討論所達成共識的識別方案。 GPAI提供者亦應透過公開該等資訊並提供受影響權利人可在該等資訊更新時自動獲得通知的適當措施,使受影響之權利人能夠取得相關資訊,包括所用的網路爬蟲、所採識別並遵守權利保留之措施。 四、降低著作權侵權輸出之風險 為降低整合GPAI模型的下游人工智慧系統(downstream AI system),生成可能侵害著作權或相關權利的作品或其他標的物GPAI提供者應實施適當且合乎比例之技術保障措施,防止其模型生成以侵權方式重製受歐盟著作權及相關權利法規保護之訓練內容。;同時,在使用政策、條款與條件或其他類似文件中禁止模型用於著作權侵權目的。對於以自由及開源授權(free and open source licenses)發布之GPAI模型,應在隨附文件中請使用者注意禁止模型用於著作權侵權用途。無論是將模型整合至其自身的人工智慧系統,或係依據契約關係提供給他人。 五、提供聯繫受理管道 GPAI提供者應提供與受影響權利人進行連繫的管道與資訊,讓受影響之權利人及其代理人(包括集體管理組織(collective management organizations))以電子方式進行投訴。同時,勤勉、非任意地並在合理時間內處理投訴,除非投訴明顯無根據,或已對同一權利人提出之相同投訴作出回應。 參、事件評析 美國先前於2025年6月23日曾由加州北區聯邦地方法院(United States District Court for the Northern District of California),威廉·阿爾斯法官(Judge William Alsup)針對Andrea Bartz、Charles Graeber、Kirk Wallace Johnson這三位美國作家,對Anthropic公司訓練大型語言模型(Large Language Model, LLM)時使用受其等著作權保護書籍一案,作出AI訓練行為可主張合理使用的簡易裁決(summary judgment)[4]。但法官仍然指出提供AI訓練的合理使用(Fair Use)不代表資料來源的適法性(Legality of Source)獲得合法認定,並不支持盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。 這次歐盟的準則更明確指出,GPAI提供者進行文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型,以網路爬蟲(web-crawlers)進行網際網路內容的擷取,應尊重訂閱模式(subscription models)或付費牆(paywalls)所採取的技術性拒絕或限制存取。而且在進行網路內容爬取時,應排除歐盟認定為持續且重複大規模商業侵犯著作權及相關權利之網站,即訓練資料的取得必須是合法。而且必須積極使用可識別並遵守機器人排除協議(Robot Exclusion Protocol, robots.txt)的技術,更應透過公開該等資訊、提供受影響權利人可在該等資訊更新時自動獲得通知的適當措施,使受影響之權利人能夠及時知悉所用網路爬蟲、所採尊重權利保留之措施。 雖然前揭美國法院案件正在進行審理,但顯然與歐盟的GPAI實踐準則及美國著作權局的合理使用立場[5]一樣,均不認同迴避權利保護施、自盜版網站取得的資料之情況。我國日前發生七法與法源公司之間的著作權訴訟,七法以網路爬蟲爬取法源公司於使用條款限制存取的資料,並非技術創新撞上不合時宜的舊有法律框架,而是創新應用仍應在合理保護權利的前提下進行。 歐盟GPAI實踐準則所揭示的政策制訂、尊重權利保留、積極防止侵權、提供有效且給予合理回應的問責管道等AIA合規要求,已提示GPAI的開發、服務提供,應如何透過公開、揭露措施來配套降低科技創新應用過程對既有權利的影響,也指引其應建立的內部管理與外部溝通重點。對於開發、運用GPAI對外提供服務的企業而言,在爭執訓練資料應有合法空間的同時,或許應該思考是否應先採取歐盟GPAI實踐準則所建議的措施,以尊重既有權利的態度,積極降低權利人的疑慮,始有助於形成互利的合法利用空間。 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) [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai。(最後閱覽日:2025/07/21) [2]該條款要求將通用人工智慧模型投放於歐盟市場(Union market)之提供者,必須制定政策以遵守歐盟著作權及相關權利法規,特別是透過最先進之技術,識別並遵守權利人依據《第2019/790號指令》(Directive (EU) 2019/790)第4條第3項所表達之權利保留。 [3]指不接受其著作被用於文字與資料探勘目的之利用。 [4]Bartz et al. v. Anthropic PBC, No. 3:24-cv-05417-WHA, Doc. 231, (N.D. Cal. June 23, 2025),https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2025/06/Bartz-v-Anthropic-Order-on-Fair-Use-6-23-25.pdf。(最後閱覽日:2025/06/25) [5]劉家儀,美國著作權局發布AI著作權報告第三部分:生成式AI訓練-AI訓練是否構成合理使用?https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=0&tp=1&d=9352。