法國國家資訊自由委員會(Commission nationale de l’informatique et des libertés, CNIL)自2020年5月起陸續收到民眾對臉部辨識軟體公司Clearview AI的投訴,並展開調查。嗣後,CNIL於2021年12月16公布調查結果,認為Clearview AI公司蒐集及使用生物特徵識別資料(biometric data)的行為,違反《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation,GDPR)的規定,分別為:
因此,CNIL要求Clearview AI公司必須於兩個月內改善上述違法狀態,包括:(1)在沒有法律依據的情況下,停止蒐集及使用法國人民的個資;(2)促進個資主體行使其權利,並落實個資刪除之請求。若Clearview AI公司未能於此期限內向CNIL提交法令遵循之證明,則CNIL可依據GDPR進行裁罰,可處以最高 2000萬歐元的罰鍰,或公司全球年收入的4%。
英國電信管制機關Ofcom於2014年12月8日提出第二版通訊基礎建設報告(Infrastructure Report 2014)。依據英國2003年通訊法(Communications Act 2003)規定,Ofcom必須每三年向英國文化、媒體與體育大臣(Secretary of State for Culture, Media and Sport)提出英國電子通訊網路及服務檢討報告,此次報告是在2011年11月第一版通訊基礎建設報告之後,對於英國現有政策施行情況再進行檢討,重點在於檢視目前整體基礎設施建設情形,內容大致可區分為:1. 網路及服務的覆蓋率、成效以及範圍、2. 頻譜使用、3. 基礎設施共享、4. 安全性與彈性。 在未來整體的規劃上,報告指出以下三項是未來決策者可能會面臨的挑戰,在政策推行與改善時應該一併考量。 一、寬頻普及服務義務:在固網寬頻部分,2009年英國政府推行寬頻普及義務(Universal Service Commitment for Broadband),目前英國超過2Mbit/s的寬頻覆蓋率已達97%,超過10Mbit/s的寬頻覆蓋率則達到85%。在高速寬頻方面,目前已達75%覆蓋率,家戶可接取寬頻速度至少有30Mbit/s。英國政府希望能在2017年使95%可達接取24Mbit/s以上之寬頻。 在行動網路覆蓋率部分,目前英國政府投注一億五仟萬英鎊在新的基礎建設上,希望將行動網路覆蓋率普及於未有服務的家戶,並配合其他政策增加覆蓋率,例如以漫遊、靜態基礎設施共享或MVNO業者來完成。 二、新科技廣泛運用於市場:目前,手機營運商積極推展4G服務,希望終端用戶能達98%之覆蓋率。但在推行之際,尚需要政府的補助,以及法規政策的調整。 三、檢視未來基礎建設的發展:為促進不同科技產業的發展,對固網與行動寬頻速度不斷地進行改善仍為現階段重要的推行項目。因此,應定期依據市場的供需,持續進行政策上的調整。 此外,報告指出,將來在前述三項主要政策推行目標上,除了考量基礎建設應達成的網路速度以外,符合民眾需求的品質經驗等因素亦應一併在政策施行之時納入考量。Ofcom提出之報告重點在於能提供目前英國通訊基礎建設政策推行時之參考指標,此在後續我國的通訊基礎建設方面,亦能做為參酌,以因應物聯網或其他新興科技的迅速發展。
美國眾議院提出「深度偽造究責法案」隨著人工智慧(AI)視覺處理技術愈發進步,圖片及影像的篡改也更加普遍,甚至使人難以分辨其真偽,例如一款應用程式(App)-DeepNude便是運用此技術,將人穿著衣服的照片改作為裸體圖像;此種AI技術因對於社會及被偽造之當事人權益影響重大,進而引起美國立法者的極度重視。 日前維吉尼亞州為了遏止如DeepNude此類的應用程式,便於該州之《復仇式色情法》(Revenge porn law),擴大復仇式色情的涵蓋範圍,使其包括利用機器學習技術偽造他人照片或影像等深度偽造(Deepfake)行為。 但該深度偽造技術之應用,實際上並不僅侷限於情色領域,故美國紐約州眾議員伊薇特.克拉克(Yvette Clarke)於本年度(2019年)6月即提出了《深度偽造究責法案》(Defending Each and Every Person from False Appearances by Keeping Exploitation Subject to Accountability Act of 2019., DEEP FAKES Accountability Act.)草案,本草案令人關注之處除配合現今科技發展特性為規定外,另針對實務上曾衍生的爭議問題,特別將外國勢力或其代理人(foreign power or an agent thereof)介入美國國內政治行為,如意圖影響美國國內公共政策辯論(domestic public policy debate)、選舉或其他不得合法從事的行為等納入規範。 依該草案之內容,其所規範者包含視聽紀錄、視覺紀錄及錄音紀錄;意即任何人使用任何技術或設備製作假冒他人名義(false personation)的紀錄,並於網路或其他知識傳播管道發布者,應有浮水印、口頭陳述或是於文本中有簡要說明等揭露,以使他人得清楚知悉該紀錄並非真實,如行為人有違反該揭露規定並利用深度偽造1.意圖羞辱或騷擾(包含性內容);2.意圖造成暴力、身體傷害、煽動暴亂、外交衝突或干預選舉;3.詐欺犯罪等,將可處5年以下有期徒刑,或科或併科罰金。另若行為人修改或刪除他人揭露之資訊而有上述意圖或犯罪行為者,亦可處以同等罰責。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。
韓國通過《有關區域發展之法規鬆綁特區及經濟特區法》修法,放寬監理沙盒機制減輕業者法規遵循負擔韓國中小企業暨新創事業部(Ministry of SMEs and Startups)於2025年12月23日宣布,國務會議已審議通過《有關區域發展之法規鬆綁特區及經濟特區法》(Act on Special Cases Concerning the Regulation of Regulation-free Special Zones and Special Economic Zones for Specialized Regional Development)修正案,修法目標在於降低參與業者的法規遵循負擔,活絡「特區」內之創新活動。 所謂「特區」,係指透過監理沙盒、暫時許可(Temporary Approval)等特別措施,使業者在特定區域內享有部分或全部之法規適用豁免,因而得以進行產品、服務及商業模式測試的「指定區域」。該制度在推動以創新為導向之區域成長方面發揮了重要功能,惟實務運作上,業者有時仍因主管機關基於安全考量所附加之額外條件,而面臨一定程度的法規遵循負擔。 根據修正法案規定,當主管機關擬對監理沙盒或暫時許可案附加額外條件時,必須明確證明該額外條件的必要性及比例原則。此一改變預期將大幅降低參與業者之法規遵循負擔,並提供更可預測的監理實驗環境。 此外,修正法案還包含多項制度性改善措施,以提升「特區」制度的有效性與問責性: 一、即使核准辦理實驗之期間屆滿或被撤銷,中央及地方主管機關仍得要求提供績效評估及後續管理措施報告,以確保政策經驗之延續性及成果導向管理。 二、政府得發布正式指引,說明特區計畫之審查標準,並在申請被駁回時告知申請人原因,以提升程序透明度及程序明確性。 三、為保障實驗期間因事故受影響人員之人身安全,新增人身傷害損害賠償條款。明定該項請求權禁止讓與或扣押,以落實保護受害者之基本經濟生活權益。 本次修正法案預計自公布後六個月施行。中小企業暨新創事業部表示,將配合修法,儘速修訂相關附屬法規,以確保制度順利落實發揮最大效益。 在加速創新應用落實之時,如何同時兼顧安全並促進創新,已成為各國重要政策課題。韓國此次修正《有關區域發展之法規鬆綁特區及經濟特區法》之實務作法,非常值得我國持續觀察與參考。