美國明尼蘇達州、加州、北卡羅萊納州及田納西州之檢察總長於2023年11月加入「美國司法部(U.S. Department of Justice, DOJ)在同年9月對於肉品產業資料提供者(Agri Stats, Inc.,以下簡稱Agri Stats)提起的反壟斷訴訟」中,主張Agri Stats透過報告方式將肉品數據資料分享給訂閱服務之肉類加工商,此類資料共享行為削弱了市場競爭關係造成聯合行為,違反了休曼法(Sherman Act)。以下先就此案背景進行說明,以釐清此案象徵意義。
於2023年2月,美國司法部反壟斷部門撤回3項與資訊共享相關的聲明,該3聲明是為了醫療保健產業而發布,其中就資料分享之安全使用方式亦可讓其他產業的資料提供業者評估其資料分享行為是否造成反壟斷行為,惟在目前AI/演算法技術變革之下,利用共享所得之資料反推競爭對手之競爭策略具有可行性,因此當年認為有助於促進競爭之資料共享行為,現在反而有造成聯合行為之可能,故廢棄該3項已過時的聲明。
於2023年9月28日,美國司法部反壟斷部門於明尼蘇達州指控Agri Stats違反休曼法。Agri Stats為專門彙整、分析美國豬肉與家禽(肉雞、火雞)相關商業資料的資料處理商,並將其分析報告提供給具競爭關係的肉品加工商,肉品加工商可透過將Agri Stats分析報告反推以監控/預測出競爭對手之價格、供應量、營運計畫等,並依分析報告建議進行價格調高與減產的行為,而被美國司法部認定為聯合行為。
該訴訟所涉及的肉品加工商占了全美家禽(肉雞與火雞)銷售量的9成以上,豬肉銷售量的8成以上。目前已有前述4州加入該訴訟,法院後續會如何認定,將影響產業間的資料交換作法,也顯現出資料商業化前須先做好資料管理,確保在合規的範圍內進行資料利用,國內廠商可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》對自身資料管理機制進行檢視。
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德國慕尼黑第一地方法院判決Google應為Google搜尋AI摘要功能之不實訊息負責 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 2026年5月28日,德國慕尼黑第一地方法院(LG München I)做成判決[1](Az. 26 O 869/26),認定Google應為其搜尋服務中提供的AI摘要功能產生之不實訊息承擔法律責任。 壹、事件摘要 一、AI摘要的不實指控 本案源自於,在2026年1月,兩家慕尼黑出版社發現,當在Google搜尋中使用該些公司名稱及「詐騙(Betrugsmasche)」或其他相類似單字作為關鍵字進行搜尋時,Google搜尋的AI摘要會出現該些公司與詐騙相連結的陳述,並「引用」了一則文章作為證據。出版社認為,實際上,AI錯誤地將其他公司的可疑行為資訊歸於該些公司了。該些公司並未有相關詐欺行為或與AI摘要中聲稱的其他「共犯」公司有連結。公司發現這件事後,在2月向Google寄送存證信函,要求其停止系爭爭議文本。 在Google受理相關申訴期間,該公司發現雖然同樣的搜尋也會間歇性地出現其他不具爭議的摘要,並明確指出該公司「不應與另一間在相類似情況下會被提及的可疑公司混淆」,但仍然會出現其欲終止的文本。該些企業因而以其企業人格權(Unternehmenspersönlichkeitsrecht)因AI摘要的不實和誹謗性描述遭到持續的侵害,向法院提起訴訟,依請求Google停止Google搜尋的AI摘要繼續出現這類言論。 二、Google的抗辯 Google則抗辯說,該請求沒有說明是涉及哪些具體的搜尋關鍵字和相關的資訊需要禁止,請求太過模糊。 再者,Google認為該些陳述並非Google的「言論」。Google認為該些陳述以搜尋引擎的形式出現,僅是依據搜尋請求自動顯示、由第三方提供的資訊。因此,相關陳述的直接侵權責任不能歸責於Google。 並且,Google也主張,其僅在被明確告知明顯違法情況下才可能承擔間接侵權責任,但在本案中,Google認為該些公司提出的申訴內容,還無法被視為明顯的違法情形,因為該些公司未能提出該些爭議陳述不屬實、公司受到實質損害的足夠證明。Google指出,實際上,網路公開論壇上存在許多不明顯違法的客訴,涉及不合理的催款或追討程序、缺少或延遲的服務,或者與客服的困難問題等。 最後,Google也主張已履行了審查義務,其在接到申訴後,透過機器學習的修正,已讓有爭議的內容無法再被存取。當侵害不存在重複發生的風險,法院就不應發布禁制令。 此外,Google也主張判決的效力應該限定於德國。 貳、重點說明 一、AI摘要不是搜尋結果,而是Google自身提供的內容 法院認為原告的請求已經足夠明確,其已列舉要求停止的言論,且相關搜尋關鍵字(「詐騙手法」)亦可透過Google搜尋欄的自動完成功能(Auto-complete-Funktion)在輸入原告公司名稱後所推薦的關鍵字中選取,列舉搜尋關鍵字並不是確定範圍所必須的。 法院接著指出,數位服務法(DSA)提供的責任豁免條款僅在該法適用範圍內有適用。並且,即便有DSA適用,法院也援引法蘭克福地方高等法院(OLG Frankfurt)2025年的判決(Az. 16 W 10/25)澄清,也並不排除司法機關依法要求服務提供者糾正或防止侵害的可能性。而在本案,法院認為AI摘要屬於Google自身透過提供給使用者的AI服務做出的表述,不能依據DSA、依據搜尋引擎營運者通知下架程序(Notice-and-take-down-Verfahren)享有豁免。這是因為AI摘要在呈現上已非單純的連結或預覽(Verlinkungen oder mit kurzer Vorschau (Snippets)),而是依照自己的架構、文字對問題和搜尋結果進行的獨立的整理與分析,並包含了在搜尋結果中找不到的說法,如AI摘要聲稱「引用」的來源中,根本未提及原告。法院因此認定,被告作為(也落在AI Act定義內的)AI提供者,必須為該AI生成的陳述負起責任。 二、AI摘要不是搜尋引擎、也不只是自動完成功能 法院並澄清,德國聯邦最高法院(BGH)有關搜尋引擎(Suchmaschinen)責任的判決(Az. VI ZR 489/16)並無法在本案中被援用。依據BGH,搜尋引擎是確保網路資訊可用的必要服務,與網路服務提供者(ISP)提供網路服務幾乎同等重要,因此作為間接侵權責任者,搜尋引擎服務與ISP服務一樣僅應承擔有限的責任,並不應使其承擔事先審查或其他可能危及搜尋引擎營運難度的不合理義務。但法院指出,AI摘要不是搜尋引擎。一方面,如上所述,它會發表獨立的、新的陳述,而該些內容是可以被Google檢查的。另一方面,法院也指出AI摘要並不像搜尋引擎那般絕對必要,AI摘要或許對許多人而言是理想的、能簡化搜尋過程,但相較於搜尋引擎,卻不是人為了處理網路資訊的洪流時不可或缺的。 法院也認為自動完成功能的考量無法套用到AI摘要上。BGH曾做出判決(Az. VI ZR 269/12)指出,自動完成功能不僅僅是純技術性、自動化和被動的,也不僅是提供資訊讓第三方存取,而是使用者的查詢資料會被用來程式化地處理、形成概念連結後,由服務提供者所提供的搜尋建議。BGH認為,儘管服務提供者原則上應對「放任」這些建議涉及的侵權負責,但仍需評估服務提供者能否合理地被期待防止損害,以避免過度的責任。考量關鍵字建議會因為其服務提供者無法控制的使用者搜尋模式和歷史改變,且只在某些使用者實際使用了特定關鍵字查詢時才能知悉,BGH認為這減輕了服務提供者的責任。但法院認為,由於AI摘要進行了獨自的整理與分析,也做出了第三方網站所無的陳述,服務提供者也就不再能以其無法控制第三方內容作為限制責任的依據。此外,法院也認為,儘管AI摘要提供「警語」,使用者可以比對AI摘要及第三方網站進行確認,但使用者也並非Google的事實查核員,因此這也不代表損害之發生應完全歸咎於使用者不查證,從而免除服務提供者的責任。 三、AI審查責任與言論自由 就Google主張說,若Google必須為AI摘要內容負責,就不可能在搜尋引擎中使用AI,法院也做出反駁。一方面,法院認為Google沒有提出的證明,另一方面,也可以限制審查義務的時間點在被指出可能的違法情況時緩解。並且,法院也指出,不同於無法或不適合主動去審查的第三方內容,即便在完全不與第三方網頁聯繫的情況下,Google也可以審查AI摘要的內容和資訊來源。因此,Google的責任也沒有理由被限制於明顯違法的內容,否則,對於受言論影響的人來說,在保護一般人格權或公司人格權方面必然會留下漏洞,因為當事人也無法向其他第三方請求撤除其實際上沒有發表的、有爭議的言論。 但是,法院也指出,這不代表原告有權要求Google的AI摘要不得產生任何他們僅僅是不希望出現的描述或評價。例如,法院認為亦必須考量言論自由的保護,不能禁止可能使讀者形成負面評價、但真實的事實陳述。然而,值得注意的是法院對AI生成內容的言論自由的評估,法院認為AI生成內容的觀點並非表達者自身信念的體現,而是演算法的產物,背後主要體現的是Google的商業活動,因此在本案權衡時,法院認為人格權的保護要優先於商業利益。 四、侵害防止請求之效力 綜上所述,法院最後認定原告有權請求Google停止AI摘要產生錯誤且誹謗性的言論,否則將面臨處罰。並且,法院也不採Google主張已經消除風險的主張,認為其雖然調整了AI摘要結果,但仍未做出足夠的安全保障,重複發生的可能性並未消失。此外,法院也依據《歐盟司法管轄權及執行規則》(EuGVVO)之規定,認定其具備原告及被告間跨境爭議的管轄權,被告應在該規則的適用範圍內,承認判決之效力,駁回判決效力應限於德國的主張。本案仍未終局確定。 參、事件評析 本案核心爭議在於AI摘要是否應與傳統搜尋結果在法律上享有同等地位,而慕尼黑第一地方法院明確駁回了這項論點。這項判決降低了使用者或公司對誹謗性人工智慧生成內容採取法律行動的門檻,加大了Google等AI服務提供者的監管壓力。 [1] LG München I, Endurteil v. 28.05.2026 – 26 O 869/26, https://www.gesetze-bayern.de/Content/Document/Y-300-Z-BECKRS-B-2026-N-11860 (last visit Jul. 07, 2026)
英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年03月11日 人工智慧(AI)被稱作是第四次工業革命的核心,對於人們的生活形式和產業發展影響甚鉅。各國近年將AI列為重點發展的項目,陸續推動相關發展政策與規範,如歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)、美國拜登總統簽署的第14110號行政命令「安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用」(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)、英國「支持創新的人工智慧監管政策白皮書」(A Pro-innovation Approach to AI Regulation)(下稱AI政策白皮書)等,各國期望發展新興技術的同時,亦能確保AI使用的安全性與公平性。 壹、事件摘要 英國科學、創新與技術部(Department for Science, Innovation and Technology,DSIT)於2024年2月12日發布《AI保證介紹》(Introduction to AI assurance)指引(下稱AI保證指引),AI保證係用於評測AI系統風險與可信度的措施,於該指引說明實施AI保證之範圍、原則與步驟,目的係為讓主管機關藉由落實AI保證,以降低AI系統使用之風險,並期望提高公眾對AI的信任。 AI保證指引係基於英國政府2023年3月發布之AI政策白皮書提出的五項跨部會AI原則所制定,五項原則分別為:安全、資安與穩健性(Safety, Security and Robustness)、適當的透明性與可解釋性(Appropriate Transparency and Explainability)、公平性(Fairness)、問責與治理(Accountability and Governance)以及可挑戰性 與補救措施(Contestability and Redress)。 貳、重點說明 AI保證指引內容包含:AI保證之適用範圍、AI保證的三大原則、執行AI保證的六項措施、評測標準以及建構AI保證的五個步驟,以下將重點介紹上開所列之規範內容: 一、AI保證之適用範圍: (一)、訓練資料(Training data):係指研發階段用於訓練AI的資料。 (二)、AI模型(AI models):係指模型會透過輸入的資料來學習某些指令與功能,以幫助建構模模型分析、解釋、預測或制定決策的能力,例如GPT-4。,如GPT-4。 (三)、AI系統(AI systems):係利用AI模型幫助、解決問題的產品、工具、應用程式或設備的系統,可包含單一模型或多個模型於一個系統中。例如ChatGPT為一個AI系統,其使用的AI模型為GPT-4。 (四)、廣泛的AI使用(Broader operational context):係指AI系統於更為廣泛的領域或主管機關中部署、使用的情形。 二、AI保證的三大原則:鑒於AI系統的複雜性,須建立AI保證措施的原則與方法,以使其有效執行。 (一)、衡量(Measure):收集AI系統運行的相關統計資料,包含AI系統於不同環境中的性能、功能及潛在風險影響的資訊;以及存取與AI系統設計、管理的相關文件,以確保AI保證的有效執行。 (二)、評測(Evaluate):根據監管指引或國際標準,評測AI系統的風險與影響,找出AI系統的問題與漏洞。 (三)、溝通(Communicate):建立溝通機制,以確保主管機關間之交流,包含調查報告、AI系統的相關資料,以及與公眾的意見徵集,並將上開資訊作為主管機關監理決策之參考依據。 三、AI保證的六項措施:主管機關可依循以下措施評測、衡量AI系統的性能與安全性,以及其是否符合法律規範。 (一)、風險評估(Risk assessment):評測AI系統於研發與部署時的風險,包含偏見、資料保護和隱私風險、使用AI技術的風險,以及是否影響主管機關聲譽等問題。 (二)、演算法-影響評估(Algorithmic-impact assessment):用於預測AI系統、產品對於環境、人權、資料保護或其他結果更廣泛的影響。 (三)、偏差審計(Bias audit):用於評估演算法系統的輸入和輸出,以評估輸入的資料、決策系統、指令或產出結果是否具有不公平偏差。 (四)、合規性審計(Compliance audit):用於審查政策、法律及相關規定之遵循情形。 (五)、合規性評估(Conformity assessment):用於評估AI系統或產品上市前的性能、安全性與風險。 (六)、型式驗證(Formal verification):係指使用數學方法驗證AI系統是否滿足技術標準。 四、評測標準:以國際標準為基礎,建立、制定AI保證的共識與評測標準,評測標準應包含以下事項: (一)、基本原則與術語(Foundational and terminological):提供共享的詞彙、術語、描述與定義,以建立各界對AI之共識。 (二)、介面與架構(Interface and architecture):定義系統之通用協調標準、格式,如互通性、基礎架構、資料管理之標準等。 (三)、衡量與測試方式(Measurement and test methods):提供評測AI系統的方法與標準,如資安標準、安全性。 (四)、流程、管理與治理(Process, management, and governance):制定明確之流程、規章與管理辦法等。 (五)、產品及性能要求(Product and performance requirements):設定具體的技術標準,確保AI產品與服務係符合規範,並透過設立安全與性能標準,以達到保護消費者與使用者之目標。 五、建構AI保證的步驟(Steps to build AI assurance) (一)、考量現有的法律規範(Consider existing regulations):英國目前雖尚未針對AI制定的法律,但於AI研發、部署時仍會涉及相關法律,如英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018)等,故執行AI保證時應遵循、考量現有之法律規範。 (二)、提升主管機關的知識技能(Upskill within your organisation):主管機關應積極了解AI系統的相關知識,並預測該機關未來業務的需求。 (三)、檢視內部風險管理問題(Review internal governance and risk management):須適時的檢視主管機關內部的管理制度,機關於執行AI保證應以內部管理制度為基礎。 (四)、尋求新的監管指引(Look out for new regulatory guidance):未來主管機關將制定具體的行業指引,並規範各領域實踐AI的原則與監管措施。 (五)、考量並參與AI標準化(Consider involvement in AI standardisation):私人企業或主管機關應一同參與AI標準化的制定與協議,尤其中小企業,可與國際標準機構合作,並參訪AI標準中心(AI Standards Hubs),以取得、實施AI標準化的相關資訊與支援。 參、事件評析 AI保證指引係基於英國於2023年發布AI政策白皮書的五項跨部會原則所制定,冀望於主管機關落實AI保證,以降低AI系統使用之風險。AI保證係透過蒐集AI系統運行的相關資料,並根據國際標準與監管指引所制定之標準,以評測AI系統的安全性與其使用之相關影響風險。 隨著AI的快速進步及應用範疇持續擴大,於各領域皆日益重要,未來各國的不同領域之主管機關亦會持續制定、推出負責領域之AI相關政策框架與指引,引導各領域AI的開發、使用與佈署者能安全的使用AI。此外,應持續關注國際間推出的政策、指引或指引等,研析國際組織與各國的標準規範,借鏡國際間之推動作法,逐步建立我國的AI相關制度與規範,帶動我國智慧科技產業的穩定發展外,同時孕育AI新興產應用的發展並打造可信賴、安全的AI使用環境。
美國聯邦加強導入節能績效保證專案,並規劃採購實務增訂規範美國總統歐巴馬於2011年12月發布備忘錄(Presidential Memorandum),要求美國聯邦政府應加強「導入節能績效保證專案(Implementation of Energy Savings Projects and Performance-Based Contracting for Energy Savings)」,並宣布未來24個月內最少將投入20億(billion)美元經費,推動聯邦機構採購實施節能績效保證專案,以改善建築物能源效率。基於政策指示,美國能源部(Department of Energy)下屬聯邦能源管理推動機構(Federal Energy Management Program,以下簡稱FEMP),研議規劃配套機制,協助導入「節能績效保證專案(Energy Savings Performance Contract,以下簡稱ESPC)」,更精簡、效率、低成本之實施模式,並助益美國能源技術服務產業(Energy Service Companies,以下簡稱ESCO)發展。 美國FEMP於2012年2月公告ESPC採購關於「資金(Financing)」部分之「資訊徵求意見書(Request for Information,RFI)」,廣詢實務各界意見,希望能繼而落實於政府採購規範及契約範本之研議,並協助ESCO業者能更順利取得資金,並協助ESCO業者能更順利取得資金,及降低資金取得成本,如此亦可有利益於所採購導入之聯邦機構。 FEMP主要係規劃探討關於ESPC融資資金,最合理且有吸引力之利率,所應考慮各項要件及利率定價模式,並且規劃建立資金協助者之優先名單(Preferred Financiers),以利配套選用。再者FEMP為推動整合,特別探討ESPC跨專案(Project Aggregation (Combining))時,可能影響資金協助者之融資與財務評估,例如數ESPC專案、數ESCO業者、由同一資金協助者承接,或是數ESPC專案、數實施地點、同一ESCO業者,同一資金協助者,亦或者數ESPC專案、數實施地點、數ESCO業者、但同一政府機構、且同一資金協助者,研析相關影響要件。 以及,FEMP並探討ESPC實施「量測驗證(Measurement and Verification),對於取得融資評估過程是否增加複雜影響因素,以及資金協助者對於量測驗證機制,是否認為將增加風險並致更高融資利率,均為重要探討議題。此項意見徵求書,未來將落實於聯邦機構政府採購之實務規範上,相關內容再持續觀察追蹤。
加州公共事業委員會公布兩項新的自駕車布建計畫加州公共事業委員會(California Public Utilities Commission, CPUC)於2020年11月19日宣布兩項新的自駕車布建計畫,包括有配置駕駛人之自駕車布建計畫(the Drivered Autonomous Vehicle Deployment Program)以及無配置駕駛人之自駕車布建計畫(the Driverless Autonomous Vehicle Deployment Program),並同意服務商於確保安全的前提下,進行自駕載客服務測試並進行收費。 本次新的布建計畫之實施,希望達成以下四項目標: 保護旅客之安全(protect passenger safety)。 擴大自駕技術之的優點至加州所有社區(expand the benefits of autonomous vehicle technologies to all of California’s communities)。 改善所有人(特別是針對弱勢及低收入社區)之交通方式(improve transportation options for all, particularly for disadvantaged communities and low-income communities)。 減少(特別是針對弱勢及低收入社區)溫室氣體空氣污染物之排放(reduce greenhouse gas emissions and air pollutants, particularly in disadvantaged communities)。 依該計畫規定,申請人必須具備載客等級P的許可(Charter-Party Carrier Class P permit)或A等級之載客認證(Class A charter party certificate)並取得加州汽車管理局(California Department of Motor Vehicles, DMV)自駕布建之許可。此外,申請人亦須提交提出針對COVID-19之防疫宣導措施以及《乘客安全計畫》(Passenger Safety Plan),該計畫應包含降低自駕載客實驗過程中所有乘客(包括身心障礙及輪椅人士)風險之規劃。 參與計畫之申請人亦需向加州公共事業委員會繳交以下資料: 按季繳交以匿名之方式記錄個別乘客之上下車地點資料。 自駕車上無障礙空間之設置面積。 對於弱勢社區的服務水平(service levels)。 車輛之燃料類型。 車輛行駛與乘客搭乘之里程。 申請人願意加強服務無障礙和弱勢社區之保證。