美國《德克薩斯州政府法(Government Code),以下簡稱政府法》的第406節「公證人、契約證明人(Notary Public; Commissioner of Deeds)」相關修正案於2024年1月1日正式生效,旨在針對該節的第406.101分節以下的線上公證相關規範,透過擴充線上公證要件,使遠端墨水公證(Remote Ink Notarization, RIN)成為法定線上公證方法,並明定相關程序要求,確保遠端墨水公證機制的安全性。
針對遠端墨水公證,依照美國土地產權協會(American Land Title Association, ALTA)提出的定義,係指文件透過影音媒體平台進行遠距公證,且無須經過多因子驗證。針對遠端墨水公證,雖然在新冠肺炎(COVID-19)流行期間,曾透過州長行政公告方式,承認在滿足指定條件下,得使用遠端墨水公證方式,進行交易,而本次修法則透過修正現有法規,以達到允許進行遠端墨水公證,且同時維持法定電子公證制度的安全架構。
本次修法內容如:
1.定義文件可包含實體及電子文件。
2.針對經電子公證的實體文件,承認委託人及公證人分別得使用實體符號(tangible symbol)及符合法定要求的辦公室印章,進行簽署。
3.強調電子公證應留存之紀錄內容,並非電子文件,而應留存文件的類型、標題及描述等規定。
跨境或電子交易已逐漸成為主流交易方式,而透過現行電子公證制度,雖然能夠強化電子或實體文件的可信性,惟公證制度實際上僅能針對公證當下的文件內容,提供擔保效力。若企業需要確保在公證前,相關文件內容未經偽變造,則必須在文件生成後落實適當資料管理措施。與此同時,公證人基於法規要求,對於經公證的電子、書面文件或公證紀錄等,負有法定保存或保密義務。若相關文件或紀錄發生外洩、外流等問題時,公證人除須負擔契約損害賠償責任外,甚至可能被科以刑責。因此,不論企業或公證人均可參考「重要數位資料治理暨管理制度規範(Essential Data Governance and Management System,簡稱EDGS)」,建立系統性的資料管理機制或強化既有管理機制,避免發生資料偽變造或外洩等問題。
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美國白宮與中國大陸國務院,於2020年1月15日簽訂第一階段經貿協議,關注智財及技轉議題並提出解決方案。協議包括前言、智慧財產權、技術轉讓、糧食與農產品貿易、金融服務、經濟政策與匯率和透明度、擴大貿易、雙邊評估和爭端解決、最終條款等九個章節。協議強調應遵守國際條約,為世界貿易發展作出貢獻並促進國際合作以符合美中雙方利益;其中,雙方針對中國大陸現有及未來關於智慧財產權及貿易投資技術轉讓問題,提出解決方案如下: 一、提升智慧財產權保障 中國大陸作為全球主要技術供應方,必須建立並實施全面的智財權保護與執法體系,發展新創企業以促進高質量的經濟成長;並將營業秘密保護視為優化商業環境的核心要素,有效防止資訊遭竊取。藥品專利部分,為促進製藥領域的創新合作並滿足患者需求,美中雙方應提供藥品專利及非公開試驗或上市許可申請提交之相關資料;擬定專利有效期限延長方案。另外,為促進電子商務發展,美中應加強合作共同打擊電商市場中的侵權及偽造行為,阻止盜版產品的製造與銷售。確保產品地理標示保護,符合公正透明程序;加強商標權保障,防止惡意註冊商標;強化智財權的司法與行政程序等。美中雙方應根據本協議,提供立法機關法律修正建議,確保能充分履行本協議之要求。 二、改善強制技術轉讓 為確保美中雙方進行科技合作研發與企業市場准入,避免企業間因併購、合資及投資交易導致技術外流,中國大陸應改善強制技術轉讓問題;特別應加強美中雙方在關鍵技術問題上的相互信任與合作,保護智慧財產權、促進貿易投資,以解決中國大陸長期存在的結構性問題,包括提升行政程序公正透明度、避免政府過度介入民間企業、加強外資敏感資訊保障等。
歐盟公布人工智慧法,建立全球首部AI全面監管框架歐盟公布人工智慧法,建立全球首部AI全面監管框架 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年07月12日 歐盟理事會於2024年5月22日正式批准《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA)[1],該法於2024年7月12日公告於歐盟的官方公報上,將自8月1日起生效,成為全球首部全面性監管AI的法律框架。 壹、事件摘要 人工智慧技術的應用廣泛,隨著使用情境增加,潛在的風險也逐一浮現。歐盟於2018年就提出「可信任的人工智慧」(Trustworthy AI)的概念[2],認為透過妥善的制度管理人工智慧的研發與使用,即使人工智慧具有多種風險,也可以使民眾享受人工智慧帶來的福祉。因此,歐盟執委會提出全球第一部全面監管人工智慧的法案,為人工智慧的設計、開發、部署、及使用建立適當的規範,希望法律的確定性能促進該技術的創新,並建立各界對於該技術的信心,擴大其採用,使該技術能造福人群。 自從歐盟執委會於2021年4月提出人工智慧法草案以來,其後續發展備受全球矚目,也吸引歐洲的人權組織、學術團體以及大型科技公司的關注。在多方利益關係者的遊說與介入下,該法案一度陷入僵局,其中生成式人工智慧(Generative AI)亦為爭議焦點。歐洲議會和理事會的AIA草案修正版本中,曾經納入生成式AI的定義與監管條款,然最後拍板定案以AI系統與基礎模型為監管對象,並未針對生成式AI。理事會、執委會和歐洲議會經過多次三方會談,終於在2023年12月8日就內容達成協議[3],草案在2024年3月13日交由歐洲議會大會表決,最終以壓倒性的票數通過該法。[4] 貳、重點說明 AIA全文分為13個章節,總計有113個條文以及13個附件。[5]AIA採分階段實施的方式,該法在生效三年後才可能完全實施。[6]本文擬就該法建立的AI監管框架,包括其適用範圍與規範、管理方式、治理組織、實施和配套措施等規定,擇重點說明如下。 (一)規範對象 AIA的規範對象分為兩類,其一為AI系統;另一為通用人工智慧模型(General Purpose Artificial Intelligence Model, GPAI,下稱通用AI模型)。 1. AI系統 為與國際接軌,歐盟修改AIA有關AI系統的定義,使其與「經濟合作暨發展組織」(Organisation for Economic Cooperation and Development,OECD)的定義一致,令該法更具國際共識基礎。AI系統被定義為「一種機器的系統,它以不同程度的自主性運作,在部署後可能展現適應性,並且對於明確或隱含的目標,從接收到的輸入推斷如何產生預測、內容、建議或可能影響實體或虛擬環境的決策等輸出。」[7] AIA設有豁免規定,涉及國安和軍事領域、科學研究和開發目的、純粹個人非專業活動使用的AI系統、以及大部分的免費及開源軟體並不適用AIA規範。免費及開源軟體只有屬於高風險或生成式AI系統、或涉及生物特徵和情緒識別目的,才須遵守AIA規範。[8] 2. 通用AI模型 執委會的草案原本不包含通用AI模型,在歐洲議會和理事會的建議下,AIA最後亦將通用AI模型納入監管。所謂通用AI模型,係指具有顯著通用性的AI模型,它可以勝任各種不同任務的執行,並且可以與下游的系統或應用程式整合。[9] 值得注意的是,AIA只約束已經在歐盟上市的通用AI模型,在上市前用於研究、開發和原型設計活動的通用AI模型並不包括在內。 (二)以風險為基礎的分級管理方式 AIA採取風險途徑監管AI系統和通用AI模型,視潛在風險和影響程度決定義務內容,對於兩者建立不同的分類規則,並針對AI系統整個生命週期進行規劃、建立AI系統和通用AI模型在各階段應符合的要求,由AI價值鏈的參與者分別承擔相應責任,其中以提供者(provider)和部署者(deployer)為主要的責任承擔者。[10] 1. AI系統的分級管理 根據風險程度對系統進行分類,以具有高風險的AI系統為主要規範對象,該類系統在投入市場或使用前必須通過合格評估,並遵守嚴格的上市後規範;而具有不可接受風險的AI系統則禁止使用。另外,AIA還訂有透明性義務,舉凡與人互動、具生成內容能力之AI系統提供者皆應遵守;如果AI產生內容具有深偽(deep fake)效果,其系統部署者還應遵守額外的規定,揭露該內容係人工生成或操縱的結果[11]。 2. 通用AI模型的分級管理 AIA訂有通用AI模型的共通義務[12],並根據模型的能力判定其是否具有系統性風險(systemic risks)。[13]所有的通用AI模型提供者都須公開模型訓練內容的詳細摘要,並遵守歐盟著作權法的規定[14];而具有系統性風險的通用AI模型提供者,還須負擔額外的義務。[15] (三)治理組織 1. AI辦公室 為順利實施AIA,執委會已成立一「人工智慧辦公室」(AI Office,下稱AI辦公室),負責促進、監督AIA落實,它同時也是通用AI模型的監管機構。[16]AIA框架下,會員國市場監管機構僅負責AI系統的監管工作。 2.人工智慧委員會 除了AI辦公室外,還設有一「人工智慧委員會」(AI Board),由歐盟會員國派代表成立,主要負責協調各國的作法、交換資訊、以及提供各國市場監管機構建議。[17] 3.「獨立專家科學小組」與「諮詢論壇」 歐盟層級還有兩個支持性的組織:「獨立專家科學小組」(Scientific Panel of Independent Experts)和「諮詢論壇」(advisory forum),可提供落實AIA規範所需之專業技術知識與實施建議。 獨立專家科學小組的成員係由執委員會指定,執委會將視任務所需的最新科學或技術專業知識進行挑選,該小組最重要的任務在於支援通用AI模型和系統相關規定的實施和執行,包括向AI辦公室通報存在系統性風險的通用AI模型、開發通用AI模型和系統能力評估的工具和方法等。[18] 諮詢論壇成員亦由執委會指定,執委會應顧及商業和非商業利益間的平衡,從AI領域具有公認專業知識的利害關係人當中,尋找適當的人選。諮詢論壇主要任務是應理事會或執委會的要求,準備意見、建議和書面報告,供其參考。[19] 4.會員國內部各自之市場監管機關 在會員國層級,由各國市場監管機關負責督導AIA規定之實施[20],各國並將成立或指定公告主管機關(notifying authority),負責進行公告合格評估機構(notified bodies)評選與指定事宜,日後將由各公告合格評估機構負責AIA下的第三方合格評估業務。[21] (四)實施與配套措施 1.分階段實施 AIA的規定將在該法生效24個月後開始實施,然考慮到歐盟和會員國的治理結構尚在討論中,且業界在法遵上也需要時間調適,因此AIA的部分條文將分階段實施。 (1) AIA通則以及不可接受風險的AI系統禁令在該法生效6個月後即實施; (2) 通用AI模型、第三方認證機構和會員國公告合格評估機構、以及違反AIA的罰則等相關規範,於該法生效12個月後開始實施; (3) AIA附件III清單之高風險AI系統相關義務,要等該法生效36個月後才開始實施; (4) 而AIA生效前已上市之通用AI模型提供者,應在該法生效36個月內,採取必要行動使其模型合乎AIA規定。[22] 2.罰則規定 AIA訂有罰則,在AIA措施正式實施後,違規者可能面臨鉅額罰款[23]。 3.配套措施 由於AIA以建立監管框架為主,相關規定之實施細則或標準,這仍待執委會逐步制定。因此,在AIA各配套辦法提出之前,AI辦公室將以「實踐守則」(codes of practice)[24]和「行為守則」(codes of conduct)之訂定與推動為主,另外又提出「人工智慧公約」,希望藉由此些配套措施協助受AIA規範的各方,使其在最短時間內能順利履行其應盡義務。 (1) 「實踐守則」 實踐守則(codes of practice)針對的是通用AI模型提供者。AI辦公室將鼓勵所有通用AI模型提供者推動和參與實踐守則的擬定,AI辦公室亦將負責審查和調整守則內容,確保反映最新技術及利害關係各方的觀點。實踐守則應涵蓋通用AI模型和具系統性風險的通用AI模型提供者的義務、系統性風險類型和性質的風險分類法(risk taxonomy)、以及具體的風險評估和緩解措施。[25] (2) 「行為守則」 行為守則(codes of conduct)之目的在於推動AIA的廣泛適用,由AI辦公室和會員國共同推動,鼓勵高風險AI系統以外的AI系統提供者、部署者和使用者等響應,自動遵循AIA關於高風險AI的部分或全部要求。AI系統的提供者或部署者、或任何有興趣的利害關係人,都可參與行為準則。[26] (3) 「人工智慧公約」 AIA中的高風險AI系統以及其他重要規定需待過渡期結束才開始適用[27],因此執委會在AIA的框架外,另提出「人工智慧公約」(AI Pact,下稱AI公約)計畫,鼓勵企業承諾在AIA正式實施前,即開始實踐該法規範。 AI公約計畫有兩個行動重點,其一是要提供對AI公約有興趣的企業有關AIA實施流程的實用資訊,並鼓勵這些企業進行交流。AI辦公室將舉行研討會,使企業更了解AIA以及如何做好法遵的準備,而AI辦公室也可藉此收集企業的經驗反饋,供其政策制定參考。 另一個重點是要推動企業承諾儘早開始實踐AIA,承諾內容包括企業滿足AIA要求的具體行動計畫和行動時間表,並且定期向AI辦公室報告其承諾進展;AI辦公室會收集並發布這些報告,此作法不僅有助提高當責性和可信度,亦可增強外界對該些企業所開發技術的信心。[28] 參、事件評析 執委會希望透過AIA提供明確的法律框架,在推動AI創新發展之際,也能確保民眾的安全權利保障,並希望AIA能夠複製GDPR所創造的「布魯塞爾效應」(Brussels Effect),為國際AI立法建立參考標竿,使歐盟成為AI標準的領導者。然AI技術應用的革新發展速度驚人,從AIA草案提出後的兩年內,AI技術應用出現顛覆性的變革,生成式AI的技術突破以及該技術已顯現的社會影響,使得歐盟內部對於AIA的監管格局與力度有了更多的討論,看法莫衷一是。因此,AIA最後定案時,內容有多處大幅調修與新增。 (一)AI系統定義與OECD一致 首先,執委會的原始草案中,強調AI系統的定義方式應根據其關鍵功能特徵,並輔以系統開發所使用之具體技術和方法清單。[29]然AIA最後捨棄詳細列舉技術和方法清單的作法,改採與OECD一致的定義方式,強調AI的技術特徵與運行模式。採用OECD的定義方式固然係因OECD對AI系統的定義更具彈性,更能因應日新月異的AI新技術發展;這樣的作法亦有助AIA與國際接軌、更為國際社會廣泛接受。 (二)規範通用AI模型並課予生成式AI透明性義務 其次,生成式AI衍生的眾多問題和潛藏風險引發全球熱議,在AIA的三方會談過程中,生成式AI的管制也是談判的焦點議題。原本外界以為歐盟應該會在AIA嚴加控管生成式AI的應用,尤其是「深偽」(deep fake)技術的應用。然而「深偽」技術在AIA的分類方式下,卻僅屬於有限風險的系統,雖負有透明性義務,卻僅需揭露若干資訊即可。「深偽」的問題暴露出生成式AI系統的監管難題,最後AIA拍板定案,僅在透明性義務的章節中提及生成式AI,並且以技術描述的方式取代一般慣用的「生成式AI」(Generative AI)一詞。 歐盟另闢途徑管理生成式AI。AIA的原始草案僅針對AI系統,並無管制AI模型的條文[30],然有鑑於生成式AI模型係以通用AI模型開發而成,因此AIA新增「通用AI模型」專章,從更基礎的層次著手處理生成式AI的問題。在AIA生效後,歐盟境內的通用AI模型將統一由歐盟的AI辦公室負責監管。考慮到生成式AI應用的多樣性,歐盟從通用AI模型切入、而不針對生成式AI進行管理,可能是更務實的作法。 (三)推出多項配套措施強化AI治理與法遵 最後,歐盟在AIA框架外,針對不同的對象,另建多項配套措施,鼓勵非高風險AI系統提供者建立行為守則、推動通用AI模型提供者參與「實踐守則」的制定和落實、並號召AI業者參與「AI公約」提早遵循AIA的規定。這些措施可指導相關參與者採取具體的步驟與作法達到合規目的,俾利AIA之實施獲得最佳成效。 AIA眾多執行細則尚待執委會制定,包括高風險AI清單的更新、通用AI模型的分類方式以及標準制定等,這些細節內容將影響AIA的實際執行。我國應持續關注其後續進展以因應全球AI治理的新格局,並汲取歐盟經驗作為我國AI監管政策與措施的參考。 [1]Regulation Of The European Parliament And Of The Council Laying Down Harmonised Rules On Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) And Amending Certain Union Legislative Acts, 2024, OJ L( 2024/1689), http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj (last visited July. 12, 2024). [2]High-Level Expert Group on AI of the European Commission, Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence, April 8, 2019. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai (last visited June 25, 2024). 該小組在2018年12月提出草案並徵求公眾意見,並於2019年4月正式提出該倫理指引。 [3]European Parliament, Press Release: Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI, Dec. 9, 2023, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai (last visited June 25, 2024). [4]European Parliament, Press Release: Artificial Intelligence Act: MEPs adopt landmark law, March 13, 2024, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20240308IPR19015/artificial-intelligence-act-meps-adopt-landmark-law (last visited June 25, 2024). [5]European Parliament, Position of the European Parliament adopted at first reading on 13 March 2024 with a view to the adoption of Artificial Intelligence Act, https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2024-0138_EN.html# (last visited June 25, 2024). [6]AIA, art. 113. [7]AIA和OECD對AI系統的定義的差異僅在於用字遣詞及語句編排方面,兩者在意涵上其實是一致的。See AIA, art. 3(1). [8]AIA, art. 2. [9]AIA, art. 3(63). 執委會原先認為,AI模型無法獨立使用,僅需鎖定AI系統監管即可,然而生成式AI衍生的諸多問題,令人擔憂放任通用AI模型發展可能產生無法預期的後果,因此歐盟最後決定在AIA條文中加入通用AI模型規範。 [10]但AIA訂有豁免適用的規定,包括國安和軍事領域、科學研究和開發目的、以及純粹個人非專業活動使用的AI皆不受AIA約束。AI價值鏈的其它參與者還包括進口商、授權代表、經銷商等。See AIA, art. 2. [11]AIA, art. 50. [12]AIA, art. 53. [13]AIA, art. 51. 「系統性風險」是指通用AI模型特有的高影響力所造成的風險。由於其影響範圍廣大,或由於其對公共健康、安全、公眾的實際或合理可預見的負面影響,進而對歐盟市場產生重大影響。See AIA, art. 3(65). [14]AIA, art. 53. 在上市前用於研究、開發和原型設計活動的通用AI模型除外。 [15]AIA, art. 55.例如進行模型評估、進行風險評估和採取風險緩解措施、確保適當程度的網路安全保護措施。 [16]Commission Decision On Establishing The European Artificial Intelligence Office, C(2024) 390 final, 2024, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/101625 (last visited June 25, 2024). [17]AIA, art. 65. [18]AIA, art. 68. [19]AIA, art. 67. 該條款規定,歐盟的基本權利局(The Fundamental Rights Agency)機構、歐盟網路安全局(The European Union Agency for Cybersecurity)、歐洲標準化委員會 (CEN)、歐洲電工標準化委員會 (CENELEC) 和歐洲電信標準協會 (ETSI) 應為諮詢論壇的永久成員。 [20]AIA, art. 70. [21]AIA, art. 28 & 29. [22]AIA, art. 113. [23]AIA, art. 99. [24]AIA, art. 56. [25]AIA, recital 116 & art. 56. [26]AIA, art. 95. [27]AIA有關治理組織、罰則、通用AI模型的規定於該法生效12個月後才開始實施,屬於附件二範圍的高風險AI系統的相關規定則遲至該法生效36個月後才實施。AIA, art. 113. [28]European Commission, Shaping Europe’s digital future: AI Pact, (last updated May 6, 2024) https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-pact (last visited June 25, 2024). [29]Proposal for a Regulation Of The European Parliament And Of The Council Laying Down Harmonised Rules On Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) And Amending Certain Union Legislative Acts, COM(2021) 206 final, recital (6). https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52021PC0206 (last visited June 25, 2024). [30]執委會的原始草案中,僅於第四章關於AI系統透明性的條文中提及具有「深偽」(deep fake)能力的系統應負揭露義務。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)
蘇格蘭期望透過刑事司法革新,強化數位證據資料之管理,以提升刑事司法之效率蘇格蘭於2024年9月24日向刑事司法委員會提交刑事司法革新與家庭暴力審查法案(Criminal Justice Modernisation and Abusive Domestic Behaviour Reviews (Scotland) Bill),期望透過數位程序,提升司法部門的有效性與效率。 在刑事司法數位化部分,主要為將2020年及2022年因疫情而制定的臨時措施正式化,臨時措施包含: 1、在訴訟文件上使用電子簽名。 2、以電子方式寄送訴訟文件。 3、以虛擬方式參加刑事法庭。 4、提高定額罰款限額。 5、羈押的全國管轄權。 此外,在刑事司法數位化部分,亦新增兩項數位創新條款,例如透過數位證據共享功能(Digital Evidence Sharing Capability, 下稱DESC)平臺來進行: 1、在刑事程序中使用證據照片而非實體證據。 2、使證據之複製品效力等同於實體證據。 對於刑事司法革新與家庭暴力審查法案而言,DESC在其中扮演了十分重要的角色。DESC改變了數位證據的儲存、編輯、傳輸以及在法庭上展示的方式。且DESC可透過多種身分驗證,並透過系統自動生成之具唯一性的資料識別碼並記錄上傳者及上傳時間,資料上傳系統後亦會自動留存所有資料編輯、修改、刪除行為等審核措施,確保數位證據的正確性、完整性與可驗證性,防止數位證據在上傳DESC後遭到竄改或損毀,亦可透過資料識別碼的比對確保數位資料的正確性與完整性。 蘇格蘭提交的刑事司法數位化與家庭暴力審查法案顯示,數位技術的應用範圍已擴大到司法領域,並透過身分驗證、記錄上傳者、上傳時間及資料識別碼等資料存證技術,確保數位證據資料的正確性、完整性與可驗證性。我國由司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局等機關合作,透過區塊鏈技術建置「司法聯盟鏈共同驗證平台」,提升辨識數位證據同一性之效率,並確保數位證據難以被竄改,以達到加速訴訟進行之效果。惟如要透過法院採納數位資料為證據之方式,來達到加速訴訟進行之效果,重點在於要強化針對數位證據資料之管理,有訴訟證明需求的組織須通過b-JADE證明標章,以確保上鏈前之資料管理與上鏈後之資料品質。我國企業如欲強化數位資料的正確性、完整性與可驗證性,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS),建立資料存證制度,確保數位資料作為證據之效力,以提升法院採納數位資料作為證據之可能性,亦有利於加速訴訟程序之進行。 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)