作為鄉村音樂發源地的美國田納西州,有著蓬勃的音樂產業,匯聚來自各路的表演藝術工作者,因而對相關從業者的個人公開權(Right of Publicity)保障尤為重視,早在1984年即制訂《個人權利保護法》(Personal Rights Protection Act),確保該權利不會因權利人死亡而消滅,屬於可由他人繼承之財產權,允許繼承人自由轉讓和授權,包含其姓名(Name)、肖像(Image)、形象(Likeness)之權利主張,但被繼承人之聲音仍不在權利主張的範疇。
惟現今AI深偽仿聲技術所生成之音樂亦可能侵害音樂人及藝術家的智慧財產權,因而於2024年3月21日由州長簽署《確保肖像、聲音和圖像安全法案》(Ensuring Likeness Voice and Image Security Act),簡稱貓王法案(ELVIS Act),該法案於3月7日獲得州議會兩黨一致支持,首度明確將個人公開權得主張之範圍擴及至表演者的聲音(NIL+V),其目的是為了應對AI生成音樂的突破性進展,以保護音樂創作人及表演藝術家之權利免受AI技術侵害,這是全美首部禁止他人未經授權使用或重製權利人的聲音以供訓練AI模型或生成深偽內容所制定的法律(註:加州雖已將聲音作為權利保護客體但非針對AI技術之侵害),明確規定第三人在未得本人之同意下,若意圖利用AI深偽技術生成經仿製、偽造或變造的圖片、影音、聲音等數位檔案,而後續冒用本人名義進行公開發表或公開演出詞曲創作人及表演藝術工作者之聲音或影像的行為,則須承擔相應的民事侵權行為責任,以及構成歸類在微罪的刑事犯罪,刑期最高可處11個月又29天的監禁或2,500美元以下的罰金,該法案預計於今年7月1日生效,且僅適用於在田納西州境內的工作者。
該法案所保護之主體除音樂創作人及表演藝術家外,亦包含動畫配音員及串流媒體盛行下廣播與網路節目的播音員(俗稱播客),以確保這類主要仰賴聲音維生的工作者能免於AI仿聲技術而減損其專業價值;另外若有與詞曲創作人或表演藝術工作者締結專屬合約之唱片公司或經紀公司亦為訴訟程序的適格當事人,可代理公司旗下的工作者尋求救濟管道;最後,若利用權利人的姓名(Name)、肖像(Image)、形象(Likeness)或聲音(Voice)屬於法案中列舉的合理使用行為,如基於公益目的、新聞播報、轉化性使用、偶然入鏡或著作之附帶性利用等,則應屬美國憲法第一修正案之保障範圍而非在該法案的規範射程。
除田納西州之外,美國尚有其他39個州提出或正在推動相似的法案,但全美目前仍欠缺統一性的立法;聯邦政府仍尚在研擬如何保護表演藝術工作者個人公開權的階段,日前在田納西州政府今年1月時提出貓王法案的草案後不久,由美國眾議院議員組成的跨黨派小組曾公佈《禁止人工智慧偽造和未經授權的重製法案》(或稱為《禁止人工智慧詐欺法案》),旨在推動建立聯邦層級的框架性立法,以確保個人的聲音或肖像權屬美國憲法第一修正案的保障範圍,而該提案據稱是針對美國參議院去年10月提出的《鼓勵原創、培育藝術和維繫安全娛樂法案》(或稱為《禁止仿冒法案》)的更新及補充,以維護公共利益,創造具有原創性、正當性及安全性的休閒娛樂環境。
美國3月發布AI國家政策框架 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月05日 美國白宮於2026年3月發布AI國家政策(National Policy Framework for Artificial Intelligence,下稱AI框架),提出與AI相關之立法建議。該框架不具強制性,亦非創立新規範,僅係提供國會就聯邦AI立法給予立法建議,以協助國會考慮聯邦層級之AI監管方案。 壹、政策背景 川普政府自2025年上任後即撤銷前總統拜登政府時期強調風險控管與偏見防範之14110號行政命令,並於三天後簽署14179號行政命令,《消除美國AI領導障礙》(Eliminating Obstacles to American Leadership in AI),內容確立應維持並強化美國AI於全球之領導地位。同年7月,川普政府發佈「美國AI行動計畫」(AI Action Plan),政策重心著重於AI監管鬆綁及創新驅動;後於12月簽署《確保AI國家政策框架》(Ensuring A National Policy Framework For Artificial Intelligence)行政命令,核心目標係排除地法對國家AI政策之影響,確保聯邦法規於AI治理上之優先,避免政府政策碎片化。而2026年3月發布之AI框架延續先前之政策路線,並具體化為立法建議,包含兒童保護、智慧財產權保障、AI打詐、民生能源確保等。於組織運作上,AI框架主張不增設新AI專門單位,而是透過現有機構依其專業領域彈性管理,同時亦要求建立聯邦層級之AI法規,制定全國一致之標準。 貳、重點說明 AI框架並未涵蓋所有AI相關議題,僅針對政府認為應作為聯邦AI立法核心之7個領域給予立法建議,針對兒童、創作者及社區提供保障,並於創新、競爭力及國家安全間取得平衡。 1.保護兒童並強化家長權能 該部分係強調對於兒童在AI相關風險上之保護,要求AI服務及平台應採取保護兒童之措施,並且賦予家長管控兒童之權力。框架建議國會應持續深化兒童保護相關之修立法,強制平台建立年齡驗證機制及降低性剝削或自傷風險之防禦措施。同時,應確保現行兒童隱私法規能適用於AI系統,並且應避免模糊之內容標準及開放性責任。並且應尊重各州對於兒童保護之一般性法規。 2. 保障及強化美國社區 AI框架呼籲國會應簡化AI基礎建設之聯邦許可程序,以加速AI基處建設發展,並且同時顧及民生能源,確保一般居民不因AI資料中心建設發展之電費成本而負擔較高電費。另應加強打擊AI詐騙及詐欺,並確保國安機構對AI模型之掌握及風險控管能力;對於中小企業應提供AI資源協助,普及AI於產業中之部署。 3. 尊重智慧財產權並支持創作者 AI框架強調對創作者之保障,同時亦不應損害合法創新及言論自由。框架中強調,國會應尊重法院對於AI模型利用著作權作品進行訓練之合理使用裁決。並呼籲國會考慮建立授權框架或集管機制,以保障著作權人與AI供應商間之協商管道;同時呼籲應建立對數位複製品之保護措施,避免如聲音或肖像等個人可辨識特徵被未經授權轉為AI商用。 4. 防止審查與保護言論自由 AI框架中強調,聯邦政府須保障言論自由,並防止AI系統被用以壓制或審查合法之政治表達或異議。呼籲國會應防止美國政府強迫科技廠商,包含AI供應商,基於政黨或意識形態禁止、更改或強制內容。並應針對政府於AI平台之審查提供有效救濟方式。 5.促進創新並確保美國AI之主導地位 為推動美國於AI之領先地位,國會應建立監管沙盒鼓勵創新,並將聯邦資料庫轉化為AI可讀形式供產學界之模型訓練。在監管上,應避免建立新的監管機關,而是透過現有專業機構及產業主導標準進行分業監管,確保AI發展能於現有法規框架與產業實務下穩定成長。 6. 教育民眾並培養具備AI能力之勞動力 AI框架中強調青年培訓以及新工作機會之重要性。呼籲國會應採取非監管手段,將AI納入現有教育及職訓計畫中,制定精準的人才扶持政策,並強化贈地大學(Land-grant institutions)之AI技術支援能力。 7. 建立聯邦政策框架,避免繁瑣的州級AI法規 聯邦政府須建立聯邦層級之AI政策框架,透過聯邦優先原則取代各州不一之法律,以減輕企業合規成本並維護國家競爭力。應禁止各州干預具跨州、外交及國安特性之AI技術研發,亦不得因第三方非法行為而懲罰AI開發者;但仍須尊重傳統之州警察權力,尊重地方政府之基礎建設規畫及州政府內部使用AI規範之自主權。 參、事件評析 美國AI框架延續川普政府自上任以來之AI政策,強調監管鬆綁,並欲降低對AI之嚴格管制,促進創新及強化美國競爭力。此次框架法建議係建議國會建立聯邦層級之AI規範標準,但核心並非推動單一、全面性之法規改革,而是針對各特定領域給予立法建議,透過各領域機構之既有專業進行分業監管。 相較於歐盟透過AI Act 建立統一且具法律拘束力之AI風險分級管理制度,美國AI框架則是傾向透過既有法律體系及主管機關進行管理。雖近年來美國部分州政府已陸續推動AI相關立法,然AI框架強調建立聯邦層級之一致性政策,未來聯邦與州之間之法律及政策適用仍有爭議產生之可能。整體而言,美國AI框架透過分散式法律制度、分業監管方式處理AI相關風險,而非建立全面性總括之AI專法或專責機構。惟該框架目前僅屬白宮向國會提出之立法建議,未來國會如何將該些建議具體落實於各部會之聯邦法案中,以及是否能有效平衡監管及創新需求,仍有待後續觀察。 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)
英國發布《資料主體近用權指引》說明資料近用權法遵重點及實例解析英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2020年10月21日發布《資料主體近用權指引》(Guidance of Right of access),針對資料主體行使資料近用權之請求(Data Subject Access Request, DSAR),受請求之機構應如何進行識別判斷、簡化處理方式,以及特殊例外情況等法遵重點提供指導方針,並進行實例說明解析,以幫助受請求之機構在面臨資料主體之近用權請求時能快速且有效的處理。 英國「個人資料保護法」(The Data Protection Act 2018)依據歐盟「一般資料保護規則」(GDPR)於2018年重新修訂,其中資料近用權更是對於資料主體相當重要的基本權利,進而影響受請求之機構必須了解如何有效率的處理資料近用權之請求,並確實履行其在法規上所要求的保護義務,主要分為三點: 在資料主體確認其資料近用權所欲請求的範圍之前,受請求之機構依法應回覆時限應予以暫停,以利受請求之機構能有更充裕完整的時間釐清及回應資料主體之近用權請求。 為了避免受請求之機構耗費大量時間判斷何謂「明顯過度之請求」(manifestly excessive request),該指引提供相關定義說明及判別標準。 針對「明顯過度之請求」收取處理費用所包含的項目,例如受請求之機構處理請求所增加人力行政成本,在受請求之機構收取處理費用時可將其納入斟酌。
稻米基因定序大功告成,有助解決全球糧食問題由十個國家的科學家共同努力完成的「國際水稻基因組定序計畫( IRGSP )」,其研究成果刊登於最新一期的 Nature 期刊。科學家們共同解讀水稻 12 條染色體的基因密碼,未來將根據這些密碼來控制水稻的生長和結穗,可望有助解決全球糧食問題。 依聯合國統計資料顯示,水稻是全球人口 20% 的食物能量來源,而在全球人口持續擴增之情況下, 2025 年必須提高 30% 的水稻產量,才能擁有足夠糧食。 自1998 年起,本計畫即在日本主導之下,與中華民國、韓國、英國、加拿大、美國、巴西、印度、法國與中國等國之定序實驗室進行分工、共享,定序後的 DNA 序列將放在公開序列資料庫,供研究人員使用;而本計畫已在 2002 年底完成草圖,並陸續完成彌補空隙與基因註解工作。本計畫之成果於近幾年來,已陸續協助辨識數個影響重要農藝性狀的基因,例如,影響植物生長勢、提高水稻產量的基因、改變水稻光週期、使優良栽培種得以擴展種植面積的基因、控制植株高度的基因等。 水稻基因組定序工作之完成宣告後基因組時代的正式來臨,而完成此一世紀任務之際,善用相關經驗與新知,以投入水稻的深入研究工作,將能台灣水稻及其他作物的遺傳育種研究提供實際幫助。
日本監理沙盒制度推動趨勢—簡介生產性向上特別措施法草案與產業競爭力強化法修法內容我國自2017年12月通過《金融科技發展與創新實驗條例》建立金融監理沙盒制度後,各界時有呼籲其他非金融領域亦有沙盒制度之需要。觀察國際上目前於金融產業以外採取類似沙盒制度之國家,當以日本為代表,且日本相關制度亦為我國《中小企業發展條例》修法時之參考對象。 本文針對日本近期提出之《生產性向上特別措施法》(草案)以及日本《產業競爭力強化法》新近之修法等兩項日本近來有關沙盒制度之修法為觀察對象,針對其整體立(修)法背景、《產業競爭力強化法》中灰色地帶解消制度及企業實證特例制度修正重點以及《生產性向上特別措施法》(草案)中「專案型沙盒」之制度內涵進行整理,並比較企業實證特例制度及專案刑沙盒兩者制度上之異同。 本文最後發現,日本之沙盒制度設計上確實符合其減少事前管制、強調事後確認與評估、建立風險控管制度、課與主管機關提供資訊與建議之義務以及強化業者與主管機關聯繫等目標。同時,本文認為日本沙盒制度中有兩項制度特色值得我國關注及參考。第一,日本成立了包含外部專家的「評價委員會」,協助政府單位了解創新事業之內容及法規制度之觀察。第二,日本未來將提高實證制度之協調層級,在日本內閣府下設立單一窗口協助申請者決定其可適用之實證制度。