美國科羅拉多州通過《人工智慧消費者保護法》
2024年5月17日，科羅拉多州州長簽署了《人工智慧消費者保護法》（Consumer Protections for Artificial Intelligence Act，Colorado AI Act，下簡稱本法），其內容將增訂於《科羅拉多州修訂法規》（Colorado Revised Statutes，簡稱CRS）第6篇第17部分，是美國第一部廣泛對AI規範的法律，將於2026年2月1日生效。
本法旨在解決「高風險人工智慧系統」的演算法歧視（Algorithmic Discrimination）的問題 ，避免消費者權益因為演算法之偏見而受到歧視。是以，本法將高風險AI系統（High-risk Artificial Intelligence System）定義為「部署後作出關鍵決策（Consequential Decision）或在關鍵決策中起到重要作用的任何AI系統」。
而後，本法藉由要求AI系統開發者（Developers）與部署者（Deployers）遵守「透明度原則」與「禁止歧視原則」，來保護消費者免受演算法歧視。規定如下：
(一)系統透明度：
1.開發者應向部署者或其他開發者提供該系統訓練所使用的資料、系統限制、預期用途、測試演算法歧視之文件以及其他風險評估文件。
2.部署者應向消費者揭露高風險人工智慧系統的預期用途，也應在高風險人工智慧系統做出決策之前向消費者提供聲明，聲明內容應該包含部署者之聯絡方式、該系統的基本介紹、部署者如何管理該系統可預見之風險等資訊。
(二)禁止歧視：
1.開發者應實施降低演算法歧視之措施，並應協助部署者理解高風險人工智慧系統。此外，開發者也應該持續測試與分析高風險人工智慧系統可能產生之演算法歧視風險。若開發者有意修改該系統，應將更新後的系統資訊更新於開發者網站，並須同步提供給部署者。
2.部署者應該實施風險管理計畫，該風險管理計畫應包含部署者用於識別、紀錄降低演算法歧視風險之措施與負責人員，且風險管理計畫應定期更新。在制定風險管理計畫時，必須參考美國商務部國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）的《人工智慧風險管理框架》（AI Risk Management Framework, AI RMF 2.0）與ISO/IEC 42001等風險管理文件。
美國普遍認為科羅拉多州的《人工智慧消費者保護法》為目前針對人工智慧系統最全面之監管法規，可作為其他州有關人工智慧法規的立法參考，美國各州立法情況與作法值得持續關注。
陳郁潔
副法律研究員 編譯整理
6 C.R.S. § 1-17 (2024).
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Colorado Passes Groundbreaking AI Bill, Lexology, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=24eab89b-0b77-43e2-9ebf-396c766b6bb9 (last visited May 29, 2024).
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Colorado Legislature Sends Broad AI Bill Regulating Employment Decisions to Governor; Business Groups Urge Veto, Lexology, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=f0528150-8d3b-4f08-b75d-bf96065c5e99 (last visited May 29, 2024).
Colorado Passes New Watershed AI Consumer Protection Bill, Akin, https://www.akingump.com/en/insights/alerts/colorado-passes-new-watershed-ai-consumer-protection-bill (last visited May 29, 2024).
The Colorado AI Act: What you need to know, iapp, https://iapp.org/news/a/the-colorado-ai-act-what-you-need-to-know (last visited May 29, 2024).
2019年8月12日澳洲國家交通委員會（NTC）提出「管制政府近用C-ITS和自駕車資料（Regulating government access to C-ITS and automated vehicle data）」政策文件，探討政府使用C-ITS與自駕車資料（以下簡稱資料）所可能產生的隱私議題，並提出法律規範與標準設計原則應如下： 應平衡政府近用資料與隱私保護措施，以合理限制蒐集、使用及揭露資料。 應與現行以及新興國內外隱私與資料近用框架一致，並應進行告知。 應將資料近用權利與隱私保障納入立法中。 應以包容性與科技中立用語定義資料。 應使政府管理資料措施與現行個資保護目的協調一致。 應具體指明資料涵蓋內容、使用目的與限制使用對象，並減少資料被執法單位或經法院授權取得之阻礙。 應使用易懂之語言知會使用者關於政府蒐集、使用與揭露以及資料的重要性。 認知到告知同意是重要的，但同時應提供政府於取得同意不可行時，平衡個人隱私期待之各種可能途徑。 認知到不可逆的去識別化資料在許多情況下的困難度。 支持資料安全保護。 定期檢查資料隱私保護狀態與措施。 以上這些原則將會引導NTC發展自駕車資料規範與國家智慧運輸系統框架，NTC並將於2019年內提出更進一步規劃相關工作之範疇與時間點。
FCC公佈第三次美國寬頻測量報告延續過去兩年針對全國寬頻網路服務進行檢視，FCC在2013年2月公布第三次「美國寬頻測量報告」(Measuring Broadband America)。這份報告有別於過去，將受測技術從DSL、有線電視與光纖，涵蓋至衛星寬頻，使資訊更加多元。此外，網路服務供應商(Internet Service Provider，ISP)在今年尖峰時段(工作日晚間7點至9點)提供寬頻實際速度與網速的契合率達97%，而較2011、2012年進步，因此，這份報告的另一個重點，便是提出寬頻速度與廣告相符的三大關鍵： 1.ISP業者盡力改善網路效能(Network Performance)，而非調降牌告價(Speed Tiers )。 2.民眾接納更快速的網路意願，更甚過往。FCC指出，消費者訂閱網速的層級，逐漸從每秒14.3Mbps ，發展至15.6 Mbps。至於，使用網速低於1Mbps、或是1Mbps到3Mbps的民眾，近年也逐步採用更高速的網路。 3.衛星寬頻的進步：雖然，衛星技術在傳輸上仍有延遲的缺陷，但是，有近90%的民眾於尖峰時段，得到超過業者寬頻廣告速度的140%(業者宣稱具有12Mbps)，使消費者感受不出網路尖峰期。 為使2015年實現50Mbps寬頻網路具有1億家戶可連結，美國逐步發展國家寬頻計畫(National Broadband Plan，NBP)。FCC避免寬頻廣告速度與實際速度不符影響NBP發展，未來將要求ISP業者對於網路牌告負起責任(Accountability)，藉此增加市場競爭性與提高資訊透明度。以「美國寬頻測量報告」為例，藉由委員會、產業與其他利益相關人合作的方式，促進資訊的透明，使消費者在取得訊息後，有能力做出正確的決定，便是一種提高透明度的方式。 雖然，FCC認為寬頻網路進步與民眾採納較高速的網路，對於市場發展是一項利多，但部分輿論卻認為這與2011年12月31日FCC網路接取報告(Internet Access Report)結論相距甚遠。根據報告顯示，美國有高達42%的民眾下載速度不到3 Mbps、上傳速度不到769 kbps，而這與「美國寬頻測量報告」結果，確實大相逕庭。無論如何，可以窺見FCC視民眾使用意願與網路基礎建設同等重要，因此，如何增加消費者選擇較高速的網路，將是市場未來發展的關鍵。
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。
美國通過《非自願私密影像移除法》 以遏止利用AI深偽技術之性犯罪2025年5月19日美國總統川普簽署《非自願私密影像移除法》（Tools to Address Known Exploitation by Immobilizing Technological Deepfakes on Websites and Networks Act, TAKE IT DOWN Act），該法散播未經同意之親密影像，如深偽色情（deepfake porn）和報復性色情（revenge porn）視為犯罪行為。 長久以來非自願私密影像（Non-Consensual Intimate Image, NCII）所造成的傷害一直無法被有效處理，AI深偽技術出現之後讓問題變得更加複雜。美國目前僅有20個州對深偽影像設有專法，但各州對 NCII 的定義、刑責與處理方式差異甚大，受害者亦難以在第一時間快速將影像移除，導致二次創傷。 為解決前述問題，共和黨與民主黨展現高度共識，眾議院於2025年4月28日以409票同意、2票反對，壓倒性通過《非自願私密影像移除法》，並於同年5月19日獲川普總統簽署生效，此為眾議院首部管理人工智慧引發危害的重大立法。 《非自願私密影像移除法》重點與相關討論整理如下。 一、散布未經同意的私密影像屬刑事犯罪 依據《非自願私密影像移除法》，任何人若透過互動式電腦服務（interactive computer service）故意揭露或威脅散布可辨識個人之親密影像即構成刑事犯罪。親密影像包含真實私密影像（Authentic intimate visual depictions）或數位偽造影像（Digital forgeries）兩種情形，後者係指透過軟體、機器學習、人工智慧，或任何其他電腦產生或技術方式所創建之親密影像，包括改編、修改、操弄或變造真實影像，且從整體上來看，一般人難以與真實影像區分者。 二、受規範平台（covered platforms）應即時協助受害者移除相關影像 受規範平台係指係向公眾提供服務之網站、線上服務或行動應用程式，且該服務主要是提供一個平台，讓用戶得以分享其自行產製之內容（user-generated content），如訊息、影像、音訊、遊戲等；若該服務涉及發布、策劃、託管或提供未經同意的私密影像，亦屬本法所規範之平台。 受規範平台應自《非自願私密影像移除法》頒布日起一年內，建立一套機制供受害者或其代理人申請移除未經同意散布的私密影像。平台在收到移除請求後，應於48小時內移除該影像，並在合理範圍內努力搜尋並刪除所有明顯為該影像之複製品。若平台未能遵守此一規範，會被視為違反《聯邦貿易委員會法》（Federal Trade Commission Act）所定義之「不公平或欺騙性商業行為」，並適用該法的相關處罰機制，例如民事懲罰（civil penalty）等。 三、執法單位是否能有效執行是關鍵 《非自願私密影像移除法》授權聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）作為執法單位，然而由於川普政府近期大幅刪減聯邦機構的開銷與人力，FTC能否在48小時內移除相關私密影像備受質疑；亦有論者擔憂這項機制被濫用，恐成為政府打壓言論自由的政治工具，川普總統即公開表示他會利用這部法律來審查批評者的言論。此外，《非自願私密影像移除法》未設立反濫用條款，任何人都可要求平台刪除影像內容，加上平台有時間壓力可能會預防性刪除內容而非實質審查，形同變相限縮言論自由的空間。 《非自願私密影像移除法》是一部試圖回應數位性暴力與AI深偽技術新興威脅的里程碑式立法，反映出立法者對於保障隱私與防止科技濫用的高度共識。然而，該法利益良善但仍需面臨現實端的檢驗，能否公正且有效率的執法將成為成敗的關鍵。