美國加州法院期透過數位方式管理證據生命週期，帶動司法效率提升
2024年9月23日起，美國加州洛杉磯高等法院於康普頓（Compton）與比佛利山莊（Beverly Hills）法院試行數位證據系統，旨於簡化小額訴訟程序，使訴訟當事人透過數位證據系統平臺進行數位證據開示，節省郵寄實體證據副本所花費的時間、人力、物力。洛杉磯高等法院為全美最大之一審法院，法院轄區人數逾1千萬人，其所推動之數位證據系統具參考價值。
以下說明數位證據系統的重點：
1.數位證據系統適用的案件範圍
適用於「小額訴訟當事人於聽證會前之證據開示程序」。
關於證據開示程序，訴訟當事人應至少於訴訟聽證會前10 日完成證據開示。證據開示程序的傳統做法為當事人將證據副本「郵寄」給對造，而數位證據系統允許訴訟兩造於聽證會前，以「電子方式」交換證據。
依加州法規定，小額訴訟指原告向被告（個人、企業或政府單位）請求給付的金額在1.25萬美元以下。
2.數位證據系統可上傳的數位證據類型
訴訟當事人輸入「案號、聽證會具體日期、個人資訊（電子信箱或手機號碼）及6位數字金鑰」以驗證身分、註冊數位證據系統帳號後，可於數位證據系統分批上傳多種文件格式，包含時戳證據（Time stamp evidence）、圖片、影片、文字檔（如Word、OpenOffice）、PDF檔案、HTML檔案、簡報檔案等。並勾選上傳資料之當事人身分（原告或被告），確認上傳證據。
當事人應於確認上傳之每筆證據的註解中，簡述（briefly）該證據資訊。
經當事人確認、成功上傳至數位證據系統的每筆證據，都會擁有其唯一的（unique）證據編號（Exhibit Number）。
該系統最終會製作出一份「涵蓋該案件所有數位證據資訊的證據清單（Exhibit List）」PDF檔案，包含：案號、數位證據編號、證據縮圖及證據之簡述資訊等資訊，以便當事人依證據清單，參考（refer to）證據編號進行證據開示。
3.數位證據系統的檔案權限控管之設定
(1)上傳、編輯、刪除權限
訴訟當事人可上傳數位證據。
於系統上傳、未確認送出數位證據的階段，當事人則可編輯、刪除數位證據。
(2)線上瀏覽權限
上傳證據之當事人、司法人員擁有線上瀏覽「所有經當事人確認上傳之數位證據」的權限。
於系統確認數位證據後，上傳證據之當事人可於系統「勾選欲共享之數位證據」後，輸入對造之姓名、電子信箱，與對造共享其指定之數位證據。
(3)下載權限
訴訟期間至結案後60日內，訴訟兩造均可於數位證據系統下載數位證據。
4.證據於數位證據系統的保存期限
於小額訴訟結案後60日內，系統將自動刪除該案上傳之數位證據。
美國加州推動數位證據平臺，使當事人於平臺驗證身分、上傳時戳等數位證據，由平臺產出涵蓋案號、證據編號及證據資訊之證據清單，透過系統之權限控管加強證據管理，以數位證據開示減輕傳統證據開示程序之負擔。關於司法資料交換，參照我國由司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局於2024年4月正式啟用之「司法聯盟鏈共同驗證平台」，以「b-JADE證明標章」作為數位資料管理之標準，透過數位資料歷程管理與資料存證機制，鞏固證物保管機制。
上述之國內外趨勢之資料管理之作法可被資策會科法所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（下稱EDGS）》所涵蓋，美國加州數位證據系統，透過管理證據生命週期之各階段，首先由當事人上傳、確認證物資訊及建置清單；其次設有不同程度的檔案使用權限；並訂有證據資料之保存期限，以便進行證據管理、加速司法訴訟之證據開示程序。而為方便資料管理者控管數位資料，EDGS同樣強調資料之生命週期管理，由「檔案標題或檔案的相關資訊，需要能對應特定的數位資料」，輔以建立「資料清單」有助於盤點多筆資料。並透過「控管資料權限」等保護措施，搭配「評估資料的維護期限」，以達到管理資料歷程的目標。建議企業將EDGS納入資料管理規劃，確保資料管控有方。
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）
- California Courts, Small claims in California
- Los Angeles County Superior Court, Digital Evidence System
- LA Court, Digital Evidence System Small Claims
- LA Court, Superior Court Of Los Angeles County To Pilot Digital Evidence System In Select Small Claims Courtrooms Beginning Monday, September 23
- LA Court, Digital Evidence System Supported File Formats
- LA Court, How to Upload and Share Evidence Using the Digital Evidence System for Litigants
洪亮瑄
副法律研究員 編譯整理
California Courts, Small claims in California, https://selfhelp.courts.ca.gov/small-claims-california (last visited Oct. 30, 2024).
Los Angeles County Superior Court, Digital Evidence System, https://lacsc.quetelcloud.com/TraQ7/account/login?returnurl=%2FTraQ7 (last visited Oct. 30, 2024).
LA Court, Digital Evidence System Small Claims, https://www.lacourt.org/DigitalEvidence/#faq (last visited Oct. 21, 2024).
LA Court, Superior Court Of Los Angeles County To Pilot Digital Evidence System In Select Small Claims Courtrooms Beginning Monday, September 23 (September 20, 2024), https://www.lacourt.org/newsmedia/uploads/1420249201439024PN09-20-2024DigitalEvidenceSystem.pdf (last visited Oct. 21, 2024).
LA Court, Digital Evidence System Supported File Formats, https://www.lacourt.org/digitalevidence/doc/LASC%20-%20Portal%20Supported%20File%20Format.pdf (last visited Oct. 21, 2024).
LA Court, How to Upload and Share Evidence Using the Digital Evidence System for Litigants, https://lascpubstorage.blob.core.windows.net/cpw/LIBSVCHumanResources-77-DigitalEvidencePortalforLitigants.pdf (last visited Oct. 21, 2024).
<重要數位資料治理暨管理制度規範 (EDGS) Essential Data Governance and Management System （2021年1版)>，財團法人資訊工業策進會科技法律研究所網站，https://stli.iii.org.tw/publish-detail.aspx?d=7198&no=58（最後瀏覽日：2024/10/01）。
美國聯邦第9巡迴上訴法院日前針對一項於2005年制定之加州法律進行罕見的聽審程序，以便決定此一州法是否因違反聯邦憲法第一修正案而無效。 此一法律之內容係禁止販售或出租暴力電玩予任何未滿十八歲之人，且要求此種電玩均須加以明確標誌。而電玩廠商則宣稱此一法律已侵犯了未成年人受憲法第一修正案所保護之言論自由。而值得注意者為，除去年下級法院已對此一案件做出電玩廠商勝訴之判決外，其他的州法院也紛紛做出具有類似限制內容之法律為違憲無效之判決。 然而，儘管如此，加州檢察總長Zackery Morazzini依然表示：州政府本即有權協助家長使未成年人遠離暴力電玩的不良影響。且美國聯邦最高法院亦已肯認禁止未成年人接觸明顯「性資訊」之法律為合憲。與此相同，暴力電玩可說亦同樣具有「猥褻」之特性。 而電玩廠商於訴訟中則表示：倘若此一法律得以合憲，則勢必會產生滑坡效應，即州政府勢必將會以保護兒童為藉口，而對於其它資訊，諸如同性戀、性教育、生育控制等等之提供作出更多的限制。而此種滑坡效應，顯然亦是第9巡迴上訴法院所關切的重點之一：如Alex Kozinski及Sidney Thomas兩位法官，均在聽審程序中特別表達對於此一效應的關注。 無論如何，上訴法院亦將於未來幾個月內對於此案做出判決。然而，顯而易見的是，無論上訴法院會如何裁判，本案最終仍須經聯邦最高法院裁決後方能有最終決定。
通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office，以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》（AI Act, 以下簡稱AIA法案）關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models，以下簡稱「GPAI實踐準則」)，並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2]，針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務，提出模型文件(Model Documentation)標準與格式，協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務，並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況，提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者（以下稱「下游提供者」）及應向AIO提供相關資訊，其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件，並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任，其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎，這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供，以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件，是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序，確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更，包括同一模型的更新版本，同時保留模型文件的先前版本，期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求，確保在保護商業機密的同時，滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同，各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊，GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露)，其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外，應提供的資訊分為八大項，內容應包括： (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name)：模型的唯一識別碼（例如 Llama 3.1-405B），包括模型集合的識別碼（如適用），以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity)：提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點，來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies)：若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果，須列出該等模型的名稱（及相關版本，如有多個版本投放市場）。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構：模型架構的一般描述，例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格：模型主要設計規格的一般描述，包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size)：說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range)：提供模模型參數總數，記錄至少兩個有效數字，例如 7.3*10^10 參數，並勾選參數(大小)所在範圍的選項，例如：☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels：列舉在歐盟市場上使用模型的採用法，包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License：附上授權條款鏈結或在要求時提供副本；說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權；列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy：附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses：例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems：例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration：例如使用說明、基礎設施、工具）的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software：使用模型所需任何軟硬體（包括版本）的描述，若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process)：訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述，包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標，以及不同參數的相關性（如適用）。例如：「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練，以使模型與人類價值觀一致，並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale)：如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality：勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance：勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained)：取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述，包括用於註釋資料的方法及資源，以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料，如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露，應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points：說明訓練、測試及驗證資料的大小（資料點數量），連同資料點單位的定義（例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀）。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics)：指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述，如領域（例如醫療保健、科學、法律等）、地理（例如全球、限於特定區域等）、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies)：指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述，如清理（例如過濾不相關內容如廣告）、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability)：在資料獲取或處理中實施的任何方法描述（如有），以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源，包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII)，以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases)：描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time)：所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training)：說明訓練使用的測量或估計計算量，以運算表示並記錄至其數量級（例如 10^24 浮點運算）。 3.測量方法論(Measurement methodology)：描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法：說明訓練使用的測量或估計能源量，以百萬瓦時表示（例如 1.0x10^2 百萬瓦時）。若模型能源消耗未知，可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量，提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法：以浮點運算表示方式（例如 5.1x10^17 浮點運算）說明推論運算的基準計算量，並提供計算任務描述（例如生成100000個代幣Token）及用於測量或估計的硬體（例如 64個Nvidia A100）。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時，應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式，公開揭露聯絡資訊，供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊，以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時，GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊，在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，對使其充分了解GPAI模型的能力及限制，並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供，除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式，作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制，並保留控制證據以供證明遵循AIA法案，且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時，宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料，到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計，甚至運算與能源消秏等，構面完整且均有欄位說明，而且部分欄位直接提供選項供勾選，對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊，以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。因此，表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者，例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料，無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件，並要求於網站等適當地，公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時，為確保資訊的品質及完整性獲得控制，該準則亦明示不僅應落實且應保留證據，以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案，草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節，已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制，即可推動GPAI模型資訊的揭露，對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求，即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險，同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求，透過通過評測的正面效益，運用AI風險評測機制的資訊提供要求，前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則，將可以立即可獲得一定程度的實質落實，緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 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：2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日：2025/07/30)
從國際體育項目認定方式觀電子競技正名從國際體育項目認定方式觀電子競技正名 資策會科技法律研究所 法律研究員 丘瀚文 104年12月 壹、前言 電子競技目前仍無統一定義，本文對其定義是「利用電子設備，使參與者能在虛擬的空間中進行之競賽活動」。2015年10月26日臺北市產發局局長私下拜會教育部體育署，請求體育署將電子競技正名為體育項目，教育部雖未給予肯定回答，僅回覆需經由國際奧林匹克委員會(International Olympic Committee，下稱：國際奧會)及中華奧林匹克委員會認可，電子競技方能成為正式運動項目，可知電子競技已開始獲得官方注意[1]。 為何電子競技需要正名為體育項目？蓋現行電子競技選手多為年輕族群，常面對兵役、學業兩大方面問題，其中又以兵役問題影響最大，選手除了必須以延畢的方式躲避兵役，且無法至其他國家電子競技戰隊長時間服務，否則可能違反妨害兵役治罪條例之核准出境期限問題[2]。又現今社會普遍對於電子競技認識仍停留玩樂的印象，而並非產業鏈，此點造成電子競技贊助與推廣困難重重；而電子競技獲正名體育項目後，電子競技之贊助企業得依法減稅[3]，可吸引更多廠商投資產業鏈，對整體電子競技產業推廣而言將獲益匪淺[4]。 既已得知電子競技正名體育項目重要性，故以下便從「體育項目認定依據」與「體育項目認定要件」兩方面分析之。 貳、評析 一、我國體育項目認定依據 依體育署2015年10月26日之新聞稿，我國當前推展運動政策主軸仍以發展奧運、亞運運動項目為優先考量，故對於「電子競技」列為運動項目的議題，該署認為尚須得國際奧會與國際單項體育總會聯合會(SportAccord，下稱：單體總會)認可方得為之[5]。 惟查我國體育法並無體育項目認定一詞，上開說法並無法令依據，其論述基礎應為教育部所提出之體育運動政策白皮書所稱「……目前我國體育政策目標為提升我國國際競技運動水準，故以奧運、亞運項目為主去做選手培育與全民推廣，因而體育發展重點集中傳統體育項目上」[6]。在此前提下，電子競技欲獲承認為正式體育項目，實僅須我國體育政策變更，體育項目之認即毋庸與國際奧會與單體總會之認定連結。惟現今政策尚未更改，以下便依現行政策，研析國際奧會與單體總會對於體育項目之認定標準，並對電子競技是否符合國際認定體育項目標準進行分析。 二、國際奧會與單體總會認定體育項目要件 我國於政策上要求體育項目需經由國際奧會與單體總會承認者方得成為我國正式體育項目，故以下即就國際奧會與單體總會體育項目認定標準進行研析。 (一)國際奧會體育項目之認定門檻 奧林匹克運動會競賽項目分為夏季與冬季，其設置和取消均由國際奧會全體委員決定。依據2002年國際奧會所發佈之奧林匹克計畫和建議，可列入夏季奧林匹克運動會計畫的新項目必須符合至少4個洲75個國家發展男子體育項目、至少3個洲40個國家發展女子體育項目；而冬季奧運會比賽項目則須至少有3個洲25個以上國家發展體育項目，方得列為冬季奧林匹克運動會項目[7]。 (二)單體總會體育項目之認定標準 單體總會是受少數受到國際奧會認可的國際性體育組織，在國際間管轄一項或多項動項目，並管轄區域性國際運動總會，如國際籃球總會FIBA、國際足球總會FIFA、國際游泳聯合會；其主要任務是負責運動項目的技術監督和行政管理方面的工作，具體作用則是制訂並推廣運動計畫並保證該運動計畫在全世界的開展[8]。 單體總會將運動分為心智、肢體、機動性、協調性、動物駕馭5大類，而所有運動均應包含如下5個要件[9]： 1.該項運動必須包含競爭的成分。 2.該項運動不能存有任何「運氣」成分。 3.該項運動不應對運動員或參與者的健康與安全造成過度的風險。 4.該項運動不能傷害任何生物。 5.該項運動不得僅依賴單一供應商所提供的設備。 三、電子競技通過國際體育項目審查的可能性 目前全球有正式法規、行文認可電子競技為正式運動項目的國家僅有中國、韓國、義大利、馬來西亞及美國，仍未達較低門檻之冬季奧運會承認項目標準，即3個洲合計25個以上國家發展體育項目，故目前電子競技恐無法通過國際奧會體育項目認定標準。 單體總會體育項目承認標準中，電子競技雖符合競爭成分要求、且未對運動員或參與者的造成安全過度風險與傷害生物，但要件中之「不能存有任何運氣成分」與「不得僅依賴單一供應商所提供的設備」則可能出現問題；因為電子競技中常常有所謂機率性的道具存在遊戲中，且知名遊戲製作常常依賴單一遊戲製造商所提供。 本文認為「單一供應商所提供設備」是忽略了電子競技比賽項目為數款遊戲，其無依賴單一或特定遊戲供應商。但在另一方面，由於電子競技機率性的道具影響，往往大於其他運動的不穩定因素(如天氣、濕度)，致使其競爭公平性存疑；電子競技為一個集合名詞，其包含各式電子競技遊戲，縱使認為電子競技項目可納入全無機率性道具遊戲做為體育項目，亦難防因遊戲資料更新或遊戲代理商更易，而使遊戲內容改變為具有機率性道具之要素，故本文認為電子競技難以通過單體總會之體育項目認定標準。 參、結論 電子競技是否為正式體育項目現今固仍有爭議，惟根據資策會產業情報研究所(MIC)統計，台灣2014年遊戲業產值新台幣506億元，較2013年的453億元成長11.7%，產值已然不可小覷[10]，產值逐年增加確是不爭事實，而我國在此電子競技領域競賽，獲得亮眼成績。電子競技更從硬體周邊、遊戲製作、競技賽事發展到轉播授權形成一個不可忽視的產業鏈。事實上，依《國民體育法》第1條，體育之目的為鍛鍊國民健全體格，培養國民道德，發揚民族精神及充實國民生活，而電子競技與智力體育項目如橋牌、象棋等類似，均具有培養國民道德與充實國民生活功能，亦符合當前《國民體育法》立法精神，也能達推動電子競技產業鏈目的。但礙於傳統社會觀感使電子競技推行面臨家長不贊同孩子投入、企業亦不願贊助的窘境，雖此問題並非一定要靠正名電子競技方式解決，但正名電子競技絕對是成本以及效果最顯著方式。因此，關於體育項目認定，本文認為應修正現行體育政策，使我國體育項目認定與國際體育團體認可脫鉤，使電子競技可獲得官方認可，擺脫民間負面印象並帶動電子競技周邊商品銷售，促進經濟成長。 [1] Zou Chi，〈電競才正名為運動項目 體育署不到半天就反悔〉，The News Lens 關鍵評論，2015/10/27，http://www.thenewslens.com/post/237818/ (最後瀏覽日期：2015/01/07) [2] 妨害兵役治罪條例第3條「役齡男子意圖避免徵兵處理，而有下列行為之一者，處五年以下有期徒刑一、徵兵及齡男子隱匿不報，或為不實之申報者。三、徵兵檢查無故不到者。七、核准出境後，屆期未歸，經催告仍未返國，致未能接受徵兵處理者。」(節錄) [3] 運動產業發展條例第26條「營利事業合於下列之捐贈，得依所得稅法第三十六條第一款規定以費用列支，不受金額限制： 一、捐贈經政府登記有案之體育團體。二、培養支援運動團隊或運動員。三、推行事業單位本身員工體育活動。」(節錄) [4] 周之鼎、洪聖壹，〈台灣電競之路(上)：10年翻轉最速！電子競技產業須正名〉，ET遊戲雲，2015/11/09，http://www.new0.net/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E9%9B%BB%E7%AB%B6%E4%B9%8B%E8%B7%AF(%E4%B8%8A)%EF%BC%9A10%E5%B9%B4%E7%BF%BB%E8%BD%89%E6%9C%80%E9%80%9F%EF%BC%81%E9%9B%BB%E5%AD%90%E7%AB%B6%E6%8A%80%E7%94%A2%E6%A5%AD%E9%A0%88%E6%AD%A3%E5%90%8D-1093122.html(最後瀏覽日期：2015/12/31) [5] 教育部體育署，〈對體育署將「電子競技」列為運動項目回應說明〉，2015/10/26，http://www.sa.gov.tw/wSite/ct?xItem=15870&ctNode=300&mp=11 (最後瀏覽日期：2015/12/31) [6] 教育部，〈體育運動政策白皮書〉，2013/09，http://www.sa.gov.tw/saAdmin/gipadmin/site/public/Data/f1392626664065.pdf?ctNode=1140&idPath=214_226_1140(最後瀏覽日期：2015/12/31) [7] OLYMPIC PROGRAMME COMMISSION,Review of the olympic programme and the recommendations on the programme of the games of the xxix olympiad, beijing 2008(2002), http://www.olympic.org/Documents/Reports/EN/en_report_527.pdf (last visited Dec. 16, 2015). [8] OLYMPIC.ORG,IOC statement on SportAccord(2015), http://www.olympic.org/news/ioc-statement-on-sportaccord/246251 (last visited Jan. 8, 2016) [9] SPORTACCORD,Definition of sport, http://www.sportaccord.com/about/membership/definition-of-sport.php (last visited Dec. 16, 2015). [10] 吳金英，〈遊戲軟體業：中國將取代美成為手遊大國〉，2015/08/04， http://www.topology.com.tw/news/newscontent.asp?ID=PC0AFD9B3B0K9N1HCPJQ1NT5P2 (最後瀏覽日期：2015/12/31)
美國聯邦交易委員會提出巨量資料報告，關注商業應用之潛在歧視性效果美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2016年1月6日公布「巨量資料之商業應用」報告(Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion? Understanding the Issues)，報告中歸納提出可供企業進一步思考之數項議題，期能藉此有助於企業確保巨量資料分析應用之正當合法性，並避免產生排除性或歧視性之對待，但同時亦能透過巨量資料之分析應用為消費者帶來最大的利益。FTC主委Edith Ramirez表示，巨量資料之重要性於商業之各領域均愈發凸顯，其對於消費者之潛在利益自是不言可喻，然企業仍應確保巨量資料之利用不會產生傷害消費者之結果。 「巨量資料之商業應用」報告經徵集公共意見與彙整相關研究後，聚焦於巨量資料生命週期的後端，亦即巨量資料被蒐集與分析之後的利用。報告中強調數種能幫助弱勢群體的巨量資料創新利用方式，例如依病患之生理特性量身訂作並提供醫療照護，或是新的消費者信用評等方式。報告同時也指出可能因為偏見或資料錯誤帶來的風險，像是信用卡發卡銀行降低某人信用額度的原因並非基於該持卡人之消費與還款記錄，而是與該持卡人被歸為「同一類型」之消費者所共同擁有之記錄與特徵。其次，報告對巨量資料於商業領域之利用可能涉及之法規進行了初步盤點，包括公平信用報告法(Fair Credit Reporting Act, FCRA)、與機會平等相關之聯邦立法—像是基因資訊平等法(Genetic Information Nondiscrimination Act, GINA)、以及聯邦交易委員會法，報告也列出7項預擬提問，協助企業因應巨量資料商業利用之法令遵循問題。