英國於2024年11月提出資料使用與近用法案(Data (Use and Access) Bill)修正案,其修正內容包含強化數位證據資料之可信任性。
根據英國數十年來的法院判決,可以觀察到英國法院信任電腦自動產出的資料,因此除非當事人提出反證,否則將推定電腦證據是可信賴的。然而,該見解導致英國爭議案件「郵局Horizon系統出錯案」的發生,亦促使資料使用與近用法案修正案的提出。
資料使用與近用法案修正案於第132條新增與數位證據相關的條款,同條第1項規定由電腦、裝置或電腦系統產生的數位證據,符合下列規定者,於訴訟程序中可以作為證據。
a、 數位證據以及產生數位證據或衍生數位證據之系統之可信任性未受質疑。
b、 法院確信無法合理地挑戰系統之可信任性。
c、 法院確信數位證據源自可信任的系統。
此外,同條第4項規定第1項第c款所指之可信任的系統,應包括適用於系統運作的任何指示或規則,以及為確保系統中保存的資料的完整性而採取的任何措施。
綜上所述,英國逐漸扭轉過去英國法院認為由電腦自動產生的資料具有可信任性之見解,並透過資料使用與近用法案修正案修正對於數位證據的認定,未來在涉及數位證據的案件中,檢辯雙方需要證明作為數位證據的資料完整性具有可信任性。
我國企業如欲強化數位資料的可信任性,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),建立並落實數位資料管理流程,除可確保數位資料的完整性及正確性具有可信任性,亦可提升法院採納數位資料作為證據之可能性。
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2007年2月份美國加州聖地牙哥法院甫宣判,微軟公司必須支付約15億美元(折合新台幣近500億元)給阿爾卡特(Alcatel-Lucent)公司,以解決微軟公司產品使用MP3技術所引發的糾紛。不過在3月初,另一位聯邦法官Rudi Brewster做出一項裁定,駁回阿爾卡特公司所有的主張,因為阿爾卡特公司主張微軟公司侵害一項其所有之有關語音編碼的技術專利。 微軟與阿爾卡特的專利官司可追溯至2003年,當時未合併前的朗訊(Lucent,二公司於2006下半年合併)公司控告PC製造商Dell與Gateway使用其所擁有的MP3技術專利。微軟公司後來被捲入這場專利糾紛,與阿爾卡特(Alcatel-Lucent)公司專利官司的糾紛日益擴大。二家公司爭訟的結果,在2月份的判決,根據2003年5月以來微軟公司所賣出的每台Windows PC數目,來計算出可能造成的損失,所以微軟公司才必須付出約15億美元的天價。 但是3月的這項裁定,卻阻止阿爾卡特公司趁勝追擊。在知識經濟的時代中,專利訴訟的結果甚至可能影響一家公司的興亡,相信沒有多少家公司可以輕易付出15億美元的賠償,如何確保不侵犯他人的智慧財產是很重要的課題。此外,爭訟的雙方都是業界的重量級廠商,不論結果如何,後續的發展都值得大家關注。
加拿大交通部提出加拿大自駕系統安全評估文件加拿大交通部(Department of Transport Canada)於2019年1月發布「加拿大自駕系統安全評估(Safety Assessment for Automated Driving Systems in Canada)」文件,該文件將協助加拿大企業評估其發展高級(SAE第三級至第五級)自駕層級車輛之安全性,並可與美國相關政策進行整合。該文件指出,因相關技術尚在發展之中,不適合使用強制性規範進行管制,因此將利用引導性之政策措施來協助相關駕駛系統安全發展。加拿大交通部於文件中指出可用於評估目前自駕車輛研發成果之13種面向,並將其分類為三個領域: 自駕技術能力、設計與驗證:包含檢視車輛設計應屬何種自駕層級與使用目的、操作設計適用範圍、物件及事件偵測與反應、國際標準、測試與驗證等。 以使用者為核心之安全性:包含安全系統、人車界面與控制權的可取得性、駕駛/使用人能力與意識教育、撞擊或系統失靈時的運作等。 網路安全與資料管理:包含管理網路安全風險策略、售後車輛安全功能運作與更新、隱私與個資保障、車輛與政府分享之資訊等。 加拿大交通部鼓勵企業利用該文件提出安全評估報告並向公眾公開以增進消費者意識,另一方面,該安全評估報告內容也可協助加拿大政府發展相關安全政策與規範。
韓國公共行政安全部制定《公部門AI倫理原則》草案,以提升民眾對公部門應用AI之信任2025年11月,韓國公共行政安全部(Ministry of the Interior and Safety,下稱MOIS)於新聞稿宣布制定《公部門AI倫理原則》草案,追求公益、公平無歧視、透明、問責明確、安全性及隱私保護等六大核心價值,旨於促進創新、提升民眾對公部門應用AI之信任。 一、適用範圍 《公部門AI倫理原則》草案適用對象為公部門,包含中央、地方政府機關等,其性質為不具強制力的指引。 二、檢核表分三階段漸進式管理 《公部門AI倫理原則》草案依AI 應用的複雜程度分為三階段漸進式管理,設計最高達90個細項的檢核表(Checklist),惟目前尚未公開詳細內容: (一)第一階段:基礎導入(AI基礎應用) 針對技術引進的初步活用階段,共包含31個檢核項目,旨在建立基礎的倫理合規防線。 (二)第二階段:進階應用(AI決策支援) 適用於AI提供資料分析與建議以輔助人員進行行政決策的情境。隨著影響力提升,檢核項目擴增至74個,強化透明性與責任性的審查。 (三)第三階段:深度融合(AI自主決策) 針對AI具備高度自主決策權的高風險情境(如自主化服務或複雜判斷),執行最嚴密的倫理檢查,共達90個檢核項目。 建議公部門依檢核表自行檢查,並依結果建立「調整與回饋」的循環機制,以因應不斷變化的技術環境。 MOIS部長指出,未來將進一步蒐集學界意見以完備倫理原則,並開發一套AI倫理原則之培訓課程,確保一線能落實執行這90個檢核項目,保障人權與基本權利。 由於目前未見90個檢核項目內容,值得持續追蹤後續進展。 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)
美國參議員提案鬆綁天使投資人須揭露自身財務資料的規定美國民主黨參議員Chris Murphy在2015年4月16日捲土重來提出「榮光法案」(Helping Angels Lead Our Startups Act,以下簡稱HALOS Act)。HALOS法案在上個會期胎死腹中,此次重新提出,旨在強調暢通管道以投資新創公司之重要性,Murphy表示:「我們應該尋求更便利的管道,讓各種財務狀態但具備財務知識的投資人(knowledgeable investors of any financial status)都能投資新創公司,利用他們的專業和資金來增強新創公司成功的可能性。」 舉辦「Demo Days」或「Pitch Events」,是現行許多美國創業家藉以增加與天使投資人(Angel Investors)連結的方式。在「Demo Days」此種場合,創業家通常僅向與會者展示其產品或服務,而不主動進行籌資,避免提及或發送與公司財務預測、業務成長等等與招募投資人有關的資訊、文件。 在「Pitch Events」的場合,其主要目的則為發掘潛在投資人,進而籌募新創公司所需之資金。但此種類似投資說明會的「Pitch Events」必須受到美國2012年「新創企業啟動法」(Jumpstart Our Business Startups Act,以下簡稱JOBS法)的規範,也就是會議進行方式是否涉及1933年證券交易法Rule 502(c) of Regulation D所指之「公開徵求」(general solicitation)、參與者是否為「合格投資人」(accredited investor)等問題。所謂的合格投資人是指符合一定的資格而足以被認定具有充分財務決定能力,JOBS法因此要求這些天使投資人必須交出一定的個人財務資料作為佐證。 批評者認為這些規定無助於讓新創公司籌募所需資金,也因此無法創造更多就業機會,因為許多投資人對於必須將自己的財務狀況分享給新創公司,甚至是活動策展人,往往是感到不太自在的。Murphy參議員認為這些規定是「繁瑣的第三方審核程序」、「是一種對隱私的侵犯,嚇跑了那些想要想要支持新創公司的投資人,特別是在新創公司最需要資金的時刻」。 Murphy參議員提出此法案回應了批評者的建議,主張法規對於這些天使投資人團體(Angel Investor Group)應該有不一樣的規範方式,因為這些天使投資人與新創公司通常早已具有家族或朋友等人際網絡關係。