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英國50萬筆生醫資料外洩阿里巴巴：去識別化資料的隱私危機

英國50萬筆生醫資料外洩阿里巴巴：去識別化資料的隱私危機

英國人體生物資料庫（UK Biobank）約50萬筆志願者健康資料遭研究人員違約外流，並被上架至阿里巴巴旗下平台販售。本文從法律角度分析此事件的結構性成因，包括去識別化保護的定義、合法授權使用者的行為管控困境，以及資料控制者的問責義務邊界，並對照我國《人體生物資料庫管理條例》的跨境傳輸管制架構，及《個人資料保護法施行細⋯
2026/04/29
美國擬建統一隱私框架：《SECURE 資料法》草案

美國擬建統一隱私框架：《SECURE 資料法》草案

美國共和黨眾議員《SECURE資料法》草案試圖在聯邦層級建立統一的消費者資料保護基準，涵蓋存取、更正、刪除及同意機制等核心消費者權利，並以聯邦法優先適用設計整合各州分歧法規。本文分析法案的適用門檻、豁免體系及執法機制，並指出個人訴訟請求權缺位、AI訓練資料規範不足及聯邦優先適用邊界模糊等制度缺口，同時從台灣科技、金融、⋯
2026/04/29
AI is Watching You!｜Meta 監控員工 法律跟得上嗎

AI is Watching You!｜Meta 監控員工 法律跟得上嗎

路透社報導，Meta將在美國員工電腦安裝追蹤軟體，蒐集鍵盤輸入與滑鼠操作數據，用於訓練AI代理人；加州立法機關同期就規範政府AI決策系統的SB 1248法案展開辯論，卻遭主要勞工團體聯合反對。本文結合Amazon 2018年AI履歷歧視案，從美國聯邦與州法的監控規範現況、GDPR框架下的不同結論，到台灣《人工智慧基本法⋯
2026/04/23
董事與監察人選舉提名制度概說

董事與監察人選舉提名制度概說

在公司法體系下，董事與監察人之選舉，長期以來係公司治理運作中最核心的制度之一。隨著每年股東會旺季來臨，許多公司亦面臨三年一度的董監改選，這不僅是形式上的人事更替，更直接關係到公司未來經營方向與權力結構的重組。董事會及監察人作為公司治理的中樞，其功能主要體現在三個面向：第一，策略引導與重大決策；第二，監督經營階層與風險控⋯
2026/04/08
從 Supermicro 人員事件看供應鏈的遵循與管理：地緣政治下的企業治理新戰場

從 Supermicro 人員事件看供應鏈的遵循與管理：地緣政治下的企業治理新戰場

本文深度剖析在地緣政治動盪下，企業如何應對國際制裁與出口管制。核心內容聚焦於美國《出口管制條例》（EAR）的長臂管轄，特別是「外國直接產品原則」（FDPR）對全球供應鏈的衝擊，強調即便在海外生產，只要涉及美國受控技術或設備，均可能受其限制。透過超微（Supermicro）、希捷（Seagate）、應材（Applied ⋯
2026/04/07
企業的資料治理，是否足以承擔AI法律風險？

企業的資料治理，是否足以承擔AI法律風險？

資料與AI已經不再是單一部門的工具，而是企業營運邏輯的一部分：行銷要靠資料做精準投放、風險控管要靠模型做預測、供應鏈要靠演算法做排程、人資也可能用AI系統輔助做篩選與評估。當資料與模型開始直接影響決策與結果，企業對外造成的影響也隨之放大。其次，資料與AI的風險並非只存在於「有沒有違反個資法」這種單點問題，而往往牽涉到多⋯
2026/02/09
資料治理何以成為AI時代企業治理核心

資料治理何以成為AI時代企業治理核心

當企業高階主管在董事會上討論數位轉型策略時，往往會面臨一個關鍵問題：我們的資料治理機制，是否足以支撐人工智慧應用所帶來的法律風險？ 在數位經濟時代，資料已成為企業最重要的營運資產。然而，缺乏妥善治理的資料，不僅無法發揮其商業價值，反而可能成為法律風險與治理失靈的根源。當資料不再只是輔助決策的工具，而是直接影響市場競爭、⋯
2026/02/02
陳言博律師應邀在第12屆「華岡金融法-全球化逆轉與AI治理法治新局面」以「從經濟安全看美國對於AI科技之管制」進行報告。

陳言博律師應邀在第12屆「華岡金融法-全球化逆轉與AI治理法治新局面」以「從經濟安全看美國對於AI科技之管制」進行報告。

在地緣政治動態發展下，美國一方面為維持其霸權，對其所任畏懼強烈競爭性的國家，如中國，進行一系列高科技(AI)產品與技術的出口管制；另一面在矽谷科技巨頭不斷遊說下，也適度開放高科技產品與技術輸往中國，獲取利益。諸多台灣科技廠商恰巧就在這樣高科技產品與技術的供應鏈及貿易(銷售)鏈中。處於這樣時空環境下的台灣科技廠商要如何遵⋯
2026/01/09
從 Reddit 一則對外送平台的爆料，看 AI 時代的資料治理

從 Reddit 一則對外送平台的爆料，看 AI 時代的資料治理

賴文智律師 一則 Reddit 上的匿名爆料（原文連結），僅用了幾百字，就摧毀被影射的外送平台經年累月建立的高科技形象，取而代之的是「外送血汗工廠」、「詐欺慣犯」等不名譽的標籤。對任何依賴資料決策與演算法營運的企業而言，這並不是單一產業的八卦，而是一個非常具體的警訊—在 AI 時代，沒有永遠的黑箱。只要企業的演算法邏輯⋯
2026/01/03
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