WTO歐盟生技產品案解析（下）
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐洲聯盟法院(CJEU)佐審官 (Advocate General ) Paolo Mengozzi 於今年(2016) 9月8日提出一份不具拘束力之「航空乘客個人資料共享協議(草案)」( European Union on the transfer and processing of passenger name record data (“PNR Agreement”)) 法律意見，認為協議應遵守歐盟憲章有關人權之基本原則。此份法律意見為歐洲聯盟法院首次就國際協議草案，檢視與歐盟憲章有關規範之一致性。 [背景] PNR協議草案於2010年5月開始協商，2014年6月25日簽署。主要以反恐為目的讓歐盟與加拿大交換航空乘客資訊(包括旅客姓名、旅行日期、行程記錄、機票、聯繫資訊、旅行社等其他有關資訊)。除加拿大之外，歐盟亦與美國、澳洲簽有類似資料共享協議。關注到PNR協議有關隱私、人權之議題，歐盟議會將PNR協議提至歐洲聯盟法院審議。 [法律意見] 佐審官認為，協議同意在特定條件下就限定目標之乘客蒐集其敏感資訊，未違反歐盟憲章；然PNR協議草案仍有部分內容違反歐盟憲章：即草案允許歐盟、加拿大主管機關使用乘客姓名等數據，已逾越預防恐怖組織犯罪和跨國犯罪的必要範圍。 因歐洲聯盟法院去年已廢除歐盟與美國之間之安全港(Safe Harbor)法案，隨後雖起草隱私保護協議(Privacy Shield)，但仍有意見質疑隱私保護之完整性。PNR協議草案法律意見之提出，可窺歐盟關於隱私保護之立場。
歐盟法院判決，電信業者是否有提供其客戶個人資料之義務，由各會員國自行制定規範歐盟法院於2008年1月29日判決（Az. C-275/06）指出，基於歐盟現行相關指令規範，並未強制或禁止電信服務提供者有提供客戶或使用者之個人資料的義務。 本案源起於西班牙著作權人團體Productores de Música de España對電信服務提供者Telefónica提出之著作權侵害訴訟。原告Productores de Música de España主張被告Telefónica有義務提供其網路使用者之身分，因該網路使用者乃透過被告所提供之連線服務，連線至檔案分享平台KaZaA，並提供下載違反著作權之音樂檔案。被告Telefónica 則根據西班牙現行資訊社會及網路使用之相關規範，拒絕提供該客戶之個人資料。根據西班牙法令，僅有在刑事犯罪追訴或有明顯侵害公益之情事下，始允許電信服務提供者提供客戶之個人資料。 西班牙法院因此向歐盟法院提出預先決定（Vorabentscheidung)*之請求，請其確認基於現行歐盟法規，各會員國是否應強制民事訴訟程序之當事人，即本案的電信服務提供者，有提供足以確認其使用者身分之資料的義務規定，以達有效遏止著作權侵害之目的。歐盟法院在分析各相關指令如電子商務、隱私權保障等相關規定後，認為歐盟現行法規並未就此議題有強制規定，各會員國應於考量隱私權以及其他權利之保障，且在不違法歐盟規範前提下，自行決定是否在國內制定類似之規定。 反觀德國在落實歐盟「儲存通訊資訊指令（Directive 2006/24/EC）」於國內法後，則允許在符合特定情況下，當事人於民事訴訟程序中有提供個人資料之義務。該法令因存有違反隱私權保護之爭議，通過後迄今仍有極大之反對聲浪。 *因歐盟條約規定，若會員國法院對於條約解釋、共同體組織與歐洲中央銀行行為之有效性與解釋以及執委會所設立的機構的章程之解釋有疑問，且會員國法院認為上述問題之決定於判決之作成有其必要，得申請歐洲法院裁決，此為預先決定。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
吸引優秀外籍人才，澳洲祭出租稅優惠全球化競爭之趨勢下，各國紛紛寄出各式誘因以搶奪優秀人才，澳洲政府在今（ 2006 ）年 2 月中向國會提出所得稅法修正案（ Tax Laws Amendment (2006 Measures No. 1) Bill 2006 ）， 期能將優秀高級技術人才延攬至澳洲，使澳洲成為國際企業之營運重鎮（ as a business location ）。 目前根據澳洲稅法規定，因工作而在澳洲暫時居留者，從課稅角度均被視為澳洲居住者（ treated as Australian residents for tax purposes ），由於澳洲對居住者採取全球課稅（ taxed on worldwide income ）之原則，故除來源於澳洲之所得外，在澳洲工作之外籍人才申報澳洲所得稅時，也需將其在澳洲以外之所得一併申報。雖然目前這些外籍工作者的境外投資所得或可主張租稅減免（ foreign tax credits ）， 但仍須進行年度所得申報，並可能被重複課稅。 新修正規定 引進暫時性居住者（ temporary residents ）之概念，所謂暫時性居住者係指暫時性簽證之持有者，此一簽證乃根據 1958 年移民法（ Migration Act 1958 ）核發。凡持有暫時性簽證者，其澳洲來源所得仍依法課稅，但其國外來源所得則免徵所得稅。另 暫時性居住者之資本利得（ capital gains ）依非居住者身份（ non-residents ）課稅；其對外國債務人提供之貸款利息所得，得免予扣繳（ relief from interest withholding tax obligations ），由於企業乃扣繳之義務人，此等規定可降低企業在管理外籍員工所需付出之法規成本。 新規定無適用年限之限制，亦未規定欲適用新規定者，是否在修正通過前即應具有暫時性居住者之身分， 一般認為，修正之新規定將因租稅部分之誘因，有助於澳洲延攬優秀之外派人才。