根據2005年一項統計調查指出,員工超過一千人的公司中,36.1%對員工從公司內部外寄的電子郵件加以監視,而同時亦有26.5%的公司正準備對員工由公司內部發送的電子郵件加以監視。若是以員工超過二萬人的公司來看,更有高達40%的公司已然利用過濾科技對員工外寄的電子郵件加以監視,而正準備利用相關科技對員工外寄的電子郵件加以監視的公司亦高達32%。
然而根據歐洲人權法院近日所做出的判決,不論公司是否訂有清楚的員工使用政策,一旦公司並未告知員工其在公司內的通訊或電子郵件往來可能會受到公司的監視,則該公司將可能違反歐洲人權公約(European Convention on Human Rights)。
該案例乃是由於一位任職於英國南威爾斯之卡馬森學院(Carmarthenshire College)的員工—Lynette Copland發現自己的網路使用情形及電話均遭到工作單位之監視,憤而向歐洲法院提出告訴。由於卡馬森學院並未提醒員工在工作場合之電子郵件、電話或其他通訊可能遭到監視,因此Lynette Copland之律師主張當事人在工作場合之電話、電子郵件、網路使用等其他通訊都應具有合理的隱私權期待,而受到歐洲人權公約第8條的保障。歐洲法院判決Lynette Copland可獲得約5910美元之損害賠償以及1,1820美元之訴訟費用。
日本國會於2019年9月6日修正並公布電信法施行細則等規範,以配合2019年5月17日通過修正之《電氣通信事業法》(以下簡稱電信法)。電信法施行細則修正內容可分為︰(1)促進電信服務市場競爭;(2)保護用戶利益等兩大面向。針對促進市場競爭,施行細則明定一律禁止以「繼續」利用通信服務及購買手機為條件提供優惠;惟如非要求繼續利用通信服務時,則可對用戶提供不超過2萬日圓額度之優惠,並針對廉價機種、因通信方式變更需利用新通信服務而購買手機,以及庫存手機等狀況設有例外規定。此外,為避免電信業者在用戶解除契約時透過不當手段影響競爭關係,施行細則亦明定電信契約之年限(2年)及違約金上限(1000萬日圓),並新增業者必須提供無期間限制之契約,以及根據定期契約之有無,月費差額上限為170萬日圓等規定。 在保護用戶利益方面,電信法修正時新增有關代理販售店申請制度,以及業者應於推銷時向消費者告知姓名及行銷目的等規定,故施行細則亦配合上述修法,進一步規範上述規定之適用範圍和例外,指出於店面進行銷售時,因店員都配戴名牌,故不用另外告知姓名。
區塊鏈電子存證法律效力於中國大陸首獲認可中國大陸於2017年8月在杭州設立網路法院(Internet court),專責處理網路購物、線上著作侵權等涉及網路爭議之案件。該法院網站設有「線上訴訟平台」,當事人在該平台使用手機號碼註冊帳號後,可遞交起訴狀和相應的證據材料,勾選所需依據的法律條文,系統將自動讀取該當事人之相關身分資訊、線上交易過程及各類表單資料。 近日該網路法院針對一線上著作權侵權案件,於審判過程中採用區塊鏈電子數據作為證據,等同認可區塊鏈電子存證之法律效力。由於區塊鏈作為去中心化的數據庫,每筆網路交易訊息皆同步於整個區塊鏈網路,因此區塊鏈有著難以竄改、刪除的特性。杭州網路法院將從第三方存證平台的資格、侵權網頁取證技術可信度及區塊鏈電子數據保存完整性進行審查,對本案電子數據之證據效力作出認定。 杭州網路法院認為,對於採用區塊鏈等技術進行存證之電子數據,應秉承開放、中立的態度進行個案分析認定,不得因為區塊鏈等技術本身屬於新型且複雜之技術而排斥或提高其認定標準。本案認可區塊鏈技術存證之法律效力,將對區塊鏈未來應用發展有很大的影響,隨著技術發展逐步成熟,產業應用的實際效果也愈發顯著。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。