英國新聞申訴委員會首度網路影片違反隱私權爭議作成裁定

  英國新聞申訴委員會(The Press Complaints Commission,簡稱PCC)日前針對某報業網路上發布之影片寄出違反隱私權之處罰裁定,該影片為一位16歲之高中學生利用行動電話所拍攝,內容紀錄該學生就讀之班級學生於教室內脫序的上課狀況,該學生錄下脫序現象之目的在向自己父母解釋其數學成績不佳之原因,此一事件被英國報紙The Sun, The Daily Mirror and The Hamilton Advertiser報導出來並將該影片公布於網路。

 

  該校「家長、老師會」(Parent Teacher Association)為此向英國新聞申訴委員會提出申訴,主張報社報導並於網路上公布該影片之行為,構成對於影片中學生之隱私權侵害,因為包括校方、學生以及學生家長皆未對影片播放表示同意。

 

  PCC表示,學校的風紀問題已被認定與公共利益相關,而本案影片學校對於學生鬆散管理導致之脫序行為已經影響學生學習之表現,明顯屬於重要之公共利益事項。然而,該報社於報導此事件時,無論於報紙上之圖片以及網路上之影片皆未加以處理,尤其,網路上之影片有部分學生之身分可被明顯辨識,而新聞媒體具有確保學生隱私權不致於因出現鏡頭前而受到侵害之責,雖然依據該報社表示若將學生影像模糊處理將降低事件可能造成之影響,但學生隱私之保護將比新聞媒體呈現事件之利益更為重要,故裁定該報社違反新聞媒體工作規範中之隱私權保護規定。

 

  PCC從今年(2007年)2月已開始對於報社所擁有之多媒體網路內容規範管理,而該規範並未排除大眾提出之資料,只要該資料為該報社可編輯掌控之範圍內,皆受到規範。

相關連結
※ 英國新聞申訴委員會首度網路影片違反隱私權爭議作成裁定, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2341&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/26)
引註此篇文章
你可能還會想看
澳洲主管機關起訴Google違法誤導客戶同意使用個資

  2020年7月澳洲競爭及消費者委員會(Australian Competition and Consumer Commission, ACCC)正式對Google提告,針對Google於2016年的一項個資改變政策的內容,以誤導的方式取得用戶同意,而擴大使用個資範圍的行為。   於2016年,Google希望透過在其帳戶中所取得的個資,連結到用戶在非Google網頁中的瀏覽紀錄,如此Google將能夠依據這些資訊,更準確的在其他網站中投放廣告,以提升廣告費收入。為結合用戶於Google及其他網站的資料,Google需更改原本的個資隱私政策,然而事實上Google並沒有實際取得用戶對於此項改變的同意,反而以類似服務改進的通知:「我們為您的帳戶加入了一些可選擇性的功能,讓您能更好掌控Google所蒐集的資訊及使用方式,同時允許Google向您展示相關的廣告」等文字,誤導用戶藉以徵得用戶對個資政策改變的同意。   雖然Google承諾於2022年後,逐步移除Chrome瀏覽器中第三方Cookie的啟用,此動作將會阻止其他網站透過網路,追蹤到Google用戶的瀏覽紀錄,但由於目前Google還是依據用戶的瀏覽紀錄,針對用戶的特定偏好投放廣告來賺取收益,因此這種廣告模式短期內不太可能有所改變。若ACCC在這次與Google的訴訟中勝訴,那表示未來業者對於取得客戶同意(包括收集使用個資)的方式,從原本習慣使用概括性描述並隱藏使用個資真正目的等用語,來取的客戶同意的模式將有所改變。

美國國會提出法案,使儲能設備享有投資稅額抵減

  美國國會於2021年3月9日提出「2021年儲能稅制獎勵及設置法草案」(Energy Storage Tax Incentive and Deployment Act of 2021, H.R.1684),擬擴大投資稅額抵減制度(Investment Tax Credit)之適用範圍。有鑑於現行投資稅額抵減制度並不包含儲能設備,然儲能設備對於再生能源發展又具有重要地位,故為獎勵儲能設備之設置,同時輔助再生能源發展,美國國會遂提出前揭草案,並修正美國1986年國內稅收法(Internal Revenue Code of 1986, 26 U.S. Code)§48(a)(3)(A)(vii)以及§25D(a)規定,擬將投資稅額抵減制度擴張及於儲能設備,亦即,未來如草案通過後,不論是發電業者或用電戶只要有合乎規範設置儲能設備,即可適用投資稅額抵減制度,並依照其投資於儲能設備之額度抵減所得稅。   依照美國1986年國內稅收法,現行美國投資稅額抵減制度主要是依照發電業者或用電戶「開始設置再生能源發電設備之時點」以及「設置成本」給予不同程度之所得稅抵減,如發電業者或用電戶越早開始設置再生能源發電設備,發電業者或用電戶可申請抵減所得稅之額度則越高,最高可達該再生能源發電設備成本之30%;反之,如開始設置的時間越晚,則可申請抵減所得稅之額度則越低。舉例言之,如申請人於2020年1月1日以前開始設置再生能源發電設備,而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運,此時可申請抵減所得稅之額度可達該再生能源發電設備成本之30%,反之,如為2021年間開始設置,而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運,此時可申請抵減所得稅之額度僅有該再生能源發電設備成本之22%。   依美國國家稅務局(Internal Revenue Service, IRS)「針對投資稅額抵減制度施工起點標準」行政函釋(Beginning of Construction for the Investment Tax Credit),有兩種判定再生能源發電設備有開始設置之標準,其一為「物理工作物標準」(Physical Work Test),其二為「5%成本支出標準」(Five Percent Safe Harbor),申請人只要符合任一標準,即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。於「物理工作物標準」下,只要該再生能源發電設備之重要基礎零件已開始組裝,即可被認定為已經有再生能源發電設備設置的行為;於「5%成本支出標準」下,只要申請人已經支出該再生能源發電設備成本之5%,即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。但不論以上開何種標準,申請人都必須有不中斷且持續進行設置之事實,始可被認定為其開始設置再生能源發電設備的時間點較早,而申請抵減較多之所得稅,否則即有可能被認定開始設置的時間點較晚,而僅得申請抵減較少之所得稅。

歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效

  歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。   在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。   其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵:   (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。   (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。   在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。   近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」

歐洲法院2017年12月認定Uber是運輸服務業

  巴塞隆納計程車工會認為Uber未受西班牙運輸服務業相關法令管制,而有違反公平競爭之虞,因此向西班牙巴塞隆納3號商事法院提起訴訟。3號商事法院認為有必要進一步釐清Uber之商業模式究竟是否為歐盟法令下之運輸服務業或資訊服務業,亦或兩者均是。這將影響歐盟內部市場指令和電子商務指令之涵蓋範圍,從而決定Uber是否有違反競爭法。   為此,歐洲法院在2017年5月做出先行裁決後,於同年12月做出判決,認定Uber之性質是運輸服務業,因此排除前述指令之適用,應接受各國運輸服務業相關法令之要求,否則違反公平競爭。法院觀點認為縱然其商業模式看似乘客與駕駛之間為自由選擇之連結。然而,Uber提供的平台是這個連結不可或缺的關鍵以外,對於運輸服務的提供,包括價格、車輛、駕駛的選擇具有決定性的影響力。此外,Uber藉由組織這樣的運輸服務來獲取利潤本身就涉及了運輸服務的直接提供。所以Uber整體服務的主要組成部分必須被視為以運輸服務構成,不應被分類為資訊服務。

TOP