西班牙隱私保護專責機構對Google發動刑事制裁程序

  西班牙隱私保護專責機構「資料保護專員」(Data Protection Commissioner;一般多以其西班牙文縮寫AEPD簡稱之 ),針對Google街景服務(Street View)攝影過程中不當蒐集網路用戶資訊一事,於2010年10月18日對Google發動刑事制裁程序(criminal sanction procedure)。AEPD於其網站上發表聲明,其已經掌握Google涉及五項犯罪活動的證據,其中包括蒐集Wi-Fi用戶資訊並將相關資料傳送回美國等,AEPD已將相關證據資料提交馬德里法院。

 

  Google街景服務提供全球諸多地區的地理圖片,但此一服務也引發人們對於侵犯個人隱私之擔憂。儘管Google先前已多次針對街景攝影車攫取Wi-Fi用戶未經加密訊息之行為進行道歉,但仍有諸多國家對於Google是否違反內國隱私保護法規展開調查。

 

  此次AEPD採取法律行動前,事實上西班牙網路用戶權利協會已就相同問題Google提起訴訟,而西班牙法院亦於今年8月展開調查。AEPD對外表示,一旦法院認定Google犯罪情事屬實,各個犯罪行為將可處以6萬至60萬歐元之罰金。無獨有偶,加拿大政府亦於10月19日認定Google收集Wi-Fi用戶資料之舉動,屬於違法行為。

相關連結
※ 西班牙隱私保護專責機構對Google發動刑事制裁程序, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5318&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/25)
引註此篇文章
你可能還會想看
何謂日本「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書」?

  「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書(産学官共同研究におけるマッチング促進のための大学ファクトブック)」為日本經濟產業省與文部科學省所共同設置的「促進創新產官學對話會議」議定後向外提出,期待藉此使企業更容易理解大學的產官學合作現狀,進一步實現正式的產官學連攜活動。   該概況調查書的先行版中收集整理了各大學整合產官學連攜的實績等資訊,2018年發布的正式版則統整日本327所大學的情報,擴充並更新了該概況調查書的內容,包含:1.產學連攜相關的聯絡窗口資訊等;2.產官學連攜活動的配套方針與往後期待重點化的事項;3.產學連攜之本部機能的相關情報;4.面向正式共同研究的配套措施,如平均交涉期間、跨領域型共同研究;5.各大學之專精領域及其實例;6.資金、資產及智慧財產相關連的持有使用狀況;7.大學發起的創投事業數及其支援體制;8.混合僱用制度的狀況。

中國大陸通過《中華人民共和國電子商務法》 針對「電子商務平台經營者」制定專節

  中國大陸於2018年8月31日第13屆全國人大常務委員會表決通過了《中華人民共和國電子商務法》(以下簡稱《電商法》),並將於2019年1月1日實施 。《電商法》首條揭示了「保障電子商務各方主體合法權益、規範電子商務行為、維護市場秩序」之意旨,除以「電子商務經營者」為主要規範對象外,亦涵蓋了法律行為、支付與物流、爭議解決等各個交易層面。   有鑑於電子商務平台對市場的主導作用,《電商法》特別針對「電子商務平台經營者」(以下簡稱「平台」)制定專節,要求其審核平台內經營者之資質資格,並課予其保障智慧財產權及消費者人身、財產安全之義務。分述如下: 為因應電子商務平台上仿冒偽劣品氾濫之窘境,《電商法》規定平台於接收權利人所發送之侵權通知後,須採取刪除、屏蔽、斷開鏈接、終止交易和服務等行動,否則需就損害擴大之部分,與平台內經營者負連帶責任。此外,平台「明知」或「可得而知」平台內經營者已侵害智慧財產權,而未採取必要措施者,亦須與侵權行為人承擔連帶責任。 如商品或服務涉及消費者之生命、健康,則平台負有:(1) 對平台內經營者資質資格之審核義務;以及(2) 對消費者之安全保障義務。如因未履行上開義務而造成消費者損害,需與該平台內經營者承擔「相應的責任」;換言之,平台是否踐履相關義務應依實際個案認定。同時增加行政罰規定,違者由市場監督管理部門責令限期改正,最重並得課處200萬元之罰款 。

流行音樂「取樣」之著作權概念

  流行音樂之抄襲,於我國著作權法之評價上,是以著作權法第91條第1項「擅自以重製之方法侵害他人之著作財產權者」來評價,我國智慧財產法院已有相關判決可供參酌,如智慧財產法院 103 年刑智上易字第 47 號刑事判決。惟流行音樂之創作,往往受到流行趨勢及過去其他作品的啟發,但將任何的風格上的模仿皆認為係著作權之侵害顯然並不恰當,而旋律相似度高達九成左右者屬於抄襲固然無庸置疑,然僅取樣(sampling)使用少數詞曲,用以表達概念或致敬之使用他人創作情形,其判斷標準,或可參考美國法院之判決見解。   2003年的Newton v. Diamond案中,第九巡迴上訴法院認可「微量取用」(de minimis use)原則,認為在有數十秒的取樣情形時,當一般聽眾不認為是挪用,即構成微量取用,並無實質近似,且若未取樣原曲之重要部分,亦不構成抄襲。但2005年時,聯邦第六巡迴上訴法院在Bridgeport Music, Inc. v. Dimension Films案中,對微量取用的情形提出「明確性規則」(bright- line rule),認為必須要取得授權方得取樣;而美國最高法院則在1994年的Campbell v. Acuff-Rose案中,認為雖有擷取他曲旋律,但整體曲風不同時,採取轉化性原則,認為構成合理使用。

世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧

世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。

TOP