美國提出個人資料安全及外洩通報法草案

  華盛頓特區於今〈2010〉年8月5日由阿肯薩州及維及尼亞州參議院議員Pryor及John Rockefeller所倡議之「個人資料安全及外洩通報法」〈Data Security and Breach Notification Act of 2010〉,其旨趣,在於統一美國各州不同個資外洩通報法,並嘗試為消費者個人資料之安全及隱私設定全國性的標準。

  Pryor法案曾於2007年提出,惟當時未能通過,其立法緣由係為處理美國各州、聯邦及國際間政府對個資安全與日俱增之重視。其規範內容,在要求處理及儲存消費者私人資訊,諸如「社會安全碼」〈social security numbers〉之企業,一旦發生資料外洩事件,需對國家提出通報,如該事件對消費者產生現實的「身分盜竊」〈identity theft〉或「帳戶詐欺」〈account fraud〉風險,則應於發現個資外洩六十日內通知受影響之消費者。

  Pryor法案之適用對象甚廣,故有認為,該法一旦通過,其將成為繼美國金融服務法〈the Gramm-Leach-Bliley Act,簡稱GLBA〉後的模範法典,其適用對象包括受GLBA規範之金融機構及任何個人〈any individual〉、合夥〈partnership〉、公司〈corporation〉、信託〈trust〉、工地產產業〈estate〉、合作社〈cooperative〉、協會〈association〉、維持或傳送「敏感的會計資訊」或「敏感的個人資訊」之業主〈entity that maintains or communicates “sensitive account information” or “sensitive personal information”〉,但並不包括任何政府辦事處或其他聯邦、州政府單位、地方政府〈any agency or other unit of the federal,state, or local government〉或任何其下所再劃分之單位〈any subdivision thereof〉。

  惟此一倡議中之資料安全立法不論法令遵循或執行皆有一定難度,因該法雖要求對超出「損害門檻」之資料外洩需對消費者通報,但對「損害門檻」並無明確定義。此外,受影響之企業似無實行適當風險評估之誘因,除需耗費大量成本評估外洩事件是否超過損害門檻外,尚需面臨企業名譽受損與客戶不滿之損失,在個資外洩要素風險指導原則付之闕如之情形下,企業恐無法客觀地評估自身個資外洩之風險。故有建議,解決之道,應明定損害門檻,並聘請外部專家或使用市場新工具,訂定客觀的指導原則,使企業在處理個資外洩問題時能減輕混亂及鼓勵評估結果的一致性並縮短風險評估的時間。

  就資訊安全部分,此法案揭櫫於其通過一年內,美國商務、科學及交通委員會〈Committee on Commerce, Science, and Transportation〉應頒布規定,要求擁有或處理含有個人資料或契約之企業,必須建立並執行蒐集、使用、出售,及其他傳播、維持個人資訊之資訊安全政策,以達保護個人資料之目的。

相關連結
※ 美國提出個人資料安全及外洩通報法草案, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5353&no=16&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/10)
引註此篇文章
你可能還會想看
紐約通過法案,將禁止企業使用未能通過偏見審計的自動化招募系統

  紐約市議會於2021年11月10日通過紐約市行政法規的修正法案,未來將禁止雇主使用未通過偏見審計(bias audit)的「自動化聘僱決策工具(Automated Employment Decision Tools)」,避免因為自動化工具導致的偏見與歧視,不當反映於雇主的最終聘僱決策。   於該法所定義之「自動化聘僱決策工具」,係指透過機器學習、統計模型、數據分析或人工智慧之運算,以實質性協助或取代決策過程,影響最終聘僱決定。而聘僱決定包含篩選應徵者以及對員工作成是否晉升之結果。偏見審計由獨立審計員針對自動化聘僱決策工具進行測試,藉以評估該自動化聘僱決策工具對於雇主依法應申報資訊的影響,例如是否影響及如何影響員工性別、族裔、職位、職務等特徵分布情形。該法並規定雇主或職業介紹機構只有在滿足以下條件的前提下,始得使用自動化聘僱決策工具,包括: 一、通過審計義務:自動化聘僱決策工具須於1年之內通過偏見審計(bias audit)。在使用該工具前,應將該最新審計結果摘要及該工具發行日公告於雇主或職業介紹機構的網站上。除非另有規定,如未有公告,應徵者或員工得提出書面要求雇主於30日內提供自動化聘僱決策工具所收集的數據類型、來源及雇主或職業介紹機構之數據保留政策之相關資訊。 二、通知義務:如欲使用自動化聘僱決策工具對居住在紐約市的員工或應徵者進行評估時,雇主應於使用前的10個工作日內通知該員工或應徵者,且應通知用於評估時所使用之工作資格或特質等參數,並允許應徵者或員工申請以替代方式進行評估。   如雇主或職業介紹機構違反上開規定,第一次違反者將承擔500美元的民事懲罰(civil penalty),如連續違反者,對於之後的違反將承擔500至1500美元不等。目前該法案仍待市長簽署,該法案如經市長簽署通過,將於2023年1月1日生效。

哥本哈根會議集思討論國際綠色技術移轉機制議題,實質突破性進展待後續再議

  去(2009)年12月19日在丹麥哥本哈根落幕的聯合國氣候變遷綱要公約(UNFCCC)第15次締約國會議(COP15)結論中,其中之一是各國達成將建立一套「技術機制」(Technology Mechanism),協助開發中國家獲得減少溫室氣體排放所需的綠色技術,促進綠色技術的發展及移轉,以作為實現減量及調適的支援措施,而這項機制將依據各國的環境條件及需求優先性分別進行。此外,會議並通過採納印度提出建構「氣候創新中心」網絡(Network of Climate Innovation Centers)之提議;不過整體而言,與其他氣候變遷議題一樣,建構國際綠色技術移轉機制之進展並不如預期。   國際間有關促進綠色技術移轉之討論,在UNFCCC第4條即有明文規定,不過這項議題直到2007年召開的COP13會議所宣布的「峇里島行動計畫」(Bali Action Plan)中,與減緩、調適、資金投資並列為後京都機制的四大主軸後,才獲得廣泛重視。而2008年召開的COP14會議中更進一步提出了「波茲南技術移轉策略方案」(Poznan Strategic Programme on Technology Transfer),由已開發國家透過適當的智慧財產權管理,提供開發中國家必要的綠色技術,以達成減緩的目標,當中包括技術需求及評估、技術資訊、有利環境、能力建構及技術移轉機制等具體作法。   在促進綠色技術擴散的大方向下,各國及國際組織也在今年陸續提出不同的倡議,並聚焦到智慧財產權上。諸如作為開發中國家代表的中國、印度及巴西即紛紛呼籲應仿效在緊急情況下對部分藥品專利之強制授權作法,使開發中國家得以免費使用對環境有益技術之專利;歐洲專利局、聯合國環境規劃署以及貿易暨永續發展國際中心三個組織也展開如何使專利制度能更加促進綠色技術之創新及擴散的研究工作。不過由於已開發國家擔心如此喪失龐大的商業利益,並減損創新研發的誘因,因此多採取保留態度。兩大陣營分歧的立場在哥本哈根會議中未能突破,而僅停留在過往共識的重申,也使得國際綠色技術移轉議題將留待2010年6月的波昂會議以及12月的墨西哥會議中持續再議。

英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估

英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月09日 英國政府於2026年3月18日依據《資料使用與存取法》(Data (Use and Access) Act 2025,下稱DUAA)第135條及第136條之法定義務,發布《著作權與人工智慧報告書》(Report on Copyright and Artificial Intelligence,下稱「報告書」)[1]及《著作權與人工智慧影響評估》(Copyright and AI Impact Assessment,下稱「影響評估」)[2]兩份官方文件。前揭文件係英國政府對人工智慧(Artificial Intelligence,下稱AI)使用著作權作品所進行之全面性政策評估,並對英國在AI著作權的修法路徑造成實質影響,使政府原先屬意的修法路徑被迫暫停推進。 壹、事件摘要 英國政府自2024年12月17日起展開「著作權與人工智慧」公開意見徵詢,徵詢期間至2025年2月25日止,共計收到11,520份回應。回應者涵蓋著作權人、創作者、AI模型開發者、學術研究機構、文化遺產機構及法律專業人士等,惟各自占比並未揭露。基於DUAA第135條及第136條之法定義務,英國政府須於法案通過後九個月內完成相關報告,遂於2026年3月18日同步公布「報告書」及「影響評估」。 報告書之主軸在於評估四大政策選項:選項0(維持現狀)、選項1(強化著作權保護)、選項2(廣泛資料探勘例外)、選項3(資料探勘例外附加選擇退出機制)。徵詢結果顯示,英國政府原傾向推動之「選項3」(附選擇退出之廣泛例外),在逾萬份回應中僅獲約3%之支持率,致使政府不得不重新審視其政策立場。 貳、重點說明 一、《資料使用與存取法》之立法脈絡 AI訓練資料可能涵蓋大量受著作權保護作品,如何權衡創作者權益與AI創新的效益,是目前各國所面臨的核心挑戰。此部分涉及各國著作權法規是否允許AI在未經授權的情況下利用著作權保護之作品,各國對此採取不同立場,相關法制爭議至今仍未有定論。英國係於《著作權、設計及專利法》(Copyright, Designs and Patents Act 1988,下稱CDPA)第29A條[3]設有文字及資料探勘(Text and Data Mining,下稱TDM)例外,意即資料使用者得於特定條件下,對其可合法取用之著作進行自動化分析而不構成侵權。惟其適用範圍僅限於「非商業研究目的」,使得AI業者在商業訓練場景中難以援引此一例外。 為解決前述挑戰,英國提出四種政策方向並徵詢公眾意見,其結果可見於「報告書」及「影響評估」。以下針對此四種政策選項進行說明。 二、四大政策選項之比較分析 (一)選項0:維持現狀 選項0係維持英國現行著作權法架構,AI業者原則上須就使用著作權作品取得授權,僅得於CDPA第29A條非商業研究之例外範圍內進行TDM。影響評估指出,現行制度對著作權人之保護在理論上尚稱完備,然受限於AI訓練資料來源缺乏透明度,著作權人實際上難以知悉其作品是否遭擅自使用,舉證更屬不易,致使授權機制形同虛設。此外,若境外AI業者以海外訓練之模型輸入英國市場,英國著作權人之權益亦難以獲得有效保障。 (二)選項1:強化著作權保護 選項1主張進一步強化著作權保護,要求所有AI訓練使用之材料均須取得授權,包括境外AI模型輸入英國市場時,亦須證明已依英國著作權法取得合法授權。就創意產業而言,此選項能更有力保障著作權人之財產權,並使其得從AI訓練中獲得合理報酬;然對AI業者而言,合規成本之提高將增加訓練門檻,可能壓抑英國本土AI產業之競爭力。影響評估亦指出,此選項下AI服務成本或轉嫁至終端用戶,影響政府及企業之AI採用率。選項1獲得了最高的支持度,有81%回應者贊同此一制度。 (三)選項2:廣泛TDM例外 選項2主張設立廣泛TDM例外,使AI業者無論商業或非商業目的均可對合法取得之資料進行探勘與訓練,無需逐一取得著作權人授權。此一制度係參考日本著作權法第30條之4。該條文指出,只要目的非在「享受著作物所呈現之思想或感情」原則上均可免授權使用,意即資料分析、資料蒐集與AI訓練等基於「情報解析」行為皆屬TDM例外範疇。 選項2雖有助於降低AI業者法遵成本並提升英國AI研發之國際競爭力,然創意產業普遍擔憂,廣泛例外將使生成式AI大量學習創作者作品,卻無需給付任何報酬,且可能產出直接競爭於原著作人之內容,嚴重侵蝕其市場利益。此選項僅有極少數回應者支持,如OpenAI、Anthropic等大型AI公司。 (四)選項3:TDM例外附加選擇退出機制 選項3原先為英國政府屬意推動的政策選項,亦與歐盟《數位單一市場著作權指令》(DSM Directive)第4條[4]之商業TDM例外架構相近,其核心設計係為原則上允許AI業者對合法取得之資料進行TDM,但著作權人得透過技術手段(如robots.txt)明確保留其權利(即選擇退出機制)。 然而,此選項在公開意見徵詢中僅獲約3%之支持率,其主要爭議在於:對創作者而言,選擇退出機制實質上將著作權保護之責任轉嫁至個人,中小型的創作者往往缺乏必要之技術能力或資源執行退出操作;並非所有爬蟲程式均遵從robots.txt協議;跨境訓練亦難有效管制。此外,在欠缺揭露義務的前提下,創作者仍無從知悉其作品是否遭侵權使用。 三、訓練資料透明度要求 報告書顯示,逾90%之意見回應者認為AI開發者應揭露訓練資料來源,惟各方對於揭露顆粒度(granularity)之要求存在明顯分歧:著作權人傾向主張細緻揭露至個別作品層次;AI業者則認為高層次概括揭露即已足夠。 就國際立法例而言,歐盟《AI法》(AI Act)第53條[5]第1項第4款已要求AI模型提供者製作並公開訓練內容摘要;美國加州亦已制定《生成式AI訓練資料透明度法》(Generative Artificial Intelligence: Training Data Transparency Act)。[6]英國雖無相關法定揭露義務,但在報告書中表示將持續監測其他國家透明度規範之實施效果,並與業界合作制定訓練資料揭露之最佳實務,以期為著作權人提供更有效之權利主張基礎。 參、事件評析 公眾諮詢的結果顯示,尋求著作權保護與AI創新發展的平衡點極具挑戰性。由於引起及大的社會反彈,英國政府被迫放棄「TDM例外附加選擇退出機制」之規劃,然而未來是否會徹底走向「強化著作權保護」仍未可知。然而,在本次諮詢中,有90%之回應者支持AI訓練資料透明度要求;歐盟AI法、美國加州生成式AI透明度法均課予AI業者一定程度的訓練資料揭露義務。從此觀之,縱使著作權人與AI業者之間存有諸多重大分歧,但透明度要求是目前雙方的共識基礎。 我國現行法制下AI訓練所遭遇到的爭議與英國類似,著作權人與AI業者的利益衝突如何化解亦為我國當前AI發展的課題。故英國經驗揭示,政策推行或法令修正宜建立多元利害關係人持續對話機制;此外,在法令、技術標準尚未成熟之情況下,業界最佳實務指引或可作為過渡性替代方案。 [1] GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba692226909a14239612e4/CP2602959_-_Report_on_Copyright_and_Artificial_Intelligence_web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [2] GOV.UK, Copyright and AI Impact Assessment (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba68f7c06ba9576435abb0/CP2602959_-_AI_and_Copyright_Impact_Assessment_Web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [3] Copyright, Designs and Patents Act 1988, legislative.gov.uk, https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A (last visited Apr. 9, 2026). [4] Directive (EU) 2019/790, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92, 114. [5] Regulation 2024/1689, art. 53, 2024 O.J. (L 1689) 1, 84. [6] Bill Text - AB-2013 Generative artificial intelligence: training data transparency, California Legislative Information, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB2013 (last visited Apr. 9, 2026).

德國針對企業聯網資訊安全及資料保護相關法律提出建議文件

  德國經濟及能源部於2018年3月8日為企業聯網資訊安全保護措施建議及資料保護、資料所有權相關法規提出建議文件,協助中小企業提升對於組織及特別領域中的資安風險之意識,並進一步採取有效防護檢測,包括基本安全防護措施、組織資安維護、及法規,並同時宣導德國資料保護法中對於資安保護的法定要求。   資通訊安全及其法規係為企業進行數位化時,涉及確保法的安定性(Rechtssicherheit)之議題。例如:應如何保護處理後的資料?如何執行刪除個人資料權利?各方如何保護營業秘密?如果資料遺失,誰應承擔責任?唯有釐清上述相關等問題時,方能建立必要的信任。而在德國聯邦資料保護法,歐盟一般個人資料保護法、歐盟網路與資訊安全指令等規範及相關法律原則,係為數位創新企業執行資安基礎工作重要法律框架。但是,由於數位化的發展,新的法律問題不斷出現,目前的法律框架尚未全面解決。   例如,機器是否可以處理第三方資料並刪除或保存?或是誰可擁有機器協作所產生的資料?因此,未來勢必應針對相關問題進行討論及規範。鑑於日益網路化和自動運作的生產設備,工業4.0的IT法律問題變得複雜。一方面,需要解決中、大型企業的營業祕密,資料所有權和責任主題之實際問題,以促進相關數位化創新。另一方面,為了能夠推導出現實的法律規範,需要更多具體實施案例討論,例如,企業家對產品責任問題,人工智慧使用,外包IT解決方案,及雲端計算等核心等問題,政府應協助為所有公司在安全框架下展開數位計畫合作的機會,並充分利用網路的潛力,而中小企業4.0能力中心也將為中小型公司在數位化目標上提供IT法問題方面的支持。

TOP