Google就隱私權議題與美國FTC達成初步和解，消費者團體呼籲FTC採取更嚴厲的手段
今年三月底，Google與美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)就Buzz案達成和解。2010年時FTC控告Google Buzz未確實保護消費者的個人資料，侵犯了消費者的隱私權，違反「聯邦貿易委員會法」(FTC Act)以及美國與歐盟所訂定之「安全港架構協議」(U.S.-EU Safe Harbor Framework)。FTC表示，Google搭配在其Gmail中的網路社交服務Buzz，讓Gmail使用者誤以為其可以自主決定是否加入該社群，但事實上縱使Gmail使用者選擇不加入，也無法完全移除此項服務。甚者，選擇加入Buzz的消費者，亦無法找到明確的方式，控制其分享的個人資料。FTC控告Google未取得消費者的同意，將Gmail的資料(通訊錄名單)供社交網路使用，構成目的範圍外的使用。
依據Google與FTC和解內容，Google必須執行一套更為嚴謹的隱私權制度，不得再有誤導消費者其個人資料開放程度的行為，並且在爾後二十年都需接受獨立機構的隱私審查。初步和解內容開放30天(至2011年5月2日 )供社會大眾提供意見，之後FTC將提出最終和解內容。迄今為止，消費者團體提出的意見，包括要求FTC限制Google持有個人資料的時間，將隱私權保護制度適用到其所有的產品，對其儲存於雲端系統的個人資料進行加密動作，以及在進行個人資料蒐集前，應彈跳出視窗取得消費者同意等
值得注意的是，FTC在和解案中關於隱私權政策的客體所使用的語彙為「涵蓋資料」(covered information )而非「個人資料」(personal information)，「涵蓋資料」所包含的範圍除了傳統的「個人資料」，尚包含IP位址、個人實體位址，以及通訊名單等等。
本案是FTC首度依職權要求業者採取更為嚴謹的隱私權保護制度以保障消費者權益，亦是FTC初次依「安全港架構協議」所採取的行動。本案對於線上服務的隱私權保護無疑是一大進展，但亦有論者擔心嚴苛的隱私權保護制度，反將造成小公司或新業者市場參進的障礙，愈發壯大Google的市場地位。
除此之外，Google的Buzz服務亦被消費者以集團訴訟提起告訴，最終和解金為850萬美元。
隨著Google成為搜尋引擎界的龍頭，其近年的一舉一動皆備受美國以及歐洲管理當局嚴密注意，今年二月份時，Google即時街景服務亦因不當蒐集個人資料而被法國裁罰14萬美元。
謝孟珊
資深法律研究員 編譯整理
FindLaw website, 2010年3月31日，http://news.findlaw.com/ap/high_tech/1700/03-30-2011/20110330083500_04.html ，最後瀏覽日：2011年04月22日
Infosec Island website, 2010年4月13日，https://www.infosecisland.com/blogview/12823-FTC-Privacy-Enforcement-and-the- Google-Buzz-Settlement.html，最後瀏覽日：2011年04月22日
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Network World website, 2010年4月21日，http://www.networkworld.com/2011/042111-groups-push-for-additions-to.html，最後瀏覽日：2011年04月22日
歐洲專利局（The European Patent Office, EPO）於2019年6月27日發布《2023年戰略計畫》（Strategic Plan 2023, SP2023），協助歐盟應對網路化和全球化的世界挑戰。該戰略計畫之重點為實現專利局五大策略目標，分別為：員工參與（staff engagement）、資通訊現代化（modernisation）、品質（quality）、歐洲專利網路（European patent network）和永續性（sustainability）。 該五大策略目標分述如下： 建立一個參與性、知識性及協作性的組織：幫助員工發揮其專業領域，以及重視識別、招募和留才之方法。 進行EPO 資通訊系統的簡化與現代化：包含支持端到端的電子專利授權流程、對現有技術數據庫進一步投資、並關注亞洲相關文獻與標準。 效率化提供高品質流程與服務：確保EPO的專利審查或其他作業流程及服務維持高標準，例如建立辦公室品質管理系統（QMS）和「早期確定」計畫（Early Certainty），加速專利核准程序。 建立具有全球影響力的歐洲專利制度和網路：加強歐盟成員國與歐盟以外國家專利局之合作，並定期檢視歐洲專利局對其他國家的財務與營運支援，在加強國際參與度與成本效益之間達到平衡。 確保長期發展與永續：歐洲專利局擬建立觀察站（Observatory）作為一提供利害關係人進行討論和分析的平台。該平台將為減少碳排放、降低能源消耗、降低紙張消耗以及減少使用塑膠等訂定明確長期目標。
Thomson Reuter宣佈全球前百大創新機構Thomson Reuters於11月14日當週，宣佈全球前100家最具創新機構，美國持續領先，而亞洲及歐洲分別屬第二及第三。然而，中國由於智慧財產保護及全球產品商品化實行因素，未能排入百大企業中。其名單結果來自於Thomson Reuters 2011全球百大創新專案，透過專屬方法分析專利資料及相關指標，來確認這些企業和機構於創新活動領先於全球之地位。 Thomson Reuters智慧財產解決方案事業部總裁David Brown表示：「創新使企業和國家成長繁榮，主要是為了追求克服經濟的衰退並達到競爭優勢」。 2011全球百大最具創新企業的市場資料，與2009年比較顯示，2010年百大企業增加了超過400,000工作機會，較前年提高3%，增加的比率高於同一期間的標準普爾(S&P)500企業的幅度。Brown表示：「全球百大創新組織創造的工作機會代表了創新為經濟成長具意義影響的指標」。除此之外，2011百大創新組織的市場價值加權平均收益較前一年度增加12.9%，而標準普爾500企業市場價值加權平均收益僅增加7.2%。 排名企業依地域分佈，其中40%來自為美國，31%為亞洲，29%為歐洲，亞洲主要為日本和南韓，前者占27%，後者占4%。歐洲主要區分為法國(11%)，德國(4%)，荷蘭(4%)，列支敦斯登侯國(1%)，瑞典(6%)及瑞士(3%)。法國為歐洲創新領導國。儘管大陸於專利申請數量佔領優先，但缺乏全球影響力及專利獲證比率之重要因素，故未進入前百大名單。 Thomson Reuters排名的方法，主要是以四大衡量基準：專利獲證比率(patent approval success rate)，專利組合對於全球的影響(global reach of patent portfolio)，對文獻引用的專利影響(patent influence in literature citation)及專利總數量(overall patent volume)，選出前百大名單，如：Apple,Microsoft,Intel,LG和Motorola，全文內容可參考http://www.top100innovators.com/。
IBM嘗試新方法支持開放原始碼IBM公司在2日拉斯維加斯舉行世界夥伴(PartnerWorld)會議時，宣布提倡開放原始碼創新的新措施，包括成立求職應徵者資料庫，以及一項電子學習計畫。這座資料庫預定今年第三季推出，屆時會把具有開放原始碼技術的大學生所投的履歷表一一編列成目錄。想被納入資料庫的資格，包括曾經參加IBM校園人才培訓計畫(Academic Initiative)中級程度以上，並通過IBM開放原始碼專業資格考試的人士。該資料庫提供IBM的企業客戶與商業夥伴檢索。起初，此資料庫只涵蓋北美洲地區，但IBM打算將來擴大推廣到世界其他地區。 該公司也將透過提供IBM校園人才培訓計畫，提供各校所需的中介軟體及硬體，而Hubs計畫本身不打算收費，或只酌收少許費用。第一座這種中心預定春季在德州A&M大學成立。 IBM另外在PartnerWorld宣布，計劃今年與商業夥伴共同成立100座新的「創新中心」( innovation centers)。藍色巨人先前已承諾投資1.5億美元開辦這類中心，讓系統整合業者、獨立軟體公司、附加價值流通業者以及解決方案服務提供者藉此取得IBM的技術與設備，以協助他們測試並最佳化自家產品。其構想是協助這些夥伴加速產品上市，並降低產品開發費用。自2004年推出以來，IBM已在北美和歐洲成立大約40座這種中心。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）