Google個資隱私權政策違反歐洲資料保護指令，六國將聯合採取法律途徑
2012年3月Google將世界各地總共60個相異的個人資料隱私權政策統一後，即受到歐盟個人資料保護機構「第29條工作小組」的關注，該小組認為Google修訂後的個人資料隱私權政策違反歐洲資料保護指令（European Data Protection Directive (95/46/CE)），將難以讓使用者清楚知悉其個人資料可能被利用、整合或保留的部分。同時，Google亦可能利用當事人不知情的情況下，大量利用使用者個人資料。因此，2012年10月歐盟要求Google在4個月內對該公司的個人資料隱私權政策未符歐盟規定者提出說明，惟至今Google仍無回應。因此，歐洲6個國家，包括法國、德國、英國、義大利、荷蘭及西班牙的個資監管機構，將聯合審視Google的個人資料隱私權政策是否違反各國的法律，並依據各國法律展開後續措施，如鉅額罰款等。法國之資訊自由國家委員會（Commission nationale de l'informatique et des libertés，簡稱CNIL）率先表示，若Google於4月11日前未改善其資料隱私權政策，法國將首先採取法律行動。然Google對此僅簡單回應，表示其資料隱私政策尊重歐盟的法律，且可以讓Google提供更簡單、更有效率的服務。
- Six EU nations challenge Google on privacy, TECH2, April 04 2013
- Privacy update - EU launches enforcement against Google, LEXOLOGY, April 03 2013
- EU threatens ‘substantial toll’ for Google data breaches, TRAVOLUTION, April 03 2013
- Google and privacy: 6 EU countries take action, BLOOMBERG BUSINESSWEEK, April 02 2013
- Google must defend privacy policies to 6 European agencies, TECHHIVE, April 07 2013
- Six EU Countries Take Legal Action Against Google Over Privacy, INTELLECTUAL PROPERTY WATCH, April 04 2013
為實現歐洲公民資料一致保護水準之期待，全面革新歐盟各會員國資料保護規範的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)，已於2016年4月14日由歐洲議會正式通過，且將在2018年5月25日生效，該規則異於資料保護指令（Data Protection Directive，95/46/EC）之處，在於規則無待各會員內國法化，得以直接適用，然而生效前的過渡期間，歐盟各國為因應新修正規則預作準備；近期，法國政府在「數位共和國」(République Numérique)法案中，欲修改現行關於資料保護之法律，如法國資料保護法(Loi Informatique et Libertes Act N°78-17 Of 6 January 1978)，以達歐盟資料保護水準。 法國國民議會(Assemblée nationale)於2016年1月一讀通過，參議院(Sénat)隨後在5月提出修正案中第26 條之一(Article 26 bis A)，要求個人資料應儲存於歐盟或法國境內的資料中心，同時為符合與歐盟的國際承諾會員國，並禁止個人資料傳輸至非歐盟的第三國，而參議院修法理由是為了確保法國規範符合歐盟資料保護水準，並依據先前歐盟法院關於安全港無效之判決的結果為修訂。 然而，資料在地化條款目前仍不明確，但此規定恐對資料傳輸設下更多限制；雖然在GDPR第23條規範關於各國決定限制權利和義務的範圍，資料傳輸至第三國並不在此列，故為加速修法程序，聯合調解委員會(Commission mixte paritaire)將於近期內審查調整，國民議會和參議院的代表仍能針對此條款提出意見以達成最終共識，後續修法值得關注。
英國發布《AI保證介紹》指引，藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險英國發布《AI保證介紹》指引，藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年03月11日 人工智慧（AI）被稱作是第四次工業革命的核心，對於人們的生活形式和產業發展影響甚鉅。各國近年將AI列為重點發展的項目，陸續推動相關發展政策與規範，如歐盟《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act, AI Act）、美國拜登總統簽署的第14110號行政命令「安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用」（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence）、英國「支持創新的人工智慧監管政策白皮書」（A Pro-innovation Approach to AI Regulation）（下稱AI政策白皮書）等，各國期望發展新興技術的同時，亦能確保AI使用的安全性與公平性。 壹、事件摘要 英國科學、創新與技術部（Department for Science, Innovation and Technology，DSIT）於2024年2月12日發布《AI保證介紹》（Introduction to AI assurance）指引（下稱AI保證指引），AI保證係用於評測AI系統風險與可信度的措施，於該指引說明實施AI保證之範圍、原則與步驟，目的係為讓主管機關藉由落實AI保證，以降低AI系統使用之風險，並期望提高公眾對AI的信任。 AI保證指引係基於英國政府2023年3月發布之AI政策白皮書提出的五項跨部會AI原則所制定，五項原則分別為：安全、資安與穩健性（Safety, Security and Robustness）、適當的透明性與可解釋性（Appropriate Transparency and Explainability）、公平性（Fairness）、問責與治理（Accountability and Governance）以及可挑戰性 與補救措施（Contestability and Redress）。 貳、重點說明 AI保證指引內容包含：AI保證之適用範圍、AI保證的三大原則、執行AI保證的六項措施、評測標準以及建構AI保證的五個步驟，以下將重點介紹上開所列之規範內容： 一、AI保證之適用範圍： （一）、訓練資料（Training data）：係指研發階段用於訓練AI的資料。 （二）、AI模型（AI models）：係指模型會透過輸入的資料來學習某些指令與功能，以幫助建構模模型分析、解釋、預測或制定決策的能力，例如GPT-4。，如GPT-4。 （三）、AI系統（AI systems）：係利用AI模型幫助、解決問題的產品、工具、應用程式或設備的系統，可包含單一模型或多個模型於一個系統中。例如ChatGPT為一個AI系統，其使用的AI模型為GPT-4。 （四）、廣泛的AI使用（Broader operational context）：係指AI系統於更為廣泛的領域或主管機關中部署、使用的情形。 二、AI保證的三大原則：鑒於AI系統的複雜性，須建立AI保證措施的原則與方法，以使其有效執行。 （一）、衡量（Measure）：收集AI系統運行的相關統計資料，包含AI系統於不同環境中的性能、功能及潛在風險影響的資訊；以及存取與AI系統設計、管理的相關文件，以確保AI保證的有效執行。 （二）、評測（Evaluate）：根據監管指引或國際標準，評測AI系統的風險與影響，找出AI系統的問題與漏洞。 （三）、溝通（Communicate）：建立溝通機制，以確保主管機關間之交流，包含調查報告、AI系統的相關資料，以及與公眾的意見徵集，並將上開資訊作為主管機關監理決策之參考依據。 三、AI保證的六項措施：主管機關可依循以下措施評測、衡量AI系統的性能與安全性，以及其是否符合法律規範。 （一）、風險評估（Risk assessment）：評測AI系統於研發與部署時的風險，包含偏見、資料保護和隱私風險、使用AI技術的風險，以及是否影響主管機關聲譽等問題。 （二）、演算法－影響評估（Algorithmic－impact assessment）：用於預測AI系統、產品對於環境、人權、資料保護或其他結果更廣泛的影響。 （三）、偏差審計（Bias audit）：用於評估演算法系統的輸入和輸出，以評估輸入的資料、決策系統、指令或產出結果是否具有不公平偏差。 （四）、合規性審計（Compliance audit）：用於審查政策、法律及相關規定之遵循情形。 （五）、合規性評估（Conformity assessment）：用於評估AI系統或產品上市前的性能、安全性與風險。 （六）、型式驗證（Formal verification）：係指使用數學方法驗證AI系統是否滿足技術標準。 四、評測標準：以國際標準為基礎，建立、制定AI保證的共識與評測標準，評測標準應包含以下事項： （一）、基本原則與術語（Foundational and terminological）：提供共享的詞彙、術語、描述與定義，以建立各界對AI之共識。 （二）、介面與架構（Interface and architecture）：定義系統之通用協調標準、格式，如互通性、基礎架構、資料管理之標準等。 （三）、衡量與測試方式（Measurement and test methods）：提供評測AI系統的方法與標準，如資安標準、安全性。 （四）、流程、管理與治理（Process, management, and governance）：制定明確之流程、規章與管理辦法等。 （五）、產品及性能要求（Product and performance requirements）：設定具體的技術標準，確保AI產品與服務係符合規範，並透過設立安全與性能標準，以達到保護消費者與使用者之目標。 五、建構AI保證的步驟（Steps to build AI assurance） （一）、考量現有的法律規範（Consider existing regulations）：英國目前雖尚未針對AI制定的法律，但於AI研發、部署時仍會涉及相關法律，如英國《2018年資料保護法》（Data Protection Act 2018）等，故執行AI保證時應遵循、考量現有之法律規範。 （二）、提升主管機關的知識技能（Upskill within your organisation）：主管機關應積極了解AI系統的相關知識，並預測該機關未來業務的需求。 （三）、檢視內部風險管理問題（Review internal governance and risk management）：須適時的檢視主管機關內部的管理制度，機關於執行AI保證應以內部管理制度為基礎。 （四）、尋求新的監管指引（Look out for new regulatory guidance）：未來主管機關將制定具體的行業指引，並規範各領域實踐AI的原則與監管措施。 （五）、考量並參與AI標準化（Consider involvement in AI standardisation）：私人企業或主管機關應一同參與AI標準化的制定與協議，尤其中小企業，可與國際標準機構合作，並參訪AI標準中心（AI Standards Hubs），以取得、實施AI標準化的相關資訊與支援。 參、事件評析 AI保證指引係基於英國於2023年發布AI政策白皮書的五項跨部會原則所制定，冀望於主管機關落實AI保證，以降低AI系統使用之風險。AI保證係透過蒐集AI系統運行的相關資料，並根據國際標準與監管指引所制定之標準，以評測AI系統的安全性與其使用之相關影響風險。 隨著AI的快速進步及應用範疇持續擴大，於各領域皆日益重要，未來各國的不同領域之主管機關亦會持續制定、推出負責領域之AI相關政策框架與指引，引導各領域AI的開發、使用與佈署者能安全的使用AI。此外，應持續關注國際間推出的政策、指引或指引等，研析國際組織與各國的標準規範，借鏡國際間之推動作法，逐步建立我國的AI相關制度與規範，帶動我國智慧科技產業的穩定發展外，同時孕育AI新興產應用的發展並打造可信賴、安全的AI使用環境。
可專利性（Patentability）與專利適格（Patent-Eligibility）有何不同？可專利性（Patentability）與專利適格（Patent-Eligibility）常被混用，但實際上兩者並不可以畫上等號。 具專利適格不等於可專利一事，在指標判例In re Bilski可窺知端倪：「新穎性（Novelty）、進步性（Non-obviousness，或稱非顯而易見性）的分析，和35 U.S.C. §101（專利適格的法源）無關，而是分別以35 U.S.C. §102、35 U.S.C. §103作為法源。」顯示專利適格、實用性（Utility，或稱「產業利用性」）、新穎性、進步性，互不隸屬。梳理美國專利法教課書（Casebook）和判決內容，可知：「專利適格」是取得專利的基礎門檻、資格，具專利適格，並不必然可專利，還須符合實用性、新穎性、可進步性，才是一個「可專利」的發明。另應強調，「專利適格」除了需要滿足§101法條文字外，還需要滿足美國專利與商標局（USPTO）的兩階段標準（Two-Step Test）審查。 綜上，可整理出這個公式： 可專利性=專利適格（§101+兩階段標準）+實用性（§101）+新穎性（§102）+進步性（§103) 觀察美國專利法教科書的編排方式，亦可了解思考脈絡：先介紹專利適格，再依序介紹實用性、新穎性、進步性。另，「實用性」在作為名詞時是採“Utility”一字，而非“Usefulness”，這兩個詞微妙的差異是前者具「有價值的（Beneficial）」之意涵，也呼應Justice Story在 Bedford v. Hunt對「實用」（Useful）經常被援引的解釋：「要能在社會中做出有價值的（Beneficial）應用，不可以是對道德、健康、社會秩序有害（Injurious）的發明，也不可以是瑣碎（Frivolous）或不重要的（Insignificant）。」
網路廣告商標侵權爭議之最新實務發展趨勢介紹