手機軟體(APP)辨識來電號碼之法律問題

刊登期別
2013年04月12日
 

手機軟體(APP)辨識來電號碼之法律問題

科技法律研究所
102年03月25日

壹、事件摘要
  我國自2005年開始推展行動電話「號碼可攜」服務,允許使用者將行動電話號碼申請移轉至另一業者。當號碼進行移轉時,為降低通話路由資訊傳遞之延遲、避免業者間轉換作業之延宕,通傳會指導各業者共同建立集中式資料庫,整合業者號碼管理資源,增進號碼可攜服務之效率。
  日前有某非屬電信事業之業者,設計一款應用軟體,提供智慧型手機使用者下載、安裝後,可自行上傳通訊錄內之電話號碼,並透過電信事業之「號碼可攜集中式資料庫」,確認並辨識通訊錄內電話號碼所屬電信業者,將資訊回傳於使用者之智慧型手機。由於電話號碼屬於使用者個人資料之一環,本文以下分析「非電信事業與電信事業合作,於號碼可攜目的外,對資料庫內之資料進行蒐集、處理與利用是否違反個資法」之疑義。

貳、重點說明
  「號碼可攜集中式資料庫」之設立主要目的在使不同業者間能準確的完成通訊的連接。然而,通傳會於96年10月亦有要求各電信業者設置查詢系統,提供用戶查詢欲致電之受話方是否係屬同家業者,進而協助用戶瞭解可能之通訊資費計算。換言之,通傳會認為辨識電信號碼屬於網內/外,屬於消費者規劃、理解其電信資費之權益。而目前亦有手機軟體可輔助消費者查詢相關資訊。
  那麼,可否允許消費者進一步查詢致電對象所屬的業者呢?是否違反個人資料保護法的規定呢?
  如前所述,通傳會認為使消費者瞭解電信號碼屬於網內/外,有助於資費理解之權益。我們更進一步說,允許查詢號碼所屬門號,不僅消費者可知悉資費之數額計算以決定是否致電,尚可決定是否使用相同電信業者之服務來打電話。我國行動電話普及率早已超過120%,有相當比例之消費者擁有二個以上之門號,若可揭露致電號碼所屬電信業者,使消費者可刻意選擇以網內門號致電,無疑具有相當實益。因此我們認為電信業者提供消費者以手機軟體查詢門號所屬業者,並不違反個資法上針對電信服務規範之「特定目的」(第133項:經營電信業務與電信加值網路業務)。一般的行動電話用戶,可透過電信業者查詢其所致電對象之門號所屬業者,則居於輔助地位的APP軟體,與用戶直接向業者查詢相比,實則無任何不同,應視為用戶之合理行為。

參、事件評析
  個資法修正後,對於個人資料之保護更加的完善,但科技之發展使得個人資料之利用呈現多樣性,難以釐清某些利用行為是好是壞,然而本文基於鼓勵科技發展以及創新研發的立場,當面對某些個資利用情狀產生疑義時,應加以釐清其運用之情狀,避免在情境不明時,過度的擴張個資保護的界線,對市場發展以及消費者權益而言,並非好事。
  當然另一方面而言,濫用科技便利的情形是存在的,如同2012年12月甫結束之ITU國際電信大會(WCIT2012),多國所簽署之修正電信管制規則第5B條所示,要求各國應努力採取必要措施,防止未經許可之濫發電子訊息,以減少對國際電信業務之影響。由於網路無遠弗屆,具騷擾性、浮濫發送之訊息,已從早期之垃圾電子郵件,擴及網路即時通訊軟體,不但時常造成使用者之困擾,甚至造成詐騙橫行。而這些狀況,光依靠個資法也是不足的,尚須主管機關對於濫用電信資源加以管制,從個人資料與電信資源等層面多管其下,方能維護良好之產業環境。

※ 手機軟體(APP)辨識來電號碼之法律問題, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6081&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/01)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」

  美國國防部(Department of Defense)於2020年2月採納由美國國防創新委員會(Defense Innovation Board, DIB)所提出之「人工智慧國防運用倫理準則(AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense)」,以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。   美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會,設置目的在於依美國新創科技,提供意見予美國國防部,與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣,美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」,以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。   倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」,對於「人工智慧」之定義,倫理準認為人工智慧並無精確之範疇,只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」,皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出,「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統(Autonomous Weapon System)」之定義不同,但有可能重疊,而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動,即可在無人類監督之情形下,自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。   美國國防創新委員會表示,該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下,融入現代化對於人工智慧之要求,如國際公約中之戰爭法(Law of War)即為本準則之傳統標準之一,舉例而言,如人工智慧被裝置於武器中,其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。   除此之外,準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求:(1)人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務,且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任;(2)對於目標之選擇或分類,應維持公平性,且不得有歧視性;(3)對於人工智慧之設計、應用以及使用,應有明確之工程標準以及資料保存程序,此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善;(4)「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域,且完善之檢測、維修,應適用於該人工智慧之全部生命週期。

德國「促進智慧財產權保障落實法Gesetz zur Verbesserung der Durchsetzung von Rechten des geistigen Eigentums,Durchsetzungsgesetz」將於今年8月1日開始生效施行

  歐盟「Enforcement-Ricgtlinie 2004/48/EG指令」於德國國內法,而採取所謂「條款立法Artikelgesetz」之綜合立法方式*,包括「專利法」、「商標法」、「實用新型專利法」、「半導體保護法」、「外觀設計專利法」、「品種保護法」、「非訟事件費用法」以及「著作權法」等相關條文之修正。   其中涉及「著作權法」相關重要修正條文包括「他人資訊提供請求權」,主要是賦予著作權人在主張權利侵害時,得向ISP業者要求提供可以辨明侵權者之身分資料(§101 UrhG),惟須符合特定條件,例如,侵權者須有營業行為(in geweblichem Ausmaß)。然而,就何謂「營業行為」在立法過程中爭議迭起,最後達成協議,決定認定「營業行為」之判斷標準包括:上傳、下載或公開傳輸檔案的數量、電影影片是否為全片供下載、錄音專輯是否整張專輯均提供下載等。簡言之,判斷標準將交由司法單位自被下載檔案的「量」與「質」加以衡量。   不同於歐盟Enforcement-Ricgtlinie指令,新修正之著作權法規定在侵害利益輕微案件中,權利人得向侵權人主張存證信函相關費用之上限為100歐元(§97a UrhG),此規定目的在預防權利人相關費用的主張權利遭致濫用。惟於立法過程中遭權利人及律師代表極力反對,認為如權利人堅持捍衛其權利,則超過100歐元之費用部分需由權利人自行吸收,顯不公平。   在著作權保障意識高漲的現代,有關著作權侵害判斷標準以及賠償方式爭議不斷,德國著作權法亦在相關壓力下持續修正著作權法相關條文,擴大對著作權人之保護。這一波修正條文於8月1日正式施行後成效如何,值得後續觀察。 * 主要是將原本散落在不同法律規範中之條文,以組成「條款」的方式將修正的條文。立法過程完成後,該法的 「架構」是由各個「條款」所組成,而每個條款是代表一個(遭到修正之)法律條文。

英國衛生部發布基因檢測與保險自律行為準則

  英國衛生部(Department of Health and Social Care)於2018年10月23日發布基因檢測與保險自律行為準則(Code on genetic testing and insurance-A voluntary code of practice agreed between HM Government and the Association of British Insurers on the role of genetic testing in insurance),該準則係由英國政府及英國保險業者協會(Association of British Insurers, ABI)共同制定,旨在取代先前的「基因與保險之協定與延期實施」(Concordat and Moratorium on Genetics and Insurance)文件,並以更易於理解的方式呈現原「基因與保險之協定與延期實施」之內容。   準則中列出八項承諾,此八項承諾為ABI代表其成員議定: 承諾一:保險業者(Insurers)會公平對待要保人(applicants)。保險業者不會要求或迫使任何要保人進行預測性或診斷性基因檢測;若要保人已進行預測性基因檢測,保險業者亦不會對其作出差別待遇,除非有如下之情況。 承諾二:列入附錄一之疾病類型並超過以下金額之保單,保險業者始得要求要保人提供預測性基因檢測之結果: 人壽保險-500,000英鎊 /人。 重大疾病險-300,000英鎊 /人。 收入保障險-30,000英鎊 /年。 目前列入附錄一之類型僅有亨丁頓氏舞蹈症(Huntington’s disease)之人壽保險總額超過500,000英鎊之情形。 承諾三:保險業者不會要求要保人提供:  要保人或被保險人於承保期間所進行之預測性基因檢測結果。 非為要保人或被保險人本人(如要保人或被保險人血親)之預測性基因檢測結果。 於科學研究背景下獲得之要保人或被保險人預測性基因檢測結果。 承諾四:若保險業者基於承諾二之規定要求要保人提供預測性基因檢測結果,亦不會針對該結果制定過於苛刻(disproportionate)的條款或條件。 承諾五:保險業者須於要保人簽約前提供明確之訊息,以說明:      根據本準則,要保人在何種情況下必須或無須提供相關預測性基因檢測結果。 若要保人自願提供對其有利的預測性基因檢測結果,保險決策將如何被影響。 承諾六:若要保人基於意外或自願向保險業者提供預測性基因檢測結果,保險業者可考量要保人之利益調整保單內容;若檢測結果對要保人不利,除非符合承諾二之情形,否則保險業者將忽略該檢測結果。 承諾七:販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將:      每年向ABI報告其遵守本準則之情況。 根據本準則問答部分之詳細資訊,建立投訴程序(complaints procedure)。 每年向ABI報告與本準則運作上相關之投訴情形。 承諾八:販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將指定至少一名經培訓之基因核保人(Nominate Genetics Underwriter, NGU),負責與遺傳資訊(genetic information)及遵守本準則相關之事項,且NGU之人數應與業務規模成比例。

歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》

  2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。  問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。

TOP