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。
日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年1月28日發布《成為可信賴夥伴的資料治理手冊(下稱《手冊》)》,旨在呼籲企業建立與實施「貫穿資料生命週期的資料治理機制」,藉此將資料價值最大化,並將資料風險最小化。 《手冊》指出,資料驅動著社會發展,資料治理的重要性亦隨之提升。資料治理係指企業或組織透過機制、規則與制度等多種層面的策略性手段管理其重要資料資產,並透過制定相應的政策與規則,確保資料的品質與安全性。同時,考量資料具備易於複製、竄改且流通難以控制的特性,建立完善的資料治理機制亦有助於在共享資料的過程中維持其品質及安全性。推動資料治理的基礎,則仰賴適當且有效的資料管理機制,亦即確保在蒐集、處理、儲存與使用等資料生命週期各階段皆能落實資料管理機制。然而,資料管理本身要能發揮效益,仍須依賴組織具備足夠的資料成熟度,即具備正確處理與應用資料的整體能力,方能系統性的落實管理與治理工作。 根據《手冊》內容,透過資料治理,企業或組織將能確保資料品質、透明度及安全性,並基於可信任的資料進行決策,進而有效提升決策精準度,實現風險管理與法規遵循,進一步強化自身在資料經濟中的「價值」、「信任」與「公正性」。 我國企業如欲逐步建立並落實貫穿資料生命週期的資料治理機制,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,作為制度設計與實務推動之參考,以強化資料治理能力。 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)
英國「數位服務稅」英國在2019年7月11日於《2019-2020年財務法案》(Finance Bill 2019-20)之中,提出「數位服務稅」(Digital Services Tax)草案。《2019-2020年財務法案》已於2019年7月22日獲得御准(Royal Assent),並於2020年4月1日開始向跨國數位服務業者課徵2%數位服務稅。英國數位服務稅的主管機關「稅務海關總署」(HM Revenue and Customs)指出:「數位服務稅並不會影響個人,課徵的對象為大型跨國數位服務業者,如搜尋引擎(Search Engine)、社交媒體服務(Social Media Service)、線上購物平台(Online Marketplace),包含在這些平台上營運的廣告。」英國課徵2%數位服務稅的對象為於全球營收超過5億英鎊,且2,500萬英鎊的營收來自英國用戶(UK User)的數位服務業者,其中,首次於英國營收達2,500萬英鎊者,可以免課徵一次。所謂英國用戶指的是慣居於英國之人(Normally Located in the UK),只要交易的其中一方為英國用戶,則整個交易收益視為應課徵數位服務稅之營收。營收計算方式涵蓋任何與平台營運相關的商業行為,所有來自於英國用戶的營收均會被列入計算,至於廣告收益則是以投放目標客群為英國用戶作為計算 因應全球化與數位化,七大工業國組織(G7)、二十國集團(G20)、經濟合作暨發展組織(OECD)相繼推出數位服務稅作為永續的策略。英國原先亦不存在數位服務稅相關法制,直至2019年7月11日才於《2019-2020年財務法案》提出,並開始徵詢公眾意見。英國政府期待透過數位服務稅的政策,讓稅務課徵更加公平、增進公共利益。目前,英國政府並沒有明定數位服務稅的落日條款,然而英國政府於政策報告書中說明,假設國際上有更完善的解決方案,即會停止數位服務稅的課徵。
美國聯邦最高法院判決維持Brulotte原則2015年6月美國聯邦最高法院大法官以6比3的同意比例判決維持該法院於1964年所確立之Brulotte原則,即專利失效後禁止要求償付授權金之原則。聯邦最高法院重新檢討Brulotte原則之爭議係起源於Kimble et al. v. Marvel Enterprises Inc.(case num. 13-720)一案。該案中涉及到現實下專利權利人於面對財團時,是否能於專利權有效期間採取手段充分保護專利權之問題,故是否有必要放寬專利權於失效後,專利權人仍得以專利授權契約要求專利被授權人償付授權金。又本案原告知專利發明人Kimble主張放寬Brulotte原則亦有亦於刺激競爭,促進研發創新。 然而,主撰判決本文之美國卡根大法官(Justice Kagan)及贊同維持Brulotte原則之大法官認為,Brulotte原則屬於聯邦最高法院遵照執行之決議事項(stare decisis),必須具有超級特別的理由(superspecial justification)才足以立論推翻該原則。但大法官認為並無有該類理由,並且強調縱然放寬Brulotte原則在學理上證實有助於市場競爭,但這也並非聯邦最高法院在司法權限所應審查或判斷之事項,而應是美國國會於智財政策之取捨。 反對維持Brulotte原則之阿利托大法官(Justice Alito)、羅伯特首席大法官(Chief Justice Roberts)及湯瑪斯大法官(Justice Thomas)提出不同意見書。反對意見認為專利失效及失去任何專有權利,所以涉及授權金之唯一問題即在於最佳契約設計(optimal contract design)。Brulotte原則干預了各方協議授權內容時,可以反映專利真實價值的方式,破壞契約期望(contractual expectation)。 本案作成判決後,各專利事務所及專利律師普遍贊同聯邦法院維持Brulotte原則,主要係基於該原則可以使用來償付授權金之資金轉為用於他處,有助於資金流通,而非用於已失效之專利。
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).