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。
近期美國與中國大陸雙方針對貿易問題展開激烈攻防,起因為美國冀望透過「貿易戰」扭轉中美龐大的貿易逆差,而其中一個主要爭議點即為中國大陸日趨嚴重之侵權仿冒等問題。 中國大陸於第十三屆全國人大常委會表決通過最高人民法院提請審議的《關於專利等案件訴訟程式若干問題的決定》,批准最高人民法院設立知識產權法庭,主要審理專利等專業技術性較強的知識產權民事及行政上訴案件,以達成知識產權案件審理專門、集中及人員專業化之目的,提供更為專業之司法服務及保障。由最高人民法院知識產權法庭統一審理發明和實用新型專利為主之上訴案件,有利於對中外企業知識產權之保護,實現知識產權效力判斷與侵權判斷兩大訴訟程式和裁判標準的對接,以利解決機制上之裁判尺度不一問題,提高知識產權審判品質效率,提升司法公信力。 值得注意的是,最高人民法院知識產權法庭審理之案件,僅以不服知識產權一審判決、裁定中發明和實用新型專利等案件,其他上訴案件,仍由智慧財產權法院所在地的高級人民法院審理。中國大陸最高人民法院院長周強表示,知識產權法庭之設立,宣示平等保護中外市場主體知識產權,該知識產權法庭並不會處理與不正當競爭、商標或營業秘密有關之案件。
奈米產業民間導引規範先行-以美國推動奈米保險機制及自願性計畫法制為例 美國聯邦通訊傳播委員會決議將進行網路中立立法美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC )在2009年10月22日表決,一致同意開始進行對「網路開放」(Open internet)相關之規範。除了2005年所提出之前四項提議原則外版本外,FCC新提出兩項提議原則,尋求意見,共包含: 1. 確保網路使用人均可選擇網路服務及內容之自由; 2. 保護對合法網路應用和合法服務使用之權利; 3. 選擇於網際網路上使用設施(devices)之自由; 4. 網路提供業者(network providers)、應用提供業者(application providers)、服務業者(service providers)、和內容提供業者(content providers)者間之競爭關係; 5. 網路提供業者之管理措施,不得基於網路流量(traffic)而對之歧視(discriminate),但得基於顧客之利益采取相關管理措施; 6. 寬頻提供業者,需揭露網路管理措施之方案資訊,以及管理措施對使用者所造成之影響。 參議員John McCain 則表示,網路中立(Net neutrality)的原則,將會扼殺創意和傷害就業市場,該議員並提出網路自由法案(Internet Freedom Act of 2009),認為該法案使避免網路受到政府管控,並且允許持續的創新和創造更多高價值之就業機會。維持網路事業的自由,免於沉重的規範,將是對經濟最佳之刺激方式。 同時也有人質疑,FCC並非授權管理網路之機構,且其所訂定之原則,並未具有法規效力,無法強制執行,而FCC制定該原則之意義為何?但FCC則表示,已獲得政策原則執行之授權。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議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)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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)