掀起網路自由與版權衝突的另一場戰爭-Megaupload事件概述
科技法律研究所
法律研究員 劉得正
101年06月25日
Megaupload 是著名的線上網路硬碟服務商,提供用戶上傳檔案、藉此分享資料予他人之網路空間。自2005年3月間上線後,迅速累積用戶至1億8千萬,並一度排名全球網站瀏覽量第11名。然而在2012年1月19日卻遭到美國政府強制關閉,相關負責人(包括創辦人KIM DOTCOM)遭到美國司法部起訴,並透過國際合作逕予逮捕。此舉為網路環境投下前所未有之震撼彈。本文以下便針對此一個案提出簡要說明,釐清美國採取行動之依據及考量。
壹、Megaupload起訴依據
根據本案起訴書[1],司法部本次起訴KIM DOTCOM等,主要是認為其觸犯以下規定:
一、「共謀實施著作權侵權」[2]、「著作權侵權刑事處罰規定」[3]-
美國司法部認為Megaupload直接藉由複製、散佈盜版物來賺取利潤,構成對著作權之侵權。因其發現,Megaupload獲利來源主要來自網站上商業廣告之瀏覽量。為了提高廣告瀏覽量,Megaupload規定用戶所上傳文件之存續時間,取決於該文件的下載次數,並鼓勵上傳可長期受到使用者青睞下載的文件。換言之,Megaupload獲利與盜版物之散佈具有直接關連。
其次,司法部發現,Megaupload網站上已使用一種「移除程序」來辨認兒童色情內容,但卻未將此技術應用在移除侵權的內容上,或以其他方式使「移除程式」無法搜尋特定盜版物,顯見Megaupload係故意以散佈盜版物來賺取商業利益,並因此無法適用數位千禧年著作權法案中,對於網路服務提供者之「安全港」條款。
二、「共謀詐欺」[4]與「網路詐欺、教唆及幫助網路詐欺」[5]-
此外,司法部認為,Megaupload網站運作方式,除了構成著作權侵權外,其以組織運作方式進行犯罪,以及透過網路進行犯罪,此等行為已符合「共謀詐欺」及「網路詐欺」 ( Fraud by Wire ) 。同時,Megaupload使用激勵程序來鼓勵用戶上傳「流行」的文件,亦構成教唆及幫助網路詐欺。
三、洗錢防制規定[6]-
最後,美國司法部認為KIM DOTCOM等Megaupload之負責人,有針對上述不法所得再進行金融交易之行為,因此亦違反洗錢防制規定。
貳、Megaupload案目前發展情況
如前所述,美國司法部係透過國際合作,逮捕相關負責人。以創辦人KIM DOTCOM而言,目前仍在紐西蘭政府監管之下,不過近期內,將依美國司法部之請求,召開引渡聽證會,討論是否引渡KIM DOTCOM至美國受審。至於在犯罪調查方面,紐西蘭法院已下令允許美國FBI可從Kim Dotcom電腦中拷貝超過150TB的資料,以作為美國司法部指控Megaupload之訴訟證據[7],相信對於是否得以引渡Kim Dotcom,將帶來一定影響。
參、代結論
Megaupload案之所以造成如此大的風波,主要可從對用戶之影響與對整體網路環境之影響看起。在用戶方面,首要原因在於Megaupload擁有廣大用戶,美國查封Megaupload之結果,造成眾多付費用戶之權益受損,此部分將如何求償,將會是相當大的難題。其次,如前所述,本次紐西蘭法院已容許美國FBI拷貝Megaupload。其中將涉及用戶資料之探知,對此是否有適當的保護措施保障用戶隱私,將是考驗美國政府之另一難題。
至於對整體網路環境面而言,此一事件是首次針對網路平台業者 ( 網路硬碟服務商 ) ,所進行之大規模跨國查緝行動。眾多網民多形容此舉象徵著作權凌駕網路言論自由的時代已經來臨,未來網路服務業者間勢必將出現所謂的寒蟬效益。然而,有待觀察的是,本次美國司法部起訴之主要依據在於,主張Megaupload係故意利用複製、散佈盜版物,以獲取商業利益,對此美國法院是否能接受此一見解,事實上仍是未定之天。因美國司法部需說服法院,Megaupload並無善盡網路服務業者保護著作權之義務。更重要的是,僅是提供平台之Megaupload,能否被解釋侵權行為人,並非毫無疑慮。
[1]USA v Kim DotCom et al, U.S. District Court, Eastern District of Virginia, no. 1:12CR3
[2]18 U.S.C. § 371 - Conspiracy to Commit Copyright Infringement.
[3]18 U.S.C. §§ 2,2319;17 U.S.C. § 506 - Criminal Copyright Infringement By Electronic Means & Aiding and Abetting of Criminal Copyright Infringement.
[4]18 U.S.C. § 1962(d) - Conspiracy to Commit Racketeering.
[5]18 U.S.C. §§2, 1343 - Fraud By Wire & Aiding and Abetting of Fraud by Wire.
[6]18 U.S.C. § 1956(h) - Conspiracy to Commit Money Laundering.
[7]“FBI told to copy seized Dotcom data”http://www.nzherald.co.nz/technology/news/article.cfm?c_id=5&objectid=10813260 (last visited 2012/06/25)
隨著犯罪集團洗錢管道與手法日新月異,嚴重威脅金融秩序與經濟發展,美國財政部金融犯罪執法網(Financial Crimes Enforcement Network, FinCEN)於2021年6月30日發布防制洗錢與打擊資助恐怖主義(anti-money laundering and countering the financing of terrorism, AML/CFT)政策的優先事項(Priorities),目的係為了應對日益猖獗之洗錢犯罪行為,幫助金融機構評估其風險,並調整其防制洗錢計畫和資源運用優先順序,以提升國家AML/CFT政策效率與有效性。 依據發布內容,優先事項包括:(1)貪汙;(2)網路安全與虛擬貨幣相關之網路犯罪;(3)國內外資助恐怖分子;(4)詐欺;(5)跨國犯罪組織活動;(6)毒品販運組織活動;(7)人口販運與人口走私(human trafficking and human smuggling);(8)資助大規模毀滅性武器擴散(proliferation financing),反映了美國國家安全與全球金融體系長期以來存在之威脅,並將虛擬貨幣用於洗錢、資助恐怖主義,及支付勒索軟體攻擊贖金等納入防制洗錢範疇,防止虛擬貨幣成為洗錢管道。 FinCEN預計於2021年底前提出實施辦法,並根據美國防制洗錢法(Anti-Money Laundering Act)之要求,至少每4年更新一次優先事項,以因應美國金融體系與國家安全面臨的各種新興威脅。
南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。
IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告,IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍,其中多著重在人工智慧(artificial intelligence)、認知運算(cognitive computing)、及雲端(cloud)等技術領域,也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局(U.S. Food and Drug Administration)展開兩年期之合作研究,透過區塊鏈技術(blockchain)以安全且去中心化的方式進行數據共享,如:交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網(Internet of Things)數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構,造成資訊管理效率及互通性較低,在區塊鏈技術的架構下,有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整,並藉審查追蹤紀錄以防止竄改,提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下,有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外,過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據,不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題,如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示,預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合(medication reconciliation)及供應鏈管理等。IBM預估,至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具,並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
日本東京大學透過Proprius21專案促進產學合作Proprius21專案乃是日本東京大學提供企業界可以與該校共同進行研究的一種機制,屬產學合作方式之一。此專案之提出,係該校有鑒於過去產業界與學術界合作進行共同研究的模式,多以特定的企業與特定的研究室間進行一對一的研究為主。然此一共同研究方式雖可讓大學所產出的知識貢獻給社會。但仍嫌規模過小,課題及責任分擔或目標成果不夠明確,所以需要一個可以創造更大規模的創新的機制。基此,東京大學希望透過Proprius21專案創造一個可由該校內部數個單位或研究室,共同參與大型研究主題的專案,以實現從多樣化的觀點來因應數個或一個企業需求之共同研究(多對多或多對一),並結合校內能量完成提案的機制。 東京大學規劃在校內以三階段活動進行Proprius21專案:(1)公開交換意見,即讓「產業界與學術界相遇的場合」的廣場活動。(2)濃縮出最佳的主題,以及尋找最佳成員之個別活動。(3)由成員縝密地製作計畫,由成員以外的人審視計畫內容,打造一個更為優質計劃的篩選活動。 為了推動Proprius21專案,東京大學係由產學合作研究推進部協助日本企業與校內研究人員進行個別的會議及研討會或研習營等活動,同時也針對企業在決定研究主題後,至計畫成案為止間之各階段提供各種支援。此外,該部人員也會接受來自產業界的諮詢,並在製作計畫之際,適當地介紹校內的職員,提供技術建議或審視計畫的內容等各種支援。