日本正式打擊動畫與漫畫盜版 橫跨十五家企業聯手合作
去年七月日本成立的「漫畫、動畫盜版對策協議會」上個月開始了所謂「MAG PROJECT」，針對中國、美國與歐洲等海外約100個提供盜版的網站，以約5個月的期間，透過電子郵件集中請求刪除盜版內容。
主要打擊對象為提供影音分享的網站、提供漫畫線上閱讀的線上閱讀網站與累積大量盜版資料的儲存空間網站等，在不聽從刪除請求的場合，向當地法院提起訴訟等法律措施也在此次盜版對策的考慮之列。主要保護對象預計包括在日本海外也相當熱門的「one piece（海賊王）」、「名偵探柯南」等總計約580部作品。
「漫畫、動畫盜版對策協議會」包括有東映動畫、吉卜力工作室、角川、講談社、小學館、集英社等等總計15家企業參加，由CODA（內容海外流通促進機構）負責事務局。
提到盜版，以往主要是重製的漫畫書跟DVD，而現在的主流則是網路。盜版在日本海外網路開始流通的時候，約莫是寬頻開始普及的2006年前後。在盜版流通的背景，除大容量的傳輸變成可能之外，還包括有在美國等地出現的日本動畫熱潮，以及Youtube等動畫分享網站的出現等等因素存在。
根據日本動畫協會的調查，2012年日本動畫製作公司的海外銷售金額為144億日圓，相較最近一期高峰值2005年的銷售金額313億日圓，可謂攔腰折半。另據日本經濟產業省25年度的調查，動畫與漫畫盜版造成的損害，光就美國一地來說，推估高達約有兩兆日圓之多。
新加坡通訊暨資訊部（Ministry of Communications and Information, MCI）於2020年11月2日發布新聞稿表示，新加坡國家議會（Parliament of Singapore）通過個人資料保護法（Personal Data Protection Act, PDPA）修正案。主要由新加坡個人資料保護委員會（Personal Data Protection Commission, PDPC）擔任執行與管理機關，而新加坡個人資料保護法僅適用於私人企業、非公務機關。 新加坡通訊暨資訊部特別強調，該個人資料保護法於2013年1月生效，而近年物聯網、人工智慧等新興科技瞬息萬變，隨著資料量急遽增長，企業組織利用個人資料進行創新，成為了社會、經濟和生活的一部分，此次修法意在因應新興科技的進步與新商業模式的發展，使該法可適應、接軌於複雜的數位經濟趨勢，同步維護消費者在數位經濟中的權益，更加符合國際框架，使總部位於新加坡的公司在擴展全球市場時，有助其調整和降低合規成本與風險。主要將加強消費者保護並支持企業業務創新，希望以最大程度提高私部門收益、減少蒐集和利用個人資料的風險，以取得平衡，修訂重點整理如下： 透過組織問責制度，加強消費者之信任； 加強組織使用個人資料開發創新產品，提供個人化服務、提高組織之營運效率； 資料外洩時的強制性通知規定、責任（可參見26A條以下）； 提高企業造成資料外洩時的罰款最高額度，當企業組織年營業額超過1000萬美金者，可處以該組織在新加坡年營業額的10%，或100萬新加坡幣（約62萬歐元），以較高者為準（可參見48J條以下）； 強化個人資料保護委員會的執法權限，提高執法效率； 為了強化消費者的自主權（consumer autonomy）、對其個資的控制權，規範資料可攜義務（data portability obligation），使個人能要求將其個人資料的副本傳輸到另一個組織（可參見26F條以下）； 允許企業在特定合法利益（legitimate interests）、業務改善（business improvement purpose）之目的情況下，對於個資之蒐集、使用、揭露，得例外不經當事人同意，意即不需經當事人事先同意，即可蒐集、利用或揭露消費者個資，例如開發改善產品和進行市場調查研究、在支付系統中進行異常檢測以防止詐欺或洗錢、改善營運效率和服務等目的。（可參見附表一第三、第五部分） 允許關聯企業（related corporations）間，在基於「明確定義相關限制」（clearly defined limits）之相同目的前提下，例如透過具有拘束力的公司規則（binding corporate rules）施以一定限制時，可在彼此內部間蒐集、揭露個人資料。（可參見附表一第四部分） 針對「視為同意」（deemed consent）之相關規定，包含告知後同意（consent by notification）做進一步修訂，將允許企業組織在具契約必要性等特定情形下，在未明確徵得當事人同意之下，向另一個組織或外部承包商（contractors）揭露其個人資料，以利履行契約（fulfil contracts），但該組織與該當事人之間的契約中需有明示條款（express terms）。（可參見15A條以下）
加拿大因應數位變革修訂新隱私法加拿大政府於2026年6月15日提出C-36號法案，旨在訂定《保護隱私與消費者資料法》（Protection Privacy and Consumer Data Act, PPCDA）。該法案將更改已有25年歷史之《個人資料保護與電子文件法》（Personal Information Protection and Electronic Documents Act，下稱電子文件法），以PPCDA取代電子文件法中關於隱私保護之規範，以更全面、完整之法律框架保障個人隱私權利。目前PPCDA僅為草案，現仍在一讀階段。 壹、事件摘要 加拿大現行私部門之隱私法規已執行25年，然而隨著AI普及、深偽技術之出現、演算法自動化決策及網路對兒童資料之蒐集等數位新興隱私問題，加拿大政府認為有必要調整其現行隱私規範，以確保私部門之隱私規範能因應數位時代下之隱私風險。為此，加拿大創新、科學及經濟發展部（Innovation, Science and Economic Development Canada, 下稱ISED）之AI與數位創新部部長（Minister of Artificial Intelligence and Digital Innovation）代表政府向眾議院提出C-36法案，透過制定PPCDA，更新並現代化加拿大私部門之隱私法規以因應數位時代。 加拿大政府2026年6月初發布國家AI策略—全民AI（Canada’s National Artificial Intelligence Strategy: AI for All，下稱加拿大AI國家戰略）。加拿大國家AI戰略中提出隱私規範於AI時代下之重要性，要求更新加拿大之個資及隱私保護規定，透過隱私保護法規之訂定，確保公民及兒童皆能於數位時代下受到保護。C-36號法案係於加拿大AI國家戰略發布後旋即提出，以該戰略為基礎落實數位信任與推動隱私安全。 貳、重點說明 PPCDA之立法目的是為了應對大量仰賴個資分析、流通及交換之數位時代而建立之個人資料保護規則，同時該法亦將個人資料隱私權定調為個人基本權利。此外，法案制定相關規定兼顧組織需求，始組織得於合理且適當情形下蒐集、利用或揭露個人資料。落實加拿大AI國家政策之創新精神，並同時建立不阻礙創新之私部門隱私保護網。法案之重點說明如下： 一、加強數位時代下之個人資料自主權利 法案為落實隱私為基本權利之立法目的，提升資料當事人對資料之控制權及透明度，使資料當事人於數位時代下更能夠有效控制其個人資料之利用並保障其權利，確保資料當事人之個資被負責任、透明且適當利用。 （一）同意請求須明確 組織若欲利用當事人個資，原則上必須取得當事人之同意方得利用，並且於尋求當事人同意時必須將其蒐集、利用及揭露當事人個資之目的、方式、處理後合理可預見之後果、所欲蒐用之資料類型及可能揭露之第三方等事項告知當事人。在同意要件上，法案要求組織於蒐集當事人個資時，必須以通俗易懂之文字向當事人說明前述事項，並且在確保當事人充分之知情之情形下取得其明示同意。 （二）自動化決策系統（Automated Decision System）之透明度要求 組織若欲使用自動化決策系統對當事人做出涉及法律或類似重大影響（significant effect）之預測、建議或決策時，必須應當事人請求，向其提供該決策之說明。該說明應包含自動化決策系統做出決策所利用之個人資料類型、來源，以及做出該當決策之主要原因。 （三）刪除權 在特定情形下，資料當事人得要求組織刪除或銷毀已被組織蒐集之個人資料。特定情形包含：個資之蒐集、處理及利用違反本法、當事人撤回其對該當個資蒐集、處理或利用之部分或全部同意或該個資之蒐用目的已喪失。 （四）資料可攜權（Data Mobility） 於特定之資料移轉框架下（如電信資料移轉），當事人有權要求組織將其個人資料，於不同組織及服務提供者間安全移轉。 （五）提高對兒童個資之保護 鑒於數位時代下未成年人較以往更容易陷於個資外洩所造成之衍生風險，該法案將未成年人之個資列為敏感資料（Sensitive Information），對未成年人個資建立更嚴格之規範。例如，在蒐集、利用未成年人個資前，必須明確取得其父母或監護人（guardian or tutor）之同意，並排除默示同意之適用。此外，若組織收到兒童個資之刪除請求，組織具有刪除義務，並無例外適用。 二、促進創新 （一）負責任之資料利用及降低隱私風險 法案要求組織需建立隱私管理計畫（Privacy Management Program），明確列出合規之政策及程序，包含個資保護政策、投訴處理方式及員工培訓等，確保在資料利用及創新過程中不侵害當事人隱私。 （二）明定資料去識別化 法案中明確區分去識別化（de-identify）及匿名化（anonymize）之界線。組織得於未取得當事人同意之前提下，以研究、開發及創新（Research and Development）目的，於內部安全利用去識別化之個人資料。 （三）共同監管制度 法案中明定共同監管（Co-regulation）框架規範，允許產業工會或民間組織自行制訂符合該行業別之行為準則，並遵循認證制度，在提報委員會核准。 三、保護加拿大數位主權 就個資之跨境傳輸而言，PPDCA草案 要求組織對個人資料應設適當安全措施。例如，組織於傳輸或揭露個人資料至加拿大境外前，應依規定進行隱私影響評估，並且實施相應措施以降低隱私影響評估結果之風險。 四、執法監督 加拿大政府將以新成立之數位安全與資料保護委員會（Digital Safety and Data Protection Commission of Canada）作為PPCDA之主管機關，該委員會亦將負責《數位安全法》（Digital Safety Act）之制定。兩部法案皆為數位時代下之重要法案，透過委員會統籌，使跨領域之隱私及數位安全之複雜議題能相互調和，在法律適用上取得更大之一致性。 參、事件評析 AI發展快速，為因應新技術對個人資料保護帶來之衝擊，各國皆陸續開始針對隱私相關規定進行不同程度之修訂。加拿大PPCDA草案係於數位時代下，同時兼顧資料創新及個人隱私權利保障之立法範例。其中，在資料運用上其明確區分去識別化及匿名化之差異，並制定了較為彈性之資料應用規定。法案明文，組織得不需取得當事人同意，即以研究開發及創新為目的，於內部利用「去識別化」之個人資料。該立法將為AI技術之模型訓練及資料分析，提供高度彈性及應用空間，平衡了傳統個資法當事人同意為前提及目的限制對科技發展造成之阻礙。 此外，面對數位時代下可能產生之個資風險，該法案亦有所回應。其明確規定自動化決策系統之透明度義務，並賦予當事人要求解釋之權利，強化當事人對其資料之自主；對於未成年人於數位時代下之個資風險，亦透過將未成年人個資視為敏感資料之機制，使未成年人得受到更嚴謹之保護；針對新創產業之發展，法案透過合規比例原則之規定，給予組織依據其量能調整隱私管理計畫之空間，避免對中小企業造成過多負擔而阻礙創新。 我國個人資料保護委員會籌備處於民國114年針對個人資料保護法進行修訂，惟該次修法主要係針對個人資料保護委員會成立所為之組織任務調整，仍未就法律實質規範進行修定。 關於個人資料自主權利，現行個資法在當事人同意請求權，雖有類似規定，但當事人同意之規定上並未包含確保當事人自主性之要件，在同意條款之書面文字規範上也無特定要求。另就刪除權而言，依據現行個資法，當事人無法單純透過撤回同意，要求資料控制者將其資料刪除。除此之外，自動化決策、資料可攜權、及兒少個資保護之強化等數位時代下之個資保護議題，我國現行個資法中並未有相關規範。為因應數位變遷所為之立法改變，建議我國可參考加拿大之修法方向，強化資料當事人對其個資之自主權及對未成年之保護，以因應數位時代下之個資風險。 為有利於產業創新同時能確保個資安全之規範，加拿大此次修法賦予產業建立符合需求之共同監管制度、加強個資跨境傳輸之事前評估等，尤其在假名化制度上之變革更是為資料創新運用增加彈性。反觀我國個資法，於近兩年之修法上僅就資料去識別化有部分修訂，將原規定之「無從識別特定當事人」定義修正為「運用當時技術方式無從識別當事人」，此種較為相對性之標準，但仍未解決實務上假名化與匿名化之管理及應用差異。且於應用上，仍是以傳統之學術研究、統計目的為限，新興科技研發仍會受制於傳統個人資料保護規定。為能促進個資運用及產業發展間之平衡，加拿大之作法得做為未來修法上之參考，透過制度、機制之建立，更彈性地運用個人資料。 整體而言，從加拿大此次對隱私法規之修訂，可見隱私保障與產業創新之調和。我國未來於個資法修法研擬時，亦能參考加拿大之平衡路線，於保障國人個人資料權利之同時，提供新興科技產業發展之合規空間，創造兼具安全及彈性之個資保護環境。 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://keid.nat.gov.tw/tips/）
資訊揭露立場分歧：著作權集體管理團體條例修正草案著作權集體管理團體條例（集管條例）自2010年2月10日公布施行以來，終於今年（2019）5月中旬展開修法公聽會，智慧局提出三大項修法目的：「一、強化專責機關監督輔導；二、提升集管團體公信力與透明度；三、健全著作權授權市場環境。」依此分別提出修正條文。 其中，關於集管團體的財務治理透明化的規定，智慧局參考歐盟指令與德國集管條例，增訂集管團體之資產負債表、收支決算表、現金流量表等財務報表之揭露的法律義務（修正第21條第1項），且「應上網供公眾查閱」（增訂第22條第2項），係為建立集管團體公信力並強化良善治理與健全體質。 在場集管團體持不同意見，認集管團體僅係對身為會員的權利人以及利用人負責，且每年均已被主管機關與會員檢視相關報表，似無公開上網讓不特定大眾開放查閱之理。利用人則提出「重複管理」是須要被解決的議題，以授權移轉的實務問題舉例，故希望未來修新法有即時性的權利與管理的資訊揭露。權利人則反應授權金分配不透明，建議以資訊化的方式讓報酬分配機制透明化，並可應用區塊鍊技術達成之。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。