歐盟資料保護主管機關(European Union Data Protection Authorities, EU DPAs,以下簡稱DPAs)所組成的第二十九條資料保護工作小組(The Article 29 Working Party,以下簡稱WP29) ,於2014年11月26日宣布將適用5月13日Google西班牙案(C-131/12)判決結果之指導方針(guideline)。該項宣示確立了被遺忘權效力所及之範圍,以及各國DPAs受理資料主體(data subject)所提出訴訟之標準。
WP29表示,一如該判決所示,將連結於搜尋結果清單中移除,必須以全球網域為範圍,才能使資料主體權利受到完整、有效之保護,並且所依據歐盟資料保護指令95/46/EC才不至於受到規避。因此,儘管搜尋引擎營運者如Google認為,該項指令效力僅限制於歐洲,以及全球網域中低於5%歐洲網路使用戶,所以他們只需要將具爭議的連結,從歐盟網域的用戶搜尋結果中移除即可。但WP29則強調,倘若判決僅以歐盟網域為限制範圍,對於欲為歐盟公民隱私保護的立意來說,可能將無法全面保護。鑑此,歐洲隱私監管機構(Europe’s privacy regulators)亦於2014年11月26日表示,搜尋引擎營運者如Google公司,將連結於搜尋結果清單中移除,必須以全球網域為範圍,而非只是僅以歐盟境內網域為資料主體得要求實行被遺忘權(right to be forgotten)的範圍,以符合歐洲法院判決的要求結果。
自該判決所確立之資料保護權利主張,以資料主體發現某一搜尋係以其姓名為基礎,而搜尋結果的清單顯示通往含有該個人資訊網頁之連結,則資料主體得直接與搜尋引擎營運者聯絡(approach);次之,若搜尋引擎營運者不允其要求,資料主體則得轉向各國DPAs,在特定情形下,要求將該連結從搜尋結果清單之移除 。係該判決以歐盟資料保護指令95/46/EC為法規依據,經由釐清相關爭點、樹立指導方針及準則(criteria),謹分別列出如下:
(一)搜尋結果是否連結至個人資訊,並且包含資料主體之姓名、筆名或暱稱;
(二)是否資料主體在公領域居有重要角色或具公眾形象,以及是否公眾應具有取得前述資料之法益;
(三)是否資料主體為少數例子,(意即顯見DPAs可能要求移除該搜尋結果)
(四)是否資料具正確性;
(五)是否資料具關聯性且不過份,並(a)連結至資料主體之工作生活;(b)搜尋結果(the search result)連結至據稱對訴訟者為憎恨、評論、毀謗、汙辱或具侵犯性資訊;(c)資料清楚反映為個人意見,或顯然受過驗證為事實。
(六)是否根據資料保護指令第8條,該資料具敏感性如個人健康狀況、性向或宗教信仰;
(七)是否該資料已經過時,或是對於資料處理目的來說,其存在已為冗贅;
(八)是否該資料處理已足生對資料主體之偏見,並且對其隱私已具有不對等的負面影響;
(九)是否搜尋結果與資料連結,已造成資料主體暴露於危險威脅,例如竊取身分或受到跟蹤;
(十)是否資料主體(a)自願使公眾知悉其資訊內容,或(b)可合理據知其所資訊內容將使公眾所知悉,或(c)意圖使公眾知悉其資訊內容;
(十一)原有資訊是否以新聞目的為出版,而該項標準不得單獨為拒絕請求移除之基礎;
(十二)資訊之出版者是否具有法律依據或義務,使該個人資料得公諸於世;
(十三)是否該資料涉及刑事犯罪,而應由DPAs以公權力使犯罪者資訊公諸於世,原則上DPAs可能考慮對犯罪發生年代相對久遠、犯行較輕者,為搜尋結果之移除;而較不可能對近期發生、犯行嚴重者,為搜尋結果之移除。
以上13項準則皆立基於大眾取得資料權之法益為衡量,供各國依個案判斷是否受理資料主體所提出訴訟,以俾利未來各國DPAs處理相關爭訟之遵循依據。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟網路與資訊安全局於2016年11月(ENISA)提出醫院導入智慧聯網技術因應資訊安全之研究建議,此研究說明智慧醫院之ICT應用乃以風險評估為基礎,聚焦於相關威脅與弱點、分析網路攻擊情節,同時建立使用準則供醫院遵守。由於遠端病患照護之需求,將使醫院轉型,運用智慧解決機制之際,仍須考量安全防護問題,且醫院可能成為下一階段網路攻擊之目標,醫院導入智慧聯元件的同時,將增加攻擊媒介使醫院面對網路攻擊更加脆弱,因此,報告建議如下: 1.醫療照護機構應提供特定資訊安全防護,要求智慧聯網元件符合最佳安全措施。 2.智慧醫院應確認醫院內之物件及其如何進行網路連結,並根據所得資料採取相應措施。 3.設備製造商應將安全防護納入現有資安系統,並在設計系統與服務之初邀請健康照護機構參與。 在我國部分,2016年9月行政院生技產業策略諮議委員會議中即提到,強調將建立智慧健康生活創新服務模式,提供民眾必要健康資訊及更友善支持環境,同時結合ICT與精密機械及材料,發展智慧健康服務的模式。2016年11月,行政院推動「生醫產業創新推動方案」,藉由調適法規等方式統整醫療體系與運用ICT技術及異業整合,其中在智慧聯網應用下之資訊安全防護議題實屬重要。
加拿大政府就生成式人工智慧對著作權的影響進行公眾諮詢加拿大政府於2023年10月23日至12月4日針對「生成式人工智慧對著作權的影響」(consultation on the implications of generative artificial intelligence for copyright)進行公眾諮詢,以期了解生成式人工智慧對於加拿大著作權市場之變化,進而修訂《著作權法》(Copyright Act),本次諮詢文件中討論重點整理如下: 1.文字和資料探勘(Text and Data Mining, TDM):是否需要因應TDM修改加拿大原本的著作權法,包含著作權法中合理使用行為(29條)和暫時性重製行為(30.71條)等得不構成侵害之例外條款。學者、AI使用者以及AI技術團體大多持肯定見解,認為TDM行為中使用的著作時不需要權利人的著作權授權;然創意產業則多持否定見解,認為不應該為TDM創設例外,否則將會使得TDM所使用之作品原著作人無法主張權利以獲得授權金。 2.人工智慧生成作品之著作人身分及著作權歸屬:因利用生成式人工智慧所創作或輔助創作之文字、圖像和音樂有作者身分不明確之虞,因此加拿大政府希望可以對此加以澄清,並討論是否需要修改原本的著作權法案中相關規定。針對作者身分不明確之爭議,加拿大政府提出了三種可能的規範模式: (1)闡明著作權保護只適用於自然人創作的作品; (2)將人工智慧生成作品之作者歸屬於在創作作品時運用技能和判斷力的自然人,凡自然人可以在人工智慧技術輔助下創作的作品中貢獻足夠的技能和判斷力,即可被視為該作品的作者; (3)為人工智慧生成的作品創設一套新的權利。 3.人工智慧之侵權責任:人工智慧係透過大量的資料庫來生成一項作品,過程中可能出現侵害他人著作權之情形,而加拿大現行的著作權法框架下很難認定侵權行為之責任歸屬。加拿大現行的著作權法要求被侵權人(著作人)必須證明侵權人明知其重製行為侵犯他人著作權,且就該他人著作加以重製,但一般人難以瞭解人工智慧系統開發及訓練過程,因此難證明人工智慧系統研發與利用過程中的業者、工程師或其他相關人等是否有侵權行為。因此加拿大政府希望利害關係人就此議題提供更多意見,以協助將來修法、提高市場透明度。 生成式人工智慧雖然提供了便利的創作方式並帶來巨大經濟利益,卻也可能侵害他人著作權,因此平衡著作人之權利並兼顧經濟發展是加拿大政府及國際社會課正積極解決的議題。
歐洲專利局《2023年戰略計畫》歐洲專利局(The European Patent Office, EPO)於2019年6月27日發布《2023年戰略計畫》(Strategic Plan 2023, SP2023),協助歐盟應對網路化和全球化的世界挑戰。該戰略計畫之重點為實現專利局五大策略目標,分別為:員工參與(staff engagement)、資通訊現代化(modernisation)、品質(quality)、歐洲專利網路(European patent network)和永續性(sustainability)。 該五大策略目標分述如下: 建立一個參與性、知識性及協作性的組織:幫助員工發揮其專業領域,以及重視識別、招募和留才之方法。 進行EPO 資通訊系統的簡化與現代化:包含支持端到端的電子專利授權流程、對現有技術數據庫進一步投資、並關注亞洲相關文獻與標準。 效率化提供高品質流程與服務:確保EPO的專利審查或其他作業流程及服務維持高標準,例如建立辦公室品質管理系統(QMS)和「早期確定」計畫(Early Certainty),加速專利核准程序。 建立具有全球影響力的歐洲專利制度和網路:加強歐盟成員國與歐盟以外國家專利局之合作,並定期檢視歐洲專利局對其他國家的財務與營運支援,在加強國際參與度與成本效益之間達到平衡。 確保長期發展與永續:歐洲專利局擬建立觀察站(Observatory)作為一提供利害關係人進行討論和分析的平台。該平台將為減少碳排放、降低能源消耗、降低紙張消耗以及減少使用塑膠等訂定明確長期目標。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。