日本 – 能否移除個人資料登載 各地法院見解有所不同
對此，金?地方法院首先作成判決（ 2005 年 5 月 30 日），雖駁回原告方面的損害賠償請求，不過移除已登錄資料部分則判命原告勝訴。該院認為，「隱私」及「便利」之間究竟何者優先，應本諸居民個人意思自行決定，而非被告方面得以促進行政效率為由逕為取捨。然時隔一日（ 2005 年 5 月 31 日），名古屋地方法院卻作出見解完全相反的判決，認為「居民基本資料網路」已採行必要之資料保護措施，個人隱私不至於輕易遭受侵害，原告方面的兩項請求均應予以駁回。
個人基本資料應予保護，當屬不爭之論，但究竟該如何保護、保護又該到何種程度，各方立場不同、偏重各異，看法常有差距；日本「居民基本資料網路」事件之原被告間、甚至不同地方法院間的見解差異，即為適例。目前正值我國研議修正個人資料保護法之際，前開事件今後如何發展，或有吾人持續觀察並深入思索之餘地。
美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA）於2025年1月15日發布「配備自動駕駛系統車輛之安全、透明度及評估計畫」（The ADS-equipped Vehicle Safety, Transparency, and Evaluation Program , AV STEP）法規預告（Notice of proposed rulemaking, NPRM），建立全國性自願評估與監督制度，以提高自駕車安全性之公共透明度，並促進其負責任布建。 根據《國家交通與機動車輛安全法》（National Traffic and Motor Vehicle Safety Act），自駕車在符合〈聯邦機動車輛安全標準〉（Federal Motor Vehicle Safety Standards, FMVSS）及州、地方法律的前提下，得於公共道路上行駛；若無法符合FMVSS之要求，則需進行豁免申請。惟不論採何種途徑，FMVSS皆未針對自駕車之安全性與性能進行評估，因此NHTSA提出AV STEP，為自駕車設計專門之豁免申請途徑，並針對不同自動化程度車輛提出涵蓋車輛設計、開發與運行之安全性審查條件，以對現行FMVSS之豁免規定進行補充。簡要說明如下： （1）需配置駕駛人之自駕車：需具備手動駕駛功能與清晰的交接程序，以於自駕系統失效時透過充分提示與反應時間，使駕駛人接管操作。 （2）完全由自駕系統操作之自駕車：監管著重於各種情況下皆能自主運作、回退（Fallback）機制需具遠端監控能力，且能自動進入最小風險狀態。 除上述要求外，申請者皆須提供第三方機構之獨立評估報告、說明自動駕駛系統故障之應對措施，並持續接受NHTSA監督。
品牌商標命名之實踐與提醒─從杜邦分析要件判斷商標混淆誤認之關鍵陽明交通大學於2025年7月11日，透過律師向美國商標審判及上訴委員會（The Trademark Trial and Appeal Board，簡稱TTAB）提出答辯主張，主張其商標（縮寫為NYCU）並未和紐約大學的商標（縮寫為NYU）有混淆誤認之虞，以下將以此案為例，說明實務上如何運用DuPont Factors（又稱杜邦分析要件）判斷混淆誤認，品牌商標命名、註冊等階段時應注意的風險和實務上可行的因應措施。 杜邦分析要件係源於1973年的E.I. DuPont de Nemours & Co. v. Celanese Corp.案，用13個判斷分析要件檢視是否有商標混淆誤認的情形，是美國審查實務，或者相關商標爭議判斷，最常引用的判斷標準，並視個案情形引用對應要件。 本案陽明交通大學提出答辯主張包括：NYU與NYCU字母、意義等整體印象不同(第1項)；NYU提供美國正式教育學位課程，而NYCU僅限於台灣課程，未提供美國正式學位，雙方提供不同之教育服務(第2項)；NYCU僅有限參與國際會議並未於美國招生，通路未重疊，且消費族群均為高知識與謹慎決策者(第3~4項)；無任何實際混淆的證據(第7項)；NYCU長期使用該縮寫於國內外學術交流與排名中，未發生混淆而顯示兩者商標可共存(第8項)；NYCU合法註冊校名之縮寫，具有使用與排他性權利，無混淆意圖亦未仿冒(第11項)；雙方市場截然不同，混淆風險極低(第12項)，以及若不准NYCU使用將造成教育機構正常名稱縮寫受限，牽涉公共利益、學術發展與合理使用(第13項)等。 品牌企業或學研法人不論從命名、商標註冊階段，甚至到商標異議、撤銷、侵權爭議等判斷，不可忽視商標之混淆誤認風險，將可能被迫改名、下架商品或服務調整行銷素材、重啟品牌命名流程等，耗費人力、時間或經費。因此，務必完善品牌商標管理機制，確保能掌握混淆誤認之判斷原則、階段性評估檢核，以降低品牌撞名或近似他人註冊商標之情形，進而鞏固品牌價值。 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）
英國通過《資料（使用與存取）法》，提升資料使用的便利性2025年6月19日，英國《2025年資料（使用與存取）法》（Data（Use and Access）Act 2025，下簡稱DUA法）正式生效。DUA法的宗旨是在《英國一般資料保護規則》（United Kingdom General Data Protection Regulation, UK GDPR）的基礎上，放寬在特定情形下執法機關、企業與個人使用資料的限制，以提升資料管理及使用的便利性。 DUA法預計將於2025年8月開始分階段實施，重點如下： (1) 放寬自動化決策（Automated Decision-Making, ADM）條件：依據UK GDPR規定，個人有不受純粹基於自動化處理且產生法律效果或類似重大影響之決策所拘束之權利。此項規範確立自動化決策之原則性禁止，僅於符合特定例外事由時始得為之。DUA法則放寬此一限制，未來企業只要確保有向當事人提供自動化決策的資訊、決策結果申訴的管道，以及得人為干預設計之保障措施以後，即可做出對個人有重大影響的自動化決策。 (2) 資料主體存取請求權（Subject Access Request, SAR）規範明確化：當事人有權向持有自身個資的單位請求查閱，DUA法明訂組織在收到請求後應回應的時間，而當事人請求的範圍也應合理且合於比例，避免組織浪費人力搜索不重要的資訊。 (3) 建立有效申訴管道：規定任何使用個人資料的組織都必須設立有效的申訴機制、提供電子化申訴管道、並回報處理結果，若訴求未獲得解決，當事人即可向英國資訊專員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）提出申訴。 (4) 科學研究得採概括同意機制，商業研究亦屬適用範疇：DUA法明確指出，基於科學研究目的，研究人員於確保適當個人資料保護措施之前提下，得以概括同意（broad consent）方式取得當事人之同意，以利進行科學研究活動。DUA法並明確界定科學研究之範疇可涵蓋商業研究（commercial research），擴大其適用領域。 (5) 允許網站直接使用Cookie：網站與應用程式的儲存與存取技術（Storage and Access Technologies）在低風險情況下，可不取得使用者事前同意，即紀錄使用者瀏覽紀錄。 DUA法將於2025年8月開始分階段實施。如何在科技發展的便利性與個人資料的安全性間取得平衡，是當代社會不容忽視的議題，可持續觀察追蹤英國施行DUA法的成效供我國參考。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引（AI how-to sheets）法國國家資訊自由委員會（CNIL）於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」（AI how-to sheets）（下稱本指引）公眾諮詢，並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則（GDPR）之作法，以期在支持人工智慧專業人士創新之外，同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下： 1.指引涵蓋範圍：本指引限於AI開發階段（development phase），不包含應用階段（deployment phase）。開發階段進一步可分為三階段，包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立，以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用：當資料處理過程中包含個人資料時，人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的：CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則，由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的，因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何，方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分：可能會是GDPR中的為資料控管者（data controller）、共同控管者（joint controller）以及資料處理者（data processor）。 5.確保資料處理之合法性：建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料，必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估（DIPA）。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮：包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護：具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的，以及設定明確的資料保留期限，實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說，更新AI相關規範知識非常重要，CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。