美國法院於 8 月 9 日判決「隱私權合理期待不及於網際網路用戶資訊」

  在 Freedman v. America Online 一案中,原告 Freedman 使用 AOL(ISP 業者 ) 的電子郵件帳號匿名寄送一封載有「末日近了 (The end is near) 」之郵件給另外兩個康乃迪克州之居民,該郵件之收文者將其視為對於安全威脅之信件並立即報警處理。警員 Young 和警官 Bensey 雖製作了筆錄與提出搜索令 ( 授權令 ) 之申請,然而在將該等文件送交州檢察官辦公室並經同意前, Young 即將該等文件傳真給 AOL 法務部門,一周後 AOL 即提供 Freedman 之姓名、地址、電話號碼與其他許多與原告之 AOL 電子郵件帳號有關之訊息,原告因而提起訴訟,主張提供其帳戶資料之行為侵犯其隱私權,已違反美國憲法修正條文第四條。


  法院認為在美國憲法修正條文第四條之意旨下,網路使用者不能合理期待其用戶資訊為其隱私權所及範圍,主要理由為當網路使用者申請使用服務前,用戶本身已在其本身知悉之情況下將其資訊提供給 ISP 業者,使該 ISP 業者得以提供相關服務,且 AOL 已在其使用合約中註明,倘於其用戶或他人受有人身威脅 (physical threat) 之個別案例之情況下 ( 如同本案例事實 ) AOL 將提供用戶資訊,而「電子通訊隱私權法案 (The Electronic Communications Privacy Act) 」第 2510 條以下條文亦規定,於有人身損害之虞 (the risk of physical injury) 之情況下,用戶資料之揭露即具正當性。

相關連結
※ 美國法院於 8 月 9 日判決「隱私權合理期待不及於網際網路用戶資訊」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=682&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/30)
引註此篇文章
你可能還會想看
初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵

初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年03月15日 壹、事件摘要   於2018年03月18日晚間10時許,美國亞利桑那州(Arizona,下稱Arizona)一名49歲的婦人,遭到配備Uber自動駕駛系統之車輛[1],在運行自動領航模式(Autopilot)下撞擊,雖然該婦人立即送往醫院,但仍回天乏術而在醫院中去世。就在前開事故發生後,Arizona州長Doug Ducey因此下令其暫停測試。[2]   此外,同年12月11日晚間10時許,在我國有一輛配備自動輔助駕駛功能的Tesla,疑似駕駛人精神不濟因而未能及時注意車前狀況,導致車禍發生,雖然肇責是否牽涉Tesla之自動輔助駕駛功能或駕駛人本身有無疲勞駕駛等情事,有待進一步釐清。[3]   綜上,不論測試或道路駕駛,現今社會已不乏具有一定自動駕駛等級之車輛於路上行駛,然而在推廣、研發或應用自動駕駛車輛(下稱自駕車)的同時,若不幸發生類似前開新聞之(車禍)事故時,相關肇事責任究應如何釐清,隨著我國已於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例以積極推動自駕車相關應用,更愈顯重要,為解決前開肇事相關疑慮,本文擬針對民事上之「過失」本質,反思自駕車相關應用可能延伸的事故責任,是否因應科技發展而有不同的過失內涵。 貳、重點說明   承上,面對自駕車相關科技與應用的世界洪流,若發生車禍等交通事故時,當事人相關之損害賠償請求,仍大多以民法上之侵權行為作為基礎,雖事故肇因種類眾多,亦常見各類的肇因共同造成事故發生,但本文考量相關議題繁複,以下僅就非依軌道行駛之自駕車、駕駛人過失內涵等框架下依序進行初探與反思: 一、我國侵權行為損害賠償係以行為人有無具抽象輕過失為斷   車禍之發生,若涉及駕駛人之行為者,受有不論財產或人身損害之人而欲請求賠償者,無論係依據民法第184條以下何條侵權行為之規定(即民法第184條第1項前段、同條項後段或第191條之2等規定),請求駕駛自駕車之人賠償,前提均為駕駛人具有過失,差別僅在舉證責任是否由請求權人(受有損害之人)負擔。   承上,既然前開侵權行為之重要成立要件為過失,其具體內容為則為駕駛人之注意義務應至何種程度,然在我國民事過失責任之架構上,有不同程度上之區分,即分別為抽象輕過失、具體輕過失及重大過失三種。申言之,抽象輕過失為欠缺應盡善良管理人之注意者義務;具體輕過失者為欠缺應與處理自己事務為同一注意者;重大過失者為顯然欠缺普通人之注意者[4]。   對此,實務見解[5]以及學者[6]歷來均認侵權行為之過失標準,應以行為人是否克盡客觀化之過失標準─抽象輕過失,倘否,則應負擔過失之賠償責任,是以,就此脈絡推論,自駕車之駕駛人若有違善良管理人注意義務致車禍發生且使他人受損害,即應負損害賠償責任。 二、駕駛人注意義務與自駕車自動駕駛程度間之互動   根據引領世界自駕車標準的領銜者─國際汽車工程師學會(Society of Automotive Engineers International,下稱SAE)所分類之自動化駕駛等級,區分為等級0至等級5(共6個等級),而等級3後之自駕車即開始逐漸將環境監控的任務從駕駛人移轉至車輛本身,而駕駛人僅在特殊條件下,方須接管駕駛車輛,更甚在等級5時是由自駕車在任何狀況下均可自行駕駛,不過在等級2前之等級,環境監控之任務大多在駕駛人身上,自駕車至多僅係協助運行駕駛人之指令[7]。   然而,自駕車駕駛人因車禍所生之侵權行為責任,誠如前述,係以駕駛人存有抽象輕過失作為前提,而過失之本質,則係雖非故意,但按其情節,(1)行為人(駕駛自駕車之人)應或能注意,卻不注意,或(2)雖可預見侵權行為(車禍肇事)之事實發生,但確信不發生[8],就此,在SAE分類等級2以前之自駕車,因監控環境之任務仍由駕駛人負擔,則該類等級自駕車之駕駛人應與一般車輛之駕駛人,負擔相同侵權行為之注意義務內容(或程度),但等級3至等級5自駕車之各式應用情境,車輛行駛環境之相關監控資訊已轉由車輛本身處理、控管,則駕駛人是否對於自駕車之車禍發生,仍具有可預見性,或得注意並防免之,則不無疑慮。 參、事件評析   綜上,本文所提不同等級自駕車,是否當然得以繼續適用傳統民事侵權行為之過失標準判斷駕駛人有無過失,實有相當程度上之衝突,蓋若自駕車之駕駛人對於行車環境資訊已不如駕駛一般車輛時,實難期待駕駛人對於車禍之發生有何預見可能,或在遇見後積極防免結果發生,倘若一概遵循傳統對車禍侵權行為之高注意義務要求─抽象輕過失責任,或將產生使不明瞭或難以預見該事故原因發生之人,卻必須就非因己誤之結果負責,某程度上似有違過失責任之本質,而質變成為無過失之擔保責任。   據此,本文認為,若要解決前開損害發生須有補償或賠償之問題,或可(1)透過保險、基金等方式填補損害,或(2)具體化等級3至等級5自駕車之駕駛人應負何等注意義務,如駕駛人須隨時處於得以接管車輛操作之狀態,使等級3以上之自駕車所應盡之注意義務與傳統侵權行為之注意義務脫鉤處理(3)與商品責任間進行相關的調和等,然而無論如何,對於此等問題或疑慮,究竟應採何方向或多方進行,甚或以其他方式解決,則有待後續更進一步的討論與分析。 [1] Uber於該州進行自動駕駛車輛之測試。 [2] ADOT director's letter to Uber halting autonomous vehicle tests, ADOT, https://www.azdot.gov/media/News/news-release/2018/03/27/adot-director's-letter-to-uber-halting-autonomous-vehicle-tests (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Arizona Gov. Doug Ducey suspends testing of Uber selfdriving cars, azcentral, Mar. 26, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/26/doug-ducey-uber-self-driving-cars-program-suspended-arizona/460915002/ (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Bree Burkitt & Uriel J. Garcia, Self-driving Uber vehicle strikes, kills 49-year-old woman in Tempe, azcentral, Mar. 19, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/19/woman-dies-fatal-hit-strikes-self-driving-uber-crossing-road-tempe/438256002/ (last visited Mar. 21, 2019). [3] 蘋果日報,〈台灣首例!特斯拉自動駕駛闖禍 國道上撞毀警車〉,2018/12/12,https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181212/1482416/ (最後瀏覽日:2019/03/21)。 [4] 96年台上字第1649號判決。 [5] 19年上字第2476號判例。 [6] 王澤鑑,《侵權行為法》,自版,頁308-309(2011)。 [7] SAE International Releases Updated Visual Chart for Its “Levels of Driving Automation” Standard for Self-Driving Vehicles, SAE International, https://www.sae.org/news/press-room/2018/12/sae-international-releases-updated-visual-chart-for-its-%E2%80%9Clevels-of-driving-automation%E2%80%9D-standard-for-self-driving-vehicles (last visited Mar. 22, 2019). [8] 97年度台上字第864號判決。

美國倡建無人機系統整合先導計畫

  考量無人機系統與國家空域系統及有人駕駛飛機的有效協作,除能提升產業效能與生產力外,同時也強化國家公領域安全的管理。基此,美國總統川普遂發布總統備忘錄倡議建立無人機系統整合先導計畫,期能透過該計畫促進創新應用,並以公私協力的方式進行無人機系統與國家空域系統之整合。

美國司法部提出更嚴格的著作權法草案

  美國司法部於 11月10日提出更嚴格的著作權法草案,凡是未經著作所有權人許可,而拷貝音樂、電影者,可能面臨坐牢的命運。   這項草案由美國司法部長 Alberto Gonzales在一個反盜版的高峰會議中所提出的構想。草案內容擴大對智慧財產權的保護範疇,其中涵蓋試圖非法拷貝音樂、電影、軟體,或是其他具著作權物品的未遂行為。並且,草案賦予調查人員可以扣押因販賣盜版而購置的財產,例如做為未來拷貝用的空白CD。另外,也討論到違反著作權者,將強迫對著作所有權人進行賠償,累犯者也必須面臨較嚴厲的刑責。   Alberto Gonzales在記者會中提及: “這項法律的制訂,反映出布希政府及司法部一貫的承諾,也就是我們會竭盡所能的對抗盜版問題”   唱片業團體對此法案表示高度讚揚。然而,公益團體 Public Knowledge卻指出,司法部亦需考慮其他能夠保護消費者合理使用權的方法。   近年,國會強化著作權法幫助媒體公司對抗其作品遭受氾濫的非法拷貝。並且,執法者已逐漸鎖定在電影撥放幾小時後,就將其置於網路上的拷貝集團。   美國最高法院在六月以 9-0的裁定,讓娛樂業者能對盜版行為予以痛擊。裁定中指出,假若檔案交易(file-trading)公司涉及引誘使用者違反著作權法時,檔案交易公司亦需負責。

美國加州機動車輛管理局3月10日發布無人駕駛車輛管理方案

  無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人,皆屬自動化載具的一種,具有傳統汽車的運輸能力。而作為自動化載具,自動駕駛汽車不需要人為操作即能感測其環境及導航。目前無人車仍未全面商用化,大多數均為原型機及展示系統,部份可靠技術才下放至商用車型,但有關於自駕車逐漸成為現實,已經引起了很多有關於道德與法律上的討論。   無人駕駛車輛若能夠變得商用化,將可能對整體社會造成破壞性創新的重大影響。然而,在商品化之前的實際道路測試是自動駕駛車輛開發過程非常重要的一環,是否允許自動駕駛車輛實際上路測試為各地交通主管機關之職責。因此,為了保障公共安全與推廣創新,為美國加州機動車輛管理局(Department of Motor vehicles ,下稱加州DMV)便自2015年12月公布無人駕駛車輛規範草案後,歷經2016年9月的修正,於2017年3月10日正式公布無人駕駛車輛管理規範。   美國加州申請自動駕駛車輛上路測試規定係依據加州汽車法規 (California Vehicle Code)38750 中之條款 3.7所訂定,依照加州DMV規畫,在社區內和高速公路上進行測試的自動駕駛車,仍需與傳統汽車一樣,具有方向盤與煞車踏板,而且駕駛座上亦需有人隨時待命應付緊急情況發生。此外,無人駕駛車輛尚必須有人進行遠距監控,並且能在緊急情況發生時安全停靠路邊。   截至2017年3月8日,已有27家公司獲得加州DMV許可,在道路上測試無人駕駛車輛,且這些車輛迄今只造成少數事故。加州DMV公布無人駕駛車輛管理規範後,還將於2017年4月24日舉行公聽會持續蒐集意見,研擬規範修改內容,以符合實際需求。   人駕駛車輛是汽車產業未來發展的趨勢之一,我國於不久的將來亦可能面臨有無人駕駛車輛在國內進行實際道路測試的需求。然而,我國地狹人稠,交通狀況複雜,且國人守法觀念尚有加強空間,確也增添無人駕駛車輛在國內道路測試的挑戰性,以及主管機關於受理測試申請之困難度。因此,加州DMV所公布之無人駕駛車輛管理規範之後續發展,值得吾人持續關注。

TOP