案件緣於Judith Vidal-Hall等三人對Google提告,主張Google規避蘋果公司Safari瀏覽器預設之隱私設定,在未取得用戶同意前,逕行使用cookies追蹤其網路活動,蒐集瀏覽器產生的資訊(the Browser-Generated Information, or ‘BGI’),並利用其對用戶發送目標廣告。原告認為這些作法可能使用戶的隱私資訊被第三人所探知,而且與Google保護隱私之公開聲明立場相違。此案於2015年3月27日由英國上訴審法官做成判決,並進入審理程序(裁判字號:[2015] EWCA Civ 311)。
本案主要爭點包含,究竟用戶因使用瀏覽器所產生的資訊是否屬於個人資料?濫用隱私資訊是否構成侵權行為?以及在沒有金錢損失(pecuniary loss)的情形下,是否仍符合英國資料保護法(Data Protection Act 1998)第13條所指損害(damage)的定義,進而得請求損害賠償?
法院於判決認定,英國資料保護法旨在實現「歐盟個人資料保護指令」(Data Protection Directive,95/46/EC)保護隱私權的規定,而非經濟上之權利,用以確保資料處理系統(data-processing systems)尊重並保護個人的基本權利及自由。並進一步說明,因隱私權的侵害往往造成精神損害,而非財產損害,從歐洲人權公約(European Convention of Human Rights)第八條之規定觀之,為求對於隱私權的保障,允許非財產權利的回復;倘若限縮對於損害(damage)的解釋,將會有礙於「歐盟個人資料保護指令」立法目的的貫徹。
法院強調,該判決並未創造新的訴因(cause of action),而是對於已經存在的訴因給予正確的法律定位。從而,因資料控制者(data controller)的不法侵害行為的任何損害,都可以依據英國資料保護法第13條第2項請求損害賠償。
本案原告律師表示:「這是一則具有里程碑意義的判決。」、「這開啟了一扇門,讓數以百萬計的英國蘋果用戶有機會對Google提起集體訴訟」。原告之一的Judith Vidal-Hall對此也表示肯定:「這是一場以弱勝強(David and Goliath)的勝利。」
註:Google 在2012年,曾因對蘋果公司在美國蒐集使用Safari瀏覽器用戶的個資,與美國聯邦貿易委員會(United States Federal Trade Commission)以2,250萬美元進行和解。
自2016年Mirai殭屍網路攻擊事件後,物聯網設備安全成為美國國會主要關注對象之一,參議院於2017年曾提出「2017年物聯網網路安全促進法」(Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2017)草案,防止美國政府部門購買有明顯網路安全性漏洞之聯網設備,並制定具體規範以保護聯網設施之網路安全,然而該法案最終並未交付委員會審議。 2019年4月,美國參議員Mark Warner提出「2019年物聯網網路安全促進法」草案(Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2019),再度嘗試建立物聯網網路安全監管框架。本法將授權主管機關建立物聯網設備所應具備之安全性條件清單,而該清單將由美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology)擬定,並由管理與預算局(Office of Management and Budget, OMB)負責督導後續各聯邦機關導入由美國國家標準與技術研究院所制定之網路安全指引。本法草案相較於2017年的版本而言雖較具彈性,惟網路安全專家指出,清單之擬定與執行管理分別交由不同單位主責,未來可能導致規範無法被有效執行,且聯邦各層級單位所需具備之資安防護等級不盡相同,如何制宜亦係未來焦點。
韓國公共行政安全部制定《公部門AI倫理原則》草案,以提升民眾對公部門應用AI之信任2025年11月,韓國公共行政安全部(Ministry of the Interior and Safety,下稱MOIS)於新聞稿宣布制定《公部門AI倫理原則》草案,追求公益、公平無歧視、透明、問責明確、安全性及隱私保護等六大核心價值,旨於促進創新、提升民眾對公部門應用AI之信任。 一、適用範圍 《公部門AI倫理原則》草案適用對象為公部門,包含中央、地方政府機關等,其性質為不具強制力的指引。 二、檢核表分三階段漸進式管理 《公部門AI倫理原則》草案依AI 應用的複雜程度分為三階段漸進式管理,設計最高達90個細項的檢核表(Checklist),惟目前尚未公開詳細內容: (一)第一階段:基礎導入(AI基礎應用) 針對技術引進的初步活用階段,共包含31個檢核項目,旨在建立基礎的倫理合規防線。 (二)第二階段:進階應用(AI決策支援) 適用於AI提供資料分析與建議以輔助人員進行行政決策的情境。隨著影響力提升,檢核項目擴增至74個,強化透明性與責任性的審查。 (三)第三階段:深度融合(AI自主決策) 針對AI具備高度自主決策權的高風險情境(如自主化服務或複雜判斷),執行最嚴密的倫理檢查,共達90個檢核項目。 建議公部門依檢核表自行檢查,並依結果建立「調整與回饋」的循環機制,以因應不斷變化的技術環境。 MOIS部長指出,未來將進一步蒐集學界意見以完備倫理原則,並開發一套AI倫理原則之培訓課程,確保一線能落實執行這90個檢核項目,保障人權與基本權利。 由於目前未見90個檢核項目內容,值得持續追蹤後續進展。 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)
歐洲議會初步通過化妝品新法案,奈米化妝品成為規範之列奈米科技在化妝品領域之應用實例日益增多,對於此類產品之管理趨向也成各界關注的重點,可惜國際間遲遲未有突破性進展。 今(2009)年3月24日,歐洲議會初步通過化妝品規則之新法提案(提案編號:COM(2008)0049-c6-0053/2008-2008/0035(COD)),未來若獲正式通過,將可直接適用於歐盟各國。 就實質內容而言,歐盟在該規範中首次納入奈米科技之考量。其所界定之奈米材料為:「一種具有非溶解、抗生物性之材料,係經由人為單一或多次外部切割或內部建構,尺寸範圍在1至100奈米之間」。為確保奈米化妝品之安全性,該規範透過強制通報、安全評估,以及禁止使用有害人體健康之物質等機制進行管理。此外,化妝品倘若含有或使用奈米材料,製造人必須在產品包裝上之內容物清單中加以標明。 歐洲議會是以633位之多數票一讀通過了該法案,不過也有29位投票反對、11位放棄表示意見。 此外,各界對此立法之反應不一,消費者團體認為應儘早實施該法案;歐洲議會綠黨議員則對法案中的奈米材料之定義不予認同。 根據歐盟執委會評估,目前約有5%的化妝品使用奈米材料,主要是市面上銷售之防曬油、口紅以及抗老化乳霜。隨著此項運用趨勢的發展,很多消費者團體抱怨立法過於緩慢而無法趕上市售產品之發展腳步,而本次立法可望為奈米化妝品之管理開展新的契機與方向。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).