德國與愛爾蘭資料保護局對於資料保護指令所規定個人資料(以下簡稱個資)的處理(process),是否須取得資料當事人明示同意,表示不同的見解。德國資料保護局認為臉書網站所提供之人臉辨識(預設加入)選擇退出(opt out consent)的設定,並不符合資料保護指令(Data Protection Directive)對於同意(consent)的規範,且有違資訊自主權(self-determination);然而,愛爾蘭資料保護局則認為選擇退出的機制並未牴觸資料保護指令。
德國資料保護局委員Johannes Caspar教授表示,預設同意蒐集、使用與揭露,再讓資料當事人可選擇取消預設的作法,其實已經違反資訊自主權(self-determination)。並主張當以當事人同意作為個人資料處理之法律依據時,必須取得資料當事人對其個資處理(processing)之明示同意(explicit consent)。對於部長理事會(Council of Ministers)認同倘資料當事人未表達歧見(unambiguous),則企業或組織即可處理其個人資料的見解,Caspar教授亦無法予以苟同。他認為部長理事會的建議,不但與目前正在修訂的歐盟資料保護規則草案不符,更是有違現行個資保護指令的規定。
有學者認為「同意」一詞雖然不是非常抽象的法律概念,但也不是絕對客觀的概念,尤其是將「同意」單獨分開來看的時候,結果可能不太一樣;對於「同意」的理解,可能受到其他因素,特別文化和社會整體,的影響,上述德國和愛爾蘭資料保護局之意見分歧即為最好案例。
對於同意(consent)的落實是否總是須由資料當事人之明示同意,為近來資料保護規則草案(The Proposed EU General Data Protection Regulation)增修時受熱烈討論的核心議題。資料保護規則草案即將成為歐盟會員國一致適用的規則,應減少分歧,然而對於企業來說,仍需要正視即將實施的規則有解釋不一致的情況,這也是目前討論資料保護規則草案時所面臨的難題之一。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國第七巡迴上訴法院( U.S. Court of Appeals (7thCir) )最近就 Wallace v. IBM, Red Hat, and Novell 一案做出判決,本案爭執重點在於 GPL 授權條款與反托拉斯法之間的關係,美國第七巡迴上訴法院認為 GPL 授權條款並不違反反拖拉斯法,法院也同時明確表示,一般而言自由軟體無須擔心會違反反托拉斯法。 本案上訴人 Daniel Wallace 係程式設計師,其欲販售由 BSD ( Berkeley Software Distribution )所開發出來的競爭軟體給各級學校。 BSD 是 Linux 的衍生版本,而 Linux 作業系統則是屬於自由軟體的一種,想要使用 Linux 的人就必須遵守 GPL 授權條款。依 GPL 授權條款規定,不論 Linux 或 Linux 之衍生著作均不得收取授權費用,上訴人因此指控 IBM 、 Red Hat 、 Novell 與自由軟體協會涉嫌共謀將軟體價格設定在零,涉嫌以掠奪性定價( predatory pricing claim )方式削減作業系統市場之競爭,已違反反托拉斯法。 法院認為,本案並無法主張掠奪性定價,蓋被上訴人 IBM 、 Red Hat 及 Novell 並無法因此而取得獨佔價格,其授權價格之所以為零乃是遵照 GPL 授權條款的結果,且消費者並未因此受到損害。其次,法院也指出,著作權法通常對他人之改作權加以限制,其目的是為了收取授權金,不過著作權法人亦可用以確保自由軟體維持零授權金,因此任何嘗試想要販售自由軟體之衍生著作者,將會違反著作權法,即令改作人不同意接受 GPL 授權條款的約束。
加拿大政府提交予國會《人工智慧資料法案》加拿大政府由創新、科學和工業部長(Minister of Innovation, Science and Industry)代表,於2022年6月16日提交C-27號草案,內容包括聯邦的私部門隱私權制度更新,以及新訂的《人工智慧資料法案》(Artificial Intelligence and Data Act, 下稱AIDA)。如獲通過,AIDA將是加拿大第一部規範人工智慧系統使用的法規,其內容環繞「在加拿大制定符合國家及國際標準的人工智慧設計、開發與應用要求」及「禁止某些可能對個人或其利益造成嚴重損害的人工智慧操作行為」兩大目的。雖然AIDA的一般性規則相當簡單易懂,但唯有在正式發布這部包含絕大多數應用狀況的法規後,才能實際了解其所造成的影響。 AIDA為人工智慧監管所設立的框架包含以下六項: (1)方法 以類似於歐盟《人工智慧法案》採用的方式,建立適用於人工智慧系統具「高影響力」的應用方式的規範,關注具有較高損害與偏見風險的領域。 (2)適用範圍 AIDA將適用於在國際與省際貿易及商業行動中,設計、發展或提供人工智慧系統使用管道的私部門組織。「人工智慧系統」的定義則涵蓋任何「透過基因演算法、神經網路、機器學習或其他技術,自動或半自動處理與人類活動相關的資料,以產生結果、做出決策、建議或預測」的技術性系統。 (3)一般性義務 I 評估及緩和風險的措施 負責人工智慧系統的人員應評估它是否是一個「高影響系統」(將在後續法規中詳細定義),並制定措施以辨識、評估與減輕使用該系統可能造成的傷害風險或具有偏見的結果。 II 監控 對該「高影響系統」負責的人員應建立準則,以監控風險緩解措施的遵守情況。 III 透明度 提供使用管道或管理「高影響系統」運作的人員應在公開網站上,以清晰的英語揭露 i 系統如何或打算如何使用。 ii 系統所生成果的類型及它所做出的決策、建議與預測。 iii 為辨識、評估與減輕使用該系統可能造成的傷害風險或具有偏見的結果,而制定的緩解措施。 iv 法規明定應揭露的其他訊息。 IV 記錄保存 執行受規範活動的人員應遵守紀錄保存要求。 V 通知 若使用該系統將導致或可能導致重大傷害,「高影響系統」的負責人應通知部門首長。 VI 匿名資料的使用 從事法案所規定的活動及在活動過程中使用或提供匿名資料的人員,必須依據規範制定關於(a)資料被匿名化處理的方式(b)被匿名化資料的使用與管理,兩方面的措施。 (4)部長命令 部門首長可以透過命令要求(a)製作紀錄(b)從事審計或聘請一位獨立的審計師執行(c)成立一個專責執行審計程序的組織(d)成立一個在有理由相信「高影響系統」之使用可能造成急迫重大傷害風險時負責進行終止或准許的組織。 (5)行政管理 AIDA為部門首長制定一項,可指定其所管轄部門中一名高級官員為「人工智慧與資料專員」的權利,其職責在協助部門首長管理與執行AIDA。 (6)罰則 違反AIDA規範之罰則主要為按公司、個人之收入衡量的罰款。特定嚴重狀況如以非法方式取得人工智慧訓練用資料、明知或故意欺騙大眾造成嚴重或心理傷害或財產上重大損失,亦可能判處刑事監禁。
解析中國江蘇省「企業知識產權管理規範」之內容與對台商的影響 美國聯邦資料戰略〈2020年行動計畫〉美國白宮於2018年3月發布〈總統管理方案(President’s Management Agenda)〉,其中發展「聯邦資料戰略(Federal Data Strategy)」,將資料作為戰略資產,藉以發展經濟、提高聯邦政府效能、促進監督與透明度,為方案中重要之工作目標之一。「聯邦資料戰略」之架構上主要包括四個組成部分,以指導聯邦資料之管理和使用:1.使命宣言:闡明戰略之意圖與核心目的;2.原則:有十大恆定原則對於機關進行指導;3.實作規範:有四十項實作規範指導機關如何利用資料之價值;4.年度行動計畫:以可衡量之活動來實踐這些實作規範。 於2019年12月23日,〈2020年行動計畫〉之最終版正式發布,其將建立堅實之基礎,在未來十年內支持戰略之實踐。詳言之,〈2020年行動計畫〉之內涵主要包含三大部分與二十個行動: 機關行動:旨在支持機關利用其資料資產,包括六大行動:(1)行動1:確認用於回答對於機關而言具有優先性之問題所需之資料;(2)行動2:將機關之資料治理制度化;(3)行動3:評估資料與相關基礎設施之成熟度;(4)行動4:確認提高員工資料技能之機會;(5)行動5:確認用於機關開放資料計劃之優先資料資產;(6)行動6:發布與更新資料庫存。 實踐共同體之行動:由特定機關或一群機關就一共通主題所採取之行動,可加速並簡化現有要求之執行,包括下列四大活動:(1)行動7:成立聯邦首席資料官委員會;(2)行動8:改善用於AI研究與發展之資料與模型資源;(3)行動9:改善財務管理資料標準;(4)行動10:將地理空間資料實務整合至聯邦資料事業中。 共享解決方案行動:為所有機關之利益、由單一機關或委員會試行或發展之活動:(1)行動11:開發聯邦事業資料資源儲存庫;(2)行動12:創建美國預算管理局聯邦資料政策委員會;(3)行動13:制定策畫之資料技能目錄;(4)行動14:制定資料倫理框架;(5)行動15:開發資料保護工具組;(6)行動16:試行一站式之標準研究應用程序;(7)行動17:試行一種自動化之資訊收集評論工具,該工具支持資料庫存之創建與更新;(8)行動18:試行用於聯邦機構之增強型資料管理工具;(9)行動19:制定資料品質評估與報告指引;(10)行動20:發展資料標準之儲存庫。 〈2020年行動計畫〉確定機關之初步行動,其對建立流程、建立能力、調整現有工作以更好地將資料作為戰略資產至關重要。未來之年度行動計畫將會在〈2020年行動計畫〉之基礎上進一步發展出針對聯邦資料管理之協調方案。