本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟十五個會員國為強化對抗恐怖攻擊、跨邊境犯罪及非法遷徙之國際合作,於2007年3月28日提出有關資料分享的立法草案,以期歐盟能夠建立一套資料分享的機制與架構。立法草案明確規範了各成員國就資料保護所應給予的等級,其必須保證個人資料保護必須達到與1980年歐洲理事會(Council of Europe)通過的「保護自動化處理個人資料公約(Convention for the Protection of Individuals with Regard to Automatic Processing of Personal Data)」及其於2001年通過的附加議定書相同等級。 該立法草案係根據「Prüm條約」而來,其條約簽署背景為2004年馬德里的恐怖組織炸彈攻擊事件,有鑑打擊恐怖攻擊及跨國犯罪之國際合作,歐盟七個會員國於2005年5月27日在德國、比利時及盧森堡邊境的城市Prüm,簽訂了該條約。條約中規定,簽署國之警察及刑事追訴機關執法於恐怖攻擊及跨邊境犯罪時,得向他簽署國處理相關資料之單位請求有關DNA之分析資料、指紋及相關車籍資料。 目前,歐盟資料保護監督機構(European Data Protection Supervisor)已背書支持建立該機制與架構,並且聲明表示,該架構之建立,仍應注意資料保護的相關事項,在追求資料分享更為便利的同時,應給予人民更為足夠的保護,再者,資料處理的權責單位對於不同的資料類型,也應以不同的方式處理之,越敏感性的資料越應限制其使用目的,並且讓越少人得以接觸。
美國聯邦最高法院判決維持Brulotte原則2015年6月美國聯邦最高法院大法官以6比3的同意比例判決維持該法院於1964年所確立之Brulotte原則,即專利失效後禁止要求償付授權金之原則。聯邦最高法院重新檢討Brulotte原則之爭議係起源於Kimble et al. v. Marvel Enterprises Inc.(case num. 13-720)一案。該案中涉及到現實下專利權利人於面對財團時,是否能於專利權有效期間採取手段充分保護專利權之問題,故是否有必要放寬專利權於失效後,專利權人仍得以專利授權契約要求專利被授權人償付授權金。又本案原告知專利發明人Kimble主張放寬Brulotte原則亦有亦於刺激競爭,促進研發創新。 然而,主撰判決本文之美國卡根大法官(Justice Kagan)及贊同維持Brulotte原則之大法官認為,Brulotte原則屬於聯邦最高法院遵照執行之決議事項(stare decisis),必須具有超級特別的理由(superspecial justification)才足以立論推翻該原則。但大法官認為並無有該類理由,並且強調縱然放寬Brulotte原則在學理上證實有助於市場競爭,但這也並非聯邦最高法院在司法權限所應審查或判斷之事項,而應是美國國會於智財政策之取捨。 反對維持Brulotte原則之阿利托大法官(Justice Alito)、羅伯特首席大法官(Chief Justice Roberts)及湯瑪斯大法官(Justice Thomas)提出不同意見書。反對意見認為專利失效及失去任何專有權利,所以涉及授權金之唯一問題即在於最佳契約設計(optimal contract design)。Brulotte原則干預了各方協議授權內容時,可以反映專利真實價值的方式,破壞契約期望(contractual expectation)。 本案作成判決後,各專利事務所及專利律師普遍贊同聯邦法院維持Brulotte原則,主要係基於該原則可以使用來償付授權金之資金轉為用於他處,有助於資金流通,而非用於已失效之專利。
OTT服務所涉網路中立性與著作權議題之比較分析-美國與歐盟之新近法制及對我國之建議 人權組織向法國最高行政法院提交申訴,要求政府停止使用歧視性演算法.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。