法商Parrot商標侵權及商業秘密洩漏案對外商於中國大陸規範人員管理的啟發
林宜臻
法律研究員 編譯整理
美國聯邦交易委員會指控 Sanford Wallace 氏及其所經營的 Smartbot.Net 公司，利用 IE 瀏覽器的安全漏洞散佈間諜軟體一案，日前新罕布夏州聯邦地方法院作成判決。 被告散佈之軟體會將受害者的光碟機托盤彈出，同時在螢幕顯示「最後警告」等字樣，附帶一則訊息告訴受害者，「如果您面臨光碟機托盤彈出的狀況，代表間諜軟體已經入侵您的電腦系統，安全已經出現漏洞，敬請立刻下載本公司出品，以資因應！」趁機推銷該公司出品，定價 30 美元之 Spy Wiper 跟 Spy Deleter 軟體，號稱足以因應間諜軟體相關問題。實際上，被告未經用戶同意逕予散佈植入的，性質上即係間諜軟體，不僅會偷偷更改用戶電腦的設定，持續不斷跳出廣告視窗，造成用戶之電腦運作不順或者當機，還可能洩漏電腦裡頭所儲存的資料。 日前新罕布夏州聯邦地方法院就本件作成判決，命被告必須償還不法取得的利益，共計 408 萬餘美元；不得繼續傳輸散佈間諜軟體至用戶之個人電腦；不得未經同意逕行傳輸任何軟體予用戶；不得將用戶之電腦導向彼等並未打算瀏覽或連結的網站或伺服器；不得更動用戶瀏覽器所預設的首頁；不得更動或調整搜尋引擎的功能或成果。
日本公布「資料與競爭政策檢討會報告書」並探討資料收集利用違反《獨占禁止法》行為近年來，受到物聯網和人工智慧技術高度發展影響，大數據的重要性逐漸提昇。為避免資料不當收集和資料被不當佔據等可能妨礙競爭之行為，以利業者透過資料收集、累積和分析等方式，創造出新的產業價值，日本公平交易委員會於競爭政策研究中心設置「資料與競爭政策檢討會」，自2017年1月至6月間舉辦數次檢討會，並於2017年6月6日公布《資料與競爭政策檢討會報告書》。該書一共5章，內容為第1章檢討背景，第2章回顧資料環境變化與利用現狀，第3章檢討現今競爭政策及《獨占禁止法》，第4章資料收集、利用相關行為，以及第5章企業結合審查等與資料利用相關之事項。 報告書指出，業者不當收集資料和不當佔據資料等行為，均有適用《獨占禁止法》之可能。前者係指具有優勢地位的業者，利用關係要求有業務往來的企業提供資料等行為，如原本只需要性別和年齡資訊，卻額外要求對方提供住所、電話等訊息；後者則係指業者利用不正當方法與顧客聯繫，排除其他競爭者等行為，如排他性交易、拒絕交易、差別待遇等。
Google被控不當蒐集蘋果公司Safari瀏覽器用戶的個人資料案件緣於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。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。