華碩因路由器資安漏洞遭起訴一案與美國聯邦貿易委員會達成和解
美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）於2014年間以路由器(Router)與雲端服務的安全漏洞，導生消費者面臨資安與隱私風險之虞，而依據《聯邦貿易委員會法》第5條（Federal Trade Commission Act, 15 U.S.C. § 45(a)）委員會防止不公平競爭違法手段（unfair methods of competition unlawful ; prevention by Commission）之規定，即華碩涉嫌行使不公平或詐欺的手段致影響商業活動之公平競爭為由，對我國知名全球科技公司華碩電腦股份有限公司(ASUSTeK Computer, Inc.)進行起訴 。
本案歷經FTC近二年的調查程序後，華碩公司於2016年2月23日同意FTC的和解條件，即華碩公司應針對部分存在資安疑慮的產品依計畫進行改善，並且於未來20年期間內須接受FTC的獨立稽核(independent audits)。 FTC於該案的起訴報告中指出，華碩於銷售其所生產的路由器產品時，曾對消費者強調該產品具許多資安保障措施，具有得以防止使用者不受駭客攻擊等效果；然而，該產品實際上卻具有嚴重的軟體設計漏洞，使駭客得以在使用者未知的情況下，利用華碩路由器的網頁控制面板(web-based control panel)之設計漏洞，任意改變路由器的安全設定；更有專家發現駭客於入侵華碩製造之路由器產品後，得以強佔使用者的網路頻寬。
此外，華碩允許使用者沿用路由器產品的預設帳號密碼，再加上華碩所提供的AiCloud與AiDisk雲端服務功能，讓使用者得以隨身硬碟建立其私有的雲端儲存空間，使得駭客得藉由上述華碩路由器的設計漏洞直接竊取使用者於隨身硬碟內所儲存的資料。FTC並於起訴聲明中指出，駭客利用華碩路由器產品與相關服務的漏洞，於2014年間成功入侵超過12,900多位產品使用者的雲端儲存空間。除此之外，使華碩更加備受譴責的是，當該漏洞被發現之後，其並未主動向產品的使用者強調產品存在該資安問題，更未告知使用者應下載更正該設計漏洞的軟體更新，因此FTC始決定對華碩進行起訴。
黃宇良
法律研究員 編譯整理
FEDERAL TRADE COMMISSION ACT, 15 U.S.C. § 45(a).
Federal Trade Commission, ASUS Settles FTC Charges That Insecure Home Routers and “Cloud” Services Put Consumers’ Privacy At Risk, Feb. 23, 2016, https://www.ftc.gov/news-events/press-releases/2016/02/asus-settles-ftc-charges-insecure-home-routers-cloud-services-put (last visited Feb. 25, 2016).
IN THE MATTER OF ASUSTek Computer, Inc., 142 F.T.C. 3156 (2016), https://www.ftc.gov/system/files/documents/cases/160222asusagree.pdf (last visited Feb. 25, 2016).
用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料，以創造新內容和想法的AI技術，其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例，OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後，短短二個月內，全球月均用戶數即達到1億人，無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟，生成式AI大量使用後，其中的問題也逐漸浮現。例如，ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納，無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀，卻未重新審視其所提供判決之正確性，以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中，原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約，飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷，並於2022年2月向法院提起訴訟，要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償；哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》（Montreal Convention）第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而，法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢，進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供，並宣稱針對ChatGPT所提供的判決，曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務，可能有助於提升效率，惟，從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出，依目前生成式AI技術之發展，仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]： 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習，生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示，OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數，約會消耗1,287兆瓦/時的電力，並排放552噸二氧化碳。亦即，每當向生成式AI下一個指令，其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期（Capability Overhang） 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能，此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力，則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練，若輸入資料在訓練時未受監督，而帶有真實世界既存的刻板印象（如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等），據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時，需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而，若原始資料來源不明確，可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮，導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆，若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外，生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統，當產出結果有偏誤時，若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破，然而，生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料，降低詐騙的進入門檻。又，駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下，利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法，增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時，由於輸入的資料存儲於外部伺服器，若要追蹤或刪除有一定難度，若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改，將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI（Shadow AI） 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加，若開發人員與使用者未進行充分溝通，或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具，將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中，法院關注的焦點在於律師的行為，而非對AI技術使用的批判。法院認為，隨著技術的進步，利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當，惟，律師應踐行其專業素養，確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進，仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時，需具備獨立思考判斷的能力，並驗證產出結果之正確性，不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時，除確認結果正確性外，更需注意資料保護及治理議題，例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下，可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型，或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布，以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限，仍應抱持開放的態度，在技術使用與風險預防之間取得平衡，以能夠在技術發展的同時，更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).
再訪資料跨境流通政策與法制再訪資料跨境流通政策與法制 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年03月25日 壹、事件摘要 資訊科技與創新基金會[1]（Information Technology and Innovation Foundation, ITIF）於2021年7月發布「跨境資料流通障礙如何在全球層次擴散」（How Barriers to Cross-Border Data Flows Are Spreading Globally）報告，指出近四年內國際間個別國家生效的資料在地化措施增加一倍以上。惟設置資料流通障礙對於一國經濟會產生重大影響，將嚴重削減其貿易總量，依ITIF根據經合組織（Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD）市場監控數據計算，一國對資料流通之限制每增加一項，將影響總體貿易輸出達七個百分點，連帶使生產力下降，下游供應鏈的成本亦將上漲[2]。 在2020年後，因疫情造成之實體阻隔的影響，加深各方運用數位與資訊科技之力道，資料更被視為戰略性資源，各國如何對資料加以運用與掌握，不僅對數位經濟發展有正相關，更可能與國家整體安全其他面向相互連結（如國防、財務與資訊安全等）。追蹤研析各國程度與類別不同的資料在地化政策法制，資料流通限制之方式或可區分為三種模式：（1）由國家規範或限制特定類型資料傳輸境外的條件。各國常見的限制類型包括個人資料、財務／稅務／金融資料、交易支付資料（payment data）、地圖地理空間資料、健康與基因資料、政府紀錄與雲端服務（government records & cloud services）、傳統電信與網際網路通訊服務的用戶資料與內容、資通訊技術與電信資料、公共部門在地雲端（public local cloud）資料、非個人資料（non personal data framework）等。（2）以不確定法律概念限制資料傳輸標的與範圍。各國對資料流通限制越來越寬泛和模糊，動輒以「敏感」（sensitive）、「重要」（important）、「核心」（core）或與國家安全（national security）等不確定法律概念框定所欲限制的資料範圍，但這些限制往往對商業性資料流通造成重大影響。（3）以事實上資料在地化手段替代法制規範。此因個別國家或組織政策使資料傳輸因過程變得複雜、昂貴和不確定，導致企業基本上已無其他選擇，事實上僅能將資料儲存在本地，否則將面對巨額罰款，其他事例尚有對個人資料傳輸要求須得當事人明確之同意，以及要求資料傳輸前須有特別之授權[3]等。 歸納上述資料流通限制型態後，本文進一步探討各國對資料跨境流通與資料落地議題之處理態度，更新近期中國大陸、俄、美、歐盟、印度及其他重要國家所採取之政策與立法，期為我國未來掌握資料流向及規劃在地化措施預做準備。 貳、重點說明 目前國際間對於資料在地化之立場不一，除少數國家對於資料在地化採取較全面性之要求、較高強度之立法外，大部分國家僅針對特定種類資料要求資料在地化，以下依國別與要求強度進行歸類與評析。 （一）高強度資料在地化要求：中國大陸與俄羅斯 1.中國大陸 觀測國家中，資料在地化措施管理強度最高者應屬中國大陸與俄羅斯。就中國大陸而言，其直接明確在地化的法律規定如2017年《網路安全法》第37條，要求關鍵資訊基礎設施的營運者應將其在中國大陸境內蒐集和產生的個人資料與重要數據儲存於中國大陸境內。近二年中國大陸採行資料在地化之範圍逐漸擴大，其涵蓋範圍除早期係以個人資料為範圍[4]，後續則涉及如金融稅務資料、支付資料、地理位置資料、健康與基因資料、政府紀錄與雲端服務資料、電信通訊資料等非僅限於個人資料之範圍，而依2021年之《數據安全法》第21條與31條，政府甚至有權定義何謂「重要數據」，並對境內營運中心蒐集和產生的重要數據制定其得否流出境外的安全管理機制，顯見中國大陸對於資料在地化之考量多出於維護國家安全之目的，近年更高舉維繫其數位主權的旗幟以強化其法制措施背後的論述，並以強大的科技監控能力為擔保，確保該國國家法令的落實。 2.俄羅斯 俄羅斯近年對於資料在地化措施之要求有逐漸增強之趨勢，規範密度雖未如中國大陸嚴格，但亦屬於高強度之國家，規範要求之資料種類從個人資料擴及金融稅務、電子支付資料、政府紀錄與雲端資料，乃至電信網路資料等。除要求個人資料之營運商應將處理及儲存俄羅斯公民個人資料之伺服器設置於俄羅斯境內，並向俄羅斯政府報備該伺服器之位置外，另要求每日流量超過一定數量之IT營運商應在俄羅斯建立分支機構或代表處，代表其母公司接受主管機關的管制，並規定強制執行的措施，如禁止蒐集個資、跨境傳輸個料與限制資訊使用等[5]。 中國大陸與俄羅斯因其國家體制屬性，其資料在地化法制規範與執行措施有其特定背景，往往出於國家安全整體性考量所為，但由於較不符民主憲政國家所施行之法治國原則（包括比例原則）等憲法核心要求，僅作為了解對象而較不具直接參考價值。 （二）中度資料在地化要求：美、歐、印、澳 1.美國：針對國防與稅務資料 美國因其對自由貿易的立場，加上對該國產業而言資料流通最符合該國的產業利益所在，故對於資料的限制與保護要求最為寬鬆，僅在涉及國防[6]與稅務[7]特定領域資料時，聯邦之行政規則層級有資料在地化之規定，要求資料存放於美國境內，除此之外則交由各州個別規範之。 2.歐盟：針對個人資料 歐盟利用強化網路基礎建設的政策措施，採取誘導性作法建立可信任架構，使企業更有意願使用歐盟自身的資料與服務，可認為是資料在地化的軟性誘因[8]。此外，基於其一貫維護基本價值、保護個人資料的立場，對於跨境傳輸規範較為謹慎。歐盟於2018年施行GDPR以來，對資料跨境傳輸之限制採取原則禁止、例外許可的立法模式，雖無資料在地化之名，卻已經造成事實上的資料在地化結果。加上Schrem II案判決[9]後的發展，適用新版「標準契約條款」（Standard Contractual Clauses, SCCs）對於個人資料之跨境傳輸採取高標準之適足性規範[10]，令歐盟GDPR有可能變為世界上最大的事實上（de facto）資料在地化框架[11]。另外，從歐盟近來主張數位主權的觀點，這樣的狀況似乎亦合乎歐盟的主張，但這樣的趨勢否有益於對經濟流通與發展，將是未來觀察重點。 3.印度：針對敏感性與關鍵性資料 就印度部分，印度國會於2021年12月16日通過新修正個人資料保護法（Data Protection Bill, 2021）[12] ，原2019年時法案修正內容曾要求將所有個人資料（或至少一份副本）儲存於印度境內，但通過之新法則未再做此要求。修法方向的改變推測受西方國家影響而對資料在地化的政策有所緩和，但在法律分類上的敏感性個人資料（類似我國個資法之特種資料）與關鍵性個人資料（由中央政府所指定之資料種類）方面，則運用法律中的不確定法律概念，讓主管機關掌握較大裁量空間，決定何種資料可予在地化限制，形同擴大資料管控的範圍，甚至可泛稱出於國家安全考量，即可限制資料的傳輸、在地。由此觀之，印度對於資料在地化政策，其限制措施在其個人資料保護法新近修正後也朝向擴大的趨勢[13]。 4.澳洲：針對個人醫療資料 就澳洲部份而言，因考量到健康資料的高度敏感性，其針對健康資料採在地化政策，，目前規範電子健康紀錄資料庫系統內的資料不得在境外持有及處理[14]。 （三）其他國家 而本研究觀察的其他國家目前仍採取較為謹慎保守之立場，且立法動機較為分歧，如加拿大針對國家公共機構資料採取流通限制強度較高之要求態度[15]，但因受COVID-19影響有暫緩實施的狀況[16]。德國出於課稅原因要求業者留存會計紀錄於境內，或於可線上下載情形下得放置於境外[17]；法國則對於中央與地方政府機關之資料要求應儲存於境內[18]。總體而言，各國的立法背後考量，大體係有明確並更亟欲保護之法益和目的，但亦觀察到較為特別的發展，即歐盟資料傳輸政策似乎有逐漸從自由流通走向事實上在地化的狀況，甚至有提升為主權層次議題的可能，值得再予關注。 （四）世界及區域貿易協定：傾向資料自由流通 就世界及區域貿易協定部分，檢視「跨太平洋夥伴全面進步協定」（Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership, CPTPP）[19]、「服務貿易協定」（Trade in Services Agreement, TiSA）[20]、「美加墨協定」（United States-Mexico-Canada Agreement）[21]以及「亞太經濟合作」（Asia-Pacific Economic Cooperation,下稱APEC）之《APEC隱私保護綱領》（APEC Privacy Framework）[22]，因貿易協定側重於國際貿易之發展，儘可能排除任何有礙貿易發展之障礙，故而其多強調資料之流通性，並以自由流通為原則。然近年因資安與隱私保護之觀念日益受到重視，故而轉為要求一定保護機制作為資料跨境傳輸之前提，雖然可能造成事實上的障礙，但整體而言國際間的貿易交流對於資料仍是採取自由流通之較開放立場，未見任何資料在地化之高強度要求。我國近期積極申請參與談判的CPTPP與TiSA，可看出參與談判的國家多半傾向不恣意限制資料的跨境流通，也傾向不任意規範外國服務者須在當地設置相關的電腦設備，CPTPP更是明訂除基於正當公共政策目標外，不得將資訊服務設施在地化列入於會員國境內執行業務之必要條件，我國將來如欲爭取加入，應確保這些國際義務的遵行。 參、事件評析 系統化觀察與分析上述國際間主要國家規範性主張之資料在地化法制政策，以及國際層級區域貿易協定與資料在地化相關之重要規定，可發現歐盟、澳、美、加針對特定類型資料，如個人醫療資料、稅務金融資料，或國家公共資料的跨境傳輸政策或資料在地化採取較強之要求，印度則出於國家安全考量亦有較強資料在地化之要求。至於相關國際與區域貿易協議雖傾向資料自由流通原則，各國談判則仍在進行中。 參考以上國際間相關法制或政策，建議我國在考量整體性資料跨境傳輸政策時：（一）可優先找出我國亟需保障的利益何在（如我國關鍵的半導體產業），並檢視其在整體產業鏈與供應鏈上的角色與定位，由此思考應採取何種模式（歐、美）的管制方式與強度。（二）確認要保護的核心利益後，可再檢視立法目的究為保護公民的隱私、確保執行機關執行公權或調查證據、保護國家安全、強化經濟成長跟競爭力、或建立公平的遊戲規則，以決定相應不同強度的資料控制手段（如單純禁止、有條件禁止到僅要求儲存副本於本地等態樣），建立起層級化規範架構。短期內建議我國或可再就資料傳輸原則予以檢視，例如現行個人資料保護法採取原則流通，例外禁止的方針是否需要變易。其次，資料傳輸與資料在地化政策法制相關規範，或可優先以金融支付資料、健康基因資料等高度敏感資料為主，基於特定部門產業之監理或數位國土、國家安全等原因，而針對性地要求採取在地化措施，並將資料類型化，針對不同屬性之資料採取不同規範標準。 [1] 資訊科技與創新基金會（ITIF）是美國非營利性公共政策智庫，總部位於華盛頓特區，研究主題專注於有關工業和技術的公共政策。美國賓州大學截至2019年為止都將ITIF列為世界上最權威的科學和技術政策智庫。ITIF， https://itif.org/（最後瀏覽日：2021/12/25）。 [2] 從該報告顯示中國大陸是對資料限制最多的國家，相關措施達29項，其次為印尼、俄羅斯與南非，其經濟均因而受影響，參考Nigel Cory & Luke Dascoli, How Barriers to Cross-Border Data Flows Are Spreading Globally, What They Cost, and How to Address Them, INFORMATION TECHNOLOGY & INNOVATION FOUNDATION[ITIF], Jul. 2021, at 4, https://itif.org/sites/default/files/2021-data-localization.pdf (last visited Dec. 25, 2021). [3] id. [4] 中國人大網，〈中華人民共和國個人信息保護法〉，2021/08/20，http://www.npc.gov.cn/npc/c30834/202108/a8c4e3672c74491a80b53a172bb753fe.shtml（最後瀏覽日：2021/12/25）。 [5] Russian Federal Law No. 242-FZ, https://pd.rkn.gov.ru/authority/p146/p191/ (last visited Mar. 03, 2021). [6] Defense Federal Acquisition Regulation Supplement: Network Penetration Reporting and Contracting for Cloud Services(DFARS Case 2013– D018), 81 Fed. Reg. 72986, 72999(Oct. 21, 2016).(to be codified at 48 C.F.R. pt. 239). [7] INTERNAL REVENUE SERVICE, Tax Information Security Guidelines for Federal, State and Local Agencies 95 (2016). [8] Gaia-X, Gaia-X European, https://www.data-infrastructure.eu/GAIAX/Navigation/EN/Home/home.html (last visited Mar. 03, 2021). [9] Case C-311/18, Data Protection Commissioner v. Facebook Ireland Ltd, Maximillian Schrems, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:62018CA0311 (last visited Mar. 03, 2021). [10] 歐盟法院（Court of Justice of the European Union）於2015年Schrems I案判決歐盟執委會「安全港隱私準則」（Safe Harbour Privacy Principles）失效後，歐盟執委會雖於2016年以第2016/1250號決定認可美國提出之「隱私盾架構」（EU-US Privacy Shield Framework），對於跨境傳輸有更嚴謹之規範，但其後的Schrems II案，經歐盟法院於2020年7月以判決宣告該隱私盾架構無效，其中理由除美國政府對外國人個資之監管與近用不符合比例原則外，美國法制架構亦無提供適當之救濟手段，令權利受侵害之人得以獲得賠償。惟歐盟法院對歐盟執委會通過第2010/87號決定之「標準契約條款」，則認為已納入有效之保障機制；倘資料傳輸方或接受方未能遵守SCCs或缺乏歐盟法律所要求之保護程度，歐盟主管機關可命令暫停或停止相關傳輸，因此仍肯認「標準契約條款」之有效性。但SCCs始終無法解決美國法欠缺法律救濟之爭議，故而歐盟法院採取較保留態度，另要求締約國之企業應確保資料接受方所在之各國法規可提供符合歐盟個資法保護相關規範之保護水準，並建議採取「補充措施」以保護跨境傳輸之資料，其後，歐盟執委會於2020年底以（EU）2021/914號執行決定（Implementing Decision）發布的新版SCCs取代舊版條款。see Cross Border Transfer Master Class: Onward transfers from a US controller to a processor that is outside of the US and the EEA, NATIONAL LAW REVIEW, Dec. 24, 2021, https://www.natlawreview.com/article/cross-border-transfer-master-class-onward-transfers-us-controller-to-processor (last visited Dec. 25, 2021). [11] Nigel Cory, How ‘Schrems II’ Has Accelerated Europe’s Slide Toward a De Facto Data Localization Regime, INFORMATION TECHNOLOGY & INNOVATION FOUNDATION[ITIF], Jul. 8, 2021, https://itif.org/publications/2021/07/08/how-schrems-ii-has-accelerated-europes-slide-toward-de-facto-data (last visited Dec. 25, 2021). [12] The Data Protection Bill, TRILEGAL, Dec. 24, 2021, https://trilegal.com/knowledge_repository/the-data-protection-bill-2021/ (last visited Dec. 25, 2021). [13] The Personal Data Protection Bill(2018), MINISTRY OF ELECTRONICS & INFORMATION TECHNOLOGY, GOVERNMENT OF INDIA, https://www.meity.gov.in/writereaddata/files/Personal_Data_Protection_Bill,2018.pdf (last visited Mar. 03, 2021). [14] Stronger My Health Record privacy laws, AUSTRALIAN DIGITAL HEALTH AGENCY, Nov. 26, 2018, https://www.myhealthrecord.gov.au/about/legislation-and-governance/summary-privacy-protections (last visited Dec. 25, 2021). [15] Freedom Of Information And Protection Of Privacy Act § 30(1)(1996), BRITISH COLUMBIA, https://www.bclaws.gov.bc.ca/civix/document/id/complete/statreg/96165_00 (last visited Mar. 03, 2021). [16] Ryan Berger & Cory Sully, BC Government Relaxes “In Canada Only” Data Hosting Requirements for Public Bodies Due To COVID-19, PRIVACY, Mar. 30, 2020, https://www.lawsonlundell.com/change-your-privacy-settings-here/bc-government-relaxes-in-canada-only-data-hosting-requirements (last visited Dec. 25, 2021). [17] Handelsgesetzbuch (HGB) § 257(2020). [18] Martina F Ferracane, Restrictions on cross-border data flows(2017), EUROPEAN CENTRE FOR INTERNATIONAL POLITICAL ECONOMY (ECIPE), at 14, https://www.econstor.eu/bitstream/10419/174853/1/ecipe-wp-2017-01.pdf (last visited Dec. 25, 2021). [19] 「跨太平洋夥伴全面進步協定」（CPTPP）簡介，中華民國外交部，https://www.mofa.gov.tw/cp.aspx?n=2613（最後瀏覽日：2021/12/15）。 [20] Trade in Services Agreement (TISA), FEDERAL MINISTRY FOR ECONOMIC AFFAIRS AND CLIMATE ACTION, https://www.bmwk.de/Redaktion/EN/Artikel/Foreign-Trade/tisa.html (last visited Mar. 03, 2021). [21] United States-Mexico-Canada Agreement, OFFICE OF THE UNITED STATES TRADE REPRESENTATIVE[USTR], https://ustr.gov/trade-agreements/free-trade-agreements/united-states-mexico-canada-agreement (last visited Mar. 03, 2021) [22] APEC Privacy Framework (2015), APEC,https://www.apec.org/publications/2017/08/apec-privacy-framework-(2015) (last visited Mar. 03, 2021).
從日本農業數據協作平台WAGRI擴建為智慧食物鏈歷程談因應疫情之智慧化措施從日本農業數據協作平台WAGRI擴建為智慧食物鏈歷程談因應疫情之智慧化措施 資訊工業策進會科技法律研究所 劉宥妤 副法律研究員 2020年10月8日 壹、前言 我國近年積極發展智慧農業，一般農企業或農民發展智慧化過程中，面臨高額的設備建置、維護成本使其卻步，因此創設新的農業數據流通運用商業模式將能降低智慧化門檻，成為智慧農業普及落地之關鍵。本文將研析與我國農情相近之日本推動智慧農業數據流通運用之策略，作為我國智慧農業發展之借鏡。 日本與我國同樣面臨從事農業者高齡少子化以致後繼無人，日本政府於2016年提出Society 5.0概念，期待以資通訊（Information and Communication Technology，ICT）技術帶動發展社會各個領域[1]，於農業領域利用農業ICT可使資深農民內隱知識成為外顯化數據而利於經驗傳承。 日本當時民間企業已有開發眾多ICT系統服務技術，不同業者因未進行合作，其提供的系統服務互不相容，ICT系統服務產出之數據格式、標準不一；另一方面，公部門（研究、行政機關）內的資料亦各自分散管理。為促進農業數據整合管理、流通運用，日本農業數據協作平台（WAGRI[2]）因而催生。 貳、日本農業數據協作平台WAGRI發展歷程 一、日本首相指示建構數據平台 日本政府於2017年3月24日召開第6回「未來投資會議[3]」，作為主席之首相安倍晉三提到：為了能栽培出安心可口的作物，官方、民間應互相拿出作物生長狀況、氣候、地圖等更新資料，並且於2017年年中建構無論任何人均可簡易利用的資訊協作平台，必要數據須完全公開，交由IT綜合戰略本部[4]將前述平台規劃具體化。 於2017年6月9日召開的第10次未來投資會議中，公布「未來投資戰略2017[5]」，以實現「Society 5.0」為目標，其中提到於農、林、水產業領域，奠基於公部門保有之農業、地圖、氣象等公開化資訊，能夠共有活用各種數據的「日本農業數據協作平台（下稱WAGRI）」將於2017年開始建構。 二、WAGRI試營運 WAGRI由內閣府「策略性創新創造計畫（Strategic Innovation Promotion Program，SIP）」第1期計畫11個課題之一「次世代農林水產業創造技術」[6]支持（管理法人為農研機構[NARO][7]），由慶應義塾大學SFC研究所[8]建置，與參與SIP研究計畫聯盟，包括農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等（例如日本IT企業NTT ［Nippon Telegraph and Telephone Corporation］、富士通［Fujitsu Limited］；農機大廠久保田［Kubota Corporation］、洋馬［Yanmar Holdings Co., Ltd.］[9]）共23個組織一同建置，具備「合作」（打破不同系統隔閡使數據得以相容互換）、「共有」（數據由提供者選定分享方式得以促成數據交換利用商業模式建立）、「提供」（由公私部門提供土壤、氣象等數據得以促成數據取得和後續流通）三大功能之WAGRI，試營使用時已有實作案例指出，活用WAGRI後在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減[10]。 三、WAGRI自主營運 2019年4月以農研機構（NARO）為營運主體，正式營運開始原本由SIP計畫支援，轉由農研機構（NARO）正式營運。 今（2020）年4月更新WAGRI平台利用資訊自主營運後，原先不收費方式已變更，欲利用WAGRI之機關依據以下兩種利用平台方式，須繳納不同的費用[11]： 1. 數據利用者（利用WAGRI數據者）、數據利用暨提供者（利用WAGRI數據且提供數據予WAGRI者） 平台利用月費5萬日圓 若利用有償數據時，須另外支付數據使用費 2. 數據提供者（提供數據予WAGRI者） 平台利用月費3萬日圓 但書：若僅提供之數據屬於無償者，原則上不需要繳納平台利用費 參、因應疫情WAGRI擴散之應用 日本SIP第2期計畫12個課題之一「智慧生物產業與農業基礎技術[12]」所支持的「智慧食物鏈聯盟[13]」，將擴張SIP第1期計畫所建置之WAGRI，建構智慧食物鏈平台（簡稱WAGRI-dev），智慧食物鏈聯盟主要任務為建構智慧食物鏈（預計於2025年開始商業化服務），促使食物的加工、流通、銷售、出口相關數據可相互運用，以作為日本生鮮物流之基礎，將架構於WAGRI之基礎擴建為WAGRI-dev。 為因應疫情，今（2020）年4月7日聯合國糧農組織（Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO）和世界衛生組織（World Health Organization，WHO）聯合發佈「針對食品安全監管部門防控新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）與食品安全的臨時指南[14]」，由日本SIP計畫課題「智慧生物產業與農業基礎技術」之智慧食物鏈聯盟，基於前述指南制定「新冠肺炎（COVID-19）對應指針」；同樣作為前述課題一環的「日本食品指針協作系統（簡稱WAGRI.info）」[15]為因應疫情而產出相對應的應用。 WAGRI.info，於7月13日開放網站受理食品、農產品相關業者進行食安登錄，不限於符合新冠肺炎對應指針，符合既有之品質・安全管理指針（例如：危害分析重要管制點［Hazard Analysis and Critical Control Points，HACCP］）等即可申請登錄，並具備企業檢索功能供一般大眾使用。 WAGRI.info為WAGRI-dev之一環，未來將陸續添加多樣數據協作機能、防止數據竄改與不法入侵等措施。日本政府從原本期待藉由擴張WAGRI打造出從生產，以至加工、流通、銷售、出口等，建構一世界首度智慧食物鏈之外，因應疫情增加相關機能以建構食安資訊網。 我國亦有智慧農業數據相關平台提供OPEN DATA介接功能[16]、開發食安溯源整合應用系統，提供校園午餐食材流向資料，日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展智慧農業活用數據之借鏡外，WAGRI.info之作法亦可供國內因應疫情之食安政策參考。 [1]〈科学技術基本計画〉，內閣府網站，https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/index5.html（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [2]WAGRI代表的是作為一數據平台 ，由各式的數據與服務連環成一個輪，調和各個社群、促進「和」諧，期待引領農業領域之創新，由WA+AGRI組合而成（WA是和的日文＋農業AGRI），WAGRI網站，https://wagri.net/ja-jp/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [3]作為日本政府實施經濟政策與實現成長戰略之指揮總部所設置的日本經濟再生本部，從2016年起約每月召開「未來投資會議」，討論成長戰略與加速社會結構改革以擴大對未來之投資。〈日本経済再生本部〉，首相官邸網站，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [4]日本政府積極展開推動活用IT科技做為解決各領域社會議題之手段，從2000年日本施行IT基本法（高度情報通信ネットワーク社会形成基本法），於隔年依法設立IT戰略本部（高度情報通信網路社会推進戦略本部），2013年依據政府CIO（Government Chief Information Officer）法於内閣官房設立「內閣資訊技術政策局局長（内閣情報通信政策監，簡稱政府CIO）」，IT戰略本部與政府CIO統整為IT綜合戰略本部（高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部，IT総合戦略本部），以迅速推動促成高度資通網路社會的重點政策，打破省廳的縱向斷層，整個政府橫向串聯。〈高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部（IT総合戦略本部）〉，首相官邸網站，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/，（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [5]許祐寧，〈日本首相官邸舉行第10次未來投資會議，提出日本「未來投資戰略2017」以實現「Society 5.0」為目標〉，資策會科法所網站，2017/08，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&i=72&d=7844（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [6]內閣府聚焦「Society 5.0」重要課題，結合未來投資會議施政重點領域，編列年度科技預算，創設並推動「策略性創新創造計畫（戦略的イノベーション創造プログラム，Strategic Innovation Promotion Program，SIP），SIP第1期計畫為2014年度到2018年度共5年期的計畫。〈戦略的イノベーション創造プログラム（SIP：エスアイピー）〉，內閣府網站，https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/index.html（最後瀏覽日：2020/10/08）；邱錦田（2017），＜日本實現超智慧社會（社會5.0）之科技創新策略＞，國家實驗研究院網站，https://portal.stpi.narl.org.tw/index/article/10358（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [7]農研機構，日本國立研究開發法人農業・食品產業技術綜合研究機構The National Agriculture and Food Research Organization，簡稱NARO。 [8]位於慶應義塾大學湘南藤澤校區的政策・媒體研究科、綜合政策學系、環境情報學系的附屬研究所，簡稱SFC研究所，為推動日本智農發展之重要學研單位，任職於該所教授神成淳司為WAGRI研究負責人，同時身為內閣官房副政府CIO、IT綜合戰略室長代理，促成「農業情報創成·流通促進戰略」產出，亦身兼WAGRI協議會會長、NARO 農業共通資訊總監之角色，促成WAGRI與日本智慧農業實證計畫串接，其為日本政府推動農業數據流通之重要角色，促進日本智農發展不餘餘力。SFC研究所網站，https://www.kri.sfc.keio.ac.jp/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [9]IoTNEWS，〈マイクロソフト、産官学連携で構築する「農業データ連携基盤」でMicrosoft Azureを活用したデジタル農業を実現〉，2017/05/15，https://iotnews.jp/archives/56366（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [10]神成淳司，〈ICTが社会を変える : 農業データ連携基盤の展開と未来図〉，《技術と普及 : 全国農業改良普及職員協議会機関誌》， 12月號，頁24-26（2017）；農林水産省技術政策室，〈農業データ連携基盤の構築について〉，2018/09，http://www.affrc.maff.go.jp/docs/smart_agri_pro/attach/pdf/smart_agri_pro-15.pdf （最後瀏覽日：2020/10/08）。 [11]〈農業データ連携基盤(WAGRI)の2019年度以降の利用について〉，2019/4/2，農研機構網站，https://www.naro.affrc.go.jp/project/research_activities/laboratory/rcait/130311.html（最後瀏覽日：2020/10/08）；〈農業データ連携基盤(WAGRI)利用申請〉，農研機構網站https://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/rcait/wagri（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [12]同註6，SIP第2期計畫為2017年度末到2022年度共約5年期的計畫。 [13]智慧食物鏈之建構為該課題的主要研究之一，智慧食物鏈聯盟成員包括：由内閣官房、内閣府、農林水產省等政府組織作為觀察員，由地方自治體、學術研究機關、農業生產法人、批發市場、中盤商、物流業、零售業、製造商、ICT供應商等超過70個組織參與（聯盟代表為慶應義塾大學SFC研究所），參註13；〈「SIP第2期 「スマートバイオ産業・農業基盤技術」シンポジウム2020 －新たなスマートフードチェーンの構築をめざして－」〉，2020/03/10，WAGRI網站，https://wagri.net/ja-jp/News/generalnews/2020/20200310（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [14]See FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZASTION OF THE UNITED NATIONS [FAO], COVID-19 and Food Safety: Guidance for Food Businesses: Interim guidance (Apr. 7, 2020), http://www.fao.org/family-farming/detail/en/c/1275311/(last visited Oct. 8, 2020).〈聯合國糧農組織和世界衛生組織聯合發佈針對食品安全監管部門防控新冠肺炎（COVID-19）與食品安全臨時指南〉，中國大陸檢驗檢疫科學研究院網站，http://www.caiq.org.cn/kydt/902625.shtml（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [15]WAGRI.info 事務局，〈「WAGRI.info（食品ガイドライン連携システム）」のWEBサイト開設、事業者登録受け付け開始〉，2020/07/13，https://kyodonewsprwire.jp/release/202007131927（最後瀏覽日：2020/10/08）；日本食品指針協作系統WAGRI.info網站，https://www.wagri.info/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [16]智慧農業共通資訊平台網站，https://agriinfo.tari.gov.tw/（最後瀏覽日：2020/10/08）；〈智慧農業4.0共通資訊平台建置(第二期)成果發表會〉，2019/12/12，智慧農業網站，https://www.intelligentagri.com.tw/xmdoc/cont?xsmsid=0J141518566276623429&sid=0J338358950611186512（最後瀏覽日：2020/10/08）。
何謂「循環經濟」？循環經濟（Circular Economy）不僅是資源回收或廢棄物利用，循環經濟強調的核心概念是創造資源利用的最大效益，有別於傳統經濟模式在資源利用上「開採、製造、使用、丟棄」的線性歷程，循環經濟加入了減少廢棄物產生、資源重覆與有效利用的概念，讓資源利用與產品的生成不再是有去無回的單向線性歷程。 循環經濟的概念能夠套用到所有產品的生命歷程當中，自產品設計、生產、物流、銷售、使用、回收，到投入新的產品生命歷程，以環型的資源利用歷程，加入各種資源再利用的方式，並盡可能減少真正廢棄物的生成。與此相關聯的包含新興科技如大數據、物聯網之應用，到創新商業模式的生成，都可以是循環經濟的一部分。 循環經濟所揭示的概念，是讓產業發展與環境保護能攜手同行，創造資源利用的最大效益。在歐盟「展望2020計畫」（Horizon 2020）當中，也同樣把循環經濟列為計畫的重要領域之一，循環經濟時代來臨所揭櫫的不僅僅是在資源回收、或是幾種廢棄物再利用的技術，而是對經濟體系當中資源運用歷程的重新形塑，與新興科技及商業模式創新均密不可分。