2013年6月4日大立光在北加州聯邦地方法院起訴玉晶光,主張玉晶光生產的八款透鏡侵害其五件美國專利。就部分的產品玉晶光請求法院裁判無引誘侵權,北加州聯邦地方法院部分准許了玉晶光的請求,之後大立光就無引誘侵權部分上訴聯邦巡迴法院敗訴。
大立光未能主張直接侵權,因為玉晶光絕大部分的透鏡是銷售給蘋果在亞洲的供應鏈中的鏡頭模組廠,鏡頭模組廠再販售給亞洲的系統組裝廠,最後由系統組裝廠整機出售給蘋果,再由蘋果販賣給美國的消費者。這個過程中玉晶光並非唯一的透鏡供應商,大立光也是供應商之一甚至供應量大於玉晶光。
法院贊同並認為引誘侵權是行為人(本案中為蘋果)被引誘而有直接侵權的證據,但大立光在本案中無法證明玉晶光有引誘侵權責任,因玉晶光沒有在美國有直接製造、使用、銷售、許諾銷售或進口的行為,故不構成直接侵權,而玉晶光在本案中並不爭執侵害大立光的專利權,但主張並非是引誘侵權人。
大立光另提出的主張是蘋果的供應鏈是「隨機選擇」大立光或玉晶光的透鏡,因此推論蘋果在美國的產品採用玉晶光的比例,等於蘋果在全世界的產品採用玉晶光的比例,進而認定蘋果在美國有直接侵權。唯聯邦巡迴上訴法院認為大立光關於「隨機選擇」這個主張,沒有提出來自供應鏈的相關證據,所以沒辦法證明蘋果在美國的產品有使用玉晶光的透鏡。大立光可再上訴美國最高法院。
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G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年03月10日 七大工業國組織(Group of Seven,下稱G7)於2024年10月10日至11日在義大利羅馬舉辦第四屆資料保護與隱私機構圓桌會議(Data Protection and Privacy Authorities Roundtable,下稱圓桌會議),並發布「G7 DPAs公報:資料時代的隱私」(G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data,下稱公報)[1],特別聚焦於人工智慧(AI)技術對隱私與資料保護的影響。 壹、緣起 由美國、德國、英國、法國、義大利、加拿大與日本的隱私主管機關(Data Protection and Privacy Authorities, DPAs)組成本次圓桌會議,針對數位社會中資料保護與隱私相關議題進行討論,涵蓋「基於信任的資料自由流通」(Data Free Flow with Trust, DFFT)、新興技術(Emerging technologies)、跨境執法合作(Enforcement cooperation)等三大議題。 本次公報重申,在資通訊技術主導的社會發展背景下,應以高標準來審視資料隱私,從而保障個人權益。而DPAs作為AI治理領域的關鍵角色,應確保AI技術的開發和應用既有效且負責任,同時在促進大眾對於涉及隱私與資料保護的AI技術認識與理解方面發揮重要作用[2]。此外,公報亦強調DPAs與歐盟理事會(Council of Europe, CoE)、經濟合作暨發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)、亞太隱私機構(Asia Pacific Privacy Authorities, APPA)、全球隱私執行網路(Global Privacy Enforcement Network, GPEN)及全球隱私大會(Global Privacy Assembly, GPA)等國際論壇合作的重要性,並期望在推動資料保護與建立可信賴的AI技術方面作出貢獻[3]。 貳、重點說明 基於上述公報意旨,本次圓桌會議上通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》(Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI)[4]、《關於AI與兒童的聲明》(Statement on AI and Children)[5]、《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》(Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions)[6],分別說明重點如下: 一、《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》 繼2023年第三屆圓桌會議通過《關於生成式AI聲明》(Statement on Generative AI)[7]後,本次圓桌會議再次通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》,旨在確立管理AI技術對資料保護與隱私風險的基本原則。G7 DPAs強調許多AI技術依賴個人資料的運用,這可能引發對個人偏見及歧視、不公平等問題。此外,本聲明中還表達了擔憂對這些問題可能透過深度偽造(Deepfake)技術及假訊息擴散,進一步對社會造成更廣泛的不良影響[8]。 基於上述考量,本聲明提出以下原則,納入G7 DPAs組織管理的核心方針[9]: 1. 以人為本的方法:G7 DPAs應透過資料保護來維護個人權利與自由,並在AI技術中提供以人權為核心的觀點。 2. 現有原則的適用:G7 DPAs應審視公平性、問責性、透明性和安全性等AI治理的核心原則,並確保其適用於AI相關框架。 3. AI核心要素的監督:G7 DPAs應從專業視角出發,監督AI的開發與運作,確保其符合負責任的標準,並有效保護個人資料。 4. 問題根源的因應:G7 DPAs應在AI的開發階段(上游)和應用階段(下游)找出問題,並在問題擴大影響前採取適當措施加以解決。 5. 善用經驗:G7 DPAs應充分利用其在資料領域的豐富經驗,謹慎且有效地應對AI相關挑戰。 二、《關於AI與兒童的聲明》 鑒於AI技術發展可能對於兒童和青少年產生重大影響,G7 DPAs發布本聲明表示,由於兒童和青少年的發展階段及其對於數位隱私的瞭解、生活經驗有限,DPAs應密切監控AI對兒童和青少年的資料保護、隱私權及自由可能造成的影響程度,並透過執法、制定適合年齡的設計實務守則,以及發佈面向兒童和青少年隱私權保護實務指南,以避免AI技術導致潛在侵害兒童和青少年隱私的行為[10]。 本聲明進一步闡述,當前及潛在侵害的風險包含[11]: 1. 基於AI的決策(AI-based decision making):因AI運用透明度不足,可能使兒童及其照顧者無法獲得充足資訊,以瞭解其可能造成重大影響的決策。 2. 操縱與欺騙(Manipulation and deception):AI工具可能具有操縱性、欺騙性或能夠危害使用者情緒狀態,促使個人採取可能危害自身利益的行動。例如導入AI的玩具可能使兒童難以分辨或質疑。 3. AI模型的訓練(Training of AI models):蒐集和使用兒童個人資料來訓練AI模型,包括從公開來源爬取或透過連線裝置擷取資料,可能對兒童的隱私權造成嚴重侵害。 三、《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》 考慮到個人資料匿名化、假名化及去識別化能促進資料的創新利用,有助於最大限度地減少隱私風險,本文件旨在整合G7成員國對於匿名化、假名化與去識別化的一致理解,針對必須降低可識別性的程度、資訊可用於識別個人的程度、減少可識別性的規定流程及技術、所產生的資訊是否被視為個人資料等要件進行整理,總結如下: 1. 去識別化(De-identification):加拿大擬議《消費者隱私保護法》(Consumer Privacy Protection Act, CPPA)、英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018, DPA)及美國《健康保險可攜性及責任法》(Health Insurance Portability and Accountability Act , HIPAA)均有去識別化相關規範。關於降低可識別性的程度,加拿大CPPA、英國DPA規定去識別化資料必須達到無法直接識別特定個人的程度;美國HIPAA則規定去識別化資料須達到無法直接或間接識別特定個人的程度。再者,關於資料去識別化的定性,加拿大CPPA、英國DPA認定去識別化資料仍被視為個人資料,然而美國HIPAA則認定去識別化資料不屬於個人資料範疇。由此可見,各國對去識別化規定仍存在顯著差異[12]。 2. 假名化(Pseudonymization):歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)及英國《一般資料保護規則》(UK GDPR)、日本《個人資料保護法》(個人情報の保護に関する法律)均有假名化相關規範。關於降低可識別性的程度,均要求假名化資料在不使用額外資訊的情況下,須達到無法直接識別特定個人的程度,但額外資訊應與假名化資料分開存放,並採取相應技術與組織措施,以確保無法重新識別特定個人,因此假名化資料仍被視為個人資料。而關於假名化程序,日本個資法明定應刪除或替換個人資料中可識別描述或符號,歐盟及英國GDPR雖未明定具體程序,但通常被認為採用類似程序[13]。 3. 匿名化(Anonymization):歐盟及英國GDPR、日本個資法及加拿大CPPA均有匿名化相關規範。關於降低可識別性的程度,均要求匿名化資料無法直接或間接識別特定個人,惟可識別性的門檻存在些微差異,如歐盟及英國GDPR要求考慮控管者或其他人「合理可能用於」識別個人的所有方式;日本個資法則規定匿名化資料之處理過程必須符合法規標準且不可逆轉。再者,上述法規均將匿名化資料視為非屬於個人資料,但仍禁止用於重新識別特定個人[14]。 參、事件評析 本次圓桌會議上發布《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》、《關於AI與兒童的聲明》,彰顯G7 DPAs在推動AI治理原則方面的企圖,強調在AI技術蓬勃發展的背景下,隱私保護與兒童權益應成為優先關注的議題。與此同時,我國在2024年7月15日預告《人工智慧基本法》草案,展現對AI治理的高度重視,融合美國鼓勵創新、歐盟保障人權的思維,針對AI技術的應用提出永續發展、人類自主、隱私保護、資訊安全、透明可解釋、公平不歧視、問責等七項原則,為國內AI產業與應用發展奠定穩固基礎。 此外,本次圓桌會議所發布《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》,揭示各國在降低可識別性相關用語定義及其在資料保護與隱私框架中的定位存在差異。隨著降低可識別性的方法與技術不斷創新,這一領域的監管挑戰日益突顯,也為跨境資料流動越發頻繁的國際環境提供了深化協調合作的契機。在全球日益關注資料保護與隱私的趨勢下,我國個人資料保護委員會籌備處於2024年12月20日公告《個人資料保護法》修正草案,要求民間業者設置個人資料保護長及稽核人員、強化事故通報義務,並針對高風險行業優先實施行政檢查等規定,以提升我國在數位時代的個資保護水準。 最後,本次圓桌會議尚訂定《2024/2025年行動計畫》(G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan)[15],圍繞DFFT、新興技術與跨境執法合作三大議題,並持續推動相關工作。然而,該行動計畫更接近於一項「基於共識的宣言」,主要呼籲各國及相關機構持續努力,而非設定具有強制力或明確期限的成果目標。G7 DPAs如何應對數位社會中的資料隱私挑戰,並建立更順暢且可信的國際資料流通機制,將成為未來關注的焦點。在全球共同面臨AI快速發展所帶來的機遇與挑戰之際,我國更應持續關注國際趨勢,結合自身需求制訂相關法規以完善相關法制,並積極推動國際合作以確保國內產業發展銜接國際標準。 [1]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/communique-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025). [2]Id. at para. 5. [3]Id. at para. 7-9. [4]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_ai/ (last visited Feb 3, 2025). [5]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on AI and Children (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_child-ai/ (last visited Feb 3, 2025). [6]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/de-id_20241011/ (last visited Feb 3, 2025). [7]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on Generative AI (2023), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2023/s-d_20230621_g7/ (last visited Feb 3, 2025). [8]Supra note 4, at para. 11. [9]Supra note 4, at para. 18. [10]Supra note 5, at para. 5-6. [11]Supra note 5, at para. 7. [12]Supra note 6, at para. 11-15. [13]Supra note 6, at para. 16-19. [14]Supra note 6, at para. 20-25. [15]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/ap-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025).
中國大陸發明專利申請量已躍居世界第四位中國知識產權局局長田力普在「2006 年中國保護知識產權高層論壇」上表示,2005 年中國發明專利申請量居世界第四位,成為世界第十大申請國,在發展中國家排名第二。 不過,雖然中國大陸知識產權制度實施二十年來成績顯著,但是中國大陸自行研發的能力仍有待提昇。因為,2005 年中國大陸發明專利申請十七萬餘件中有近五成來自外國,而來自獨資、合資等三資企業只佔了大約六分之一。若從申請發明專利的技術程度觀察,外國人發明專利申請案集中在高科技的技術領域,而中國國內發明多集中在一般技術領域。 對照 2005 年大陸的中央企業研發投入額佔當年銷售收入的比重平均為 1.5% ,相較先進國家大型企業一般不低於銷售收入 5% 的研發費用,差距甚遠。事實上,大陸央企擁有的所有專利總數已達30520項,但這數字還不及日本佳能企業的一半。因此,大陸國資委主任李榮融表示,在中央企業負責人業績考核體系中,國資委將會加大科技投入和創新能力建設的考核力度。
歐盟公布智慧運輸系統指令授權規則歐盟執委會於2019年3月13日針對清潔,聯網和自動化移動戰略,公布智慧運輸系統指令授權規則(Commission Delegated Regulation of 13.3.2019 supplementing Directive 2010/40/EU of the European Parliament and of the Council with regard to the deployment and operational use of cooperative intelligent transport systems),該授權規則(Delegated Regulation)係歐盟執委會為執行智慧運輸系統指令(ITS Directive)所制訂之相關細則,其目的使執委會與會員國合作提出指導分針,進一步讓各國能夠對自動及聯網化駕駛車輛進行型式認可,以加速相關創新運輸技術於歐洲協同式智慧運輸系統(C-ITS)之發展。其創新技術包含使車輛間可相互「交談」,或與道路基礎設施以及其他道路使用者「交談」,可應用在例如危險情況,道路施工和掌控交通號誌時間,將使公路運輸更安全,更清潔,更高效率。授權規則將符合容克委員會(Juncker Commission),即現任歐盟執委會主席容克領導的執政團隊,其所提出的清潔移動提案( Proposals on clean mobility),是歐盟移動現代化的另一步驟,也為本世紀下半葉的氣候中和(climate neutral)目標,即達到溫室氣體排放總量為零之目標作準備,並持續達到歐盟2050年交通事故近零死亡或零嚴重傷害的目標。 歐盟移動及運輸專員Violeta Bulc表示:「此決定將為車輛製造商,道路營運者和其他人提供一個法源依據,以便於歐洲開始大規模發展C-ITS服務,同時對新技術和市場發展持開放態度。此將極力促進我們實現我們對道路安全的願景,並作為實現聯網化和自動化移動性的重要基礎。」 車輛,交通號誌和高速公路在裝配合規之聯網技術裝置後,可向周圍的所有交通使用者發送標準化之訊息,此將是實現車間通訊的重要里程碑。該授權規則將確保不同系統間擁有協同工作能力,使所有配備該技術的站點能在開放網路中安全地與任何其他站點交換資訊,並讓系統可順利運行,透過車輛間以及車輛和交通基礎設施之間的連接,也能幫助駕駛員做出正確的決策並視交通狀況來改善道路安全性、交通效率及舒適性。
歐盟發布新人工智慧規範,以風險程度判斷防止科技濫用歐盟執委會於2021年4月21日提出「人工智慧規則」(AI regulation)草案,成為第一個結合人工智慧法律架構及「歐盟人工智慧協調計畫」(Coordinated Plan on AI)的法律規範。規範主要係延續其2020年提出的「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence)及「歐盟資料策略」(European Data Strategy),達到為避免人工智慧科技對人民基本權產生侵害,而提出此保護規範。 「人工智慧規則」也依原白皮書中所設的風險程度判斷法(risk-based approach)為標準,將科技運用依風險程度區分為:不可被接受風險(Unacceptable risk)、高風險(High-risk)、有限風險(Limited risk)及最小風險(Minimal risk)。 「不可被接受的風險」中全面禁止科技運用在任何違反歐盟價值及基本人權,或對歐盟人民有造成明顯隱私風險侵害上。如政府對人民進行「社會評分」制度或鼓勵兒童為危險行為的語音系統玩具等都屬於其範疇。 在「高風險」運用上,除了作為安全設備的系統及附件中所提出型態外,另將所有的「遠端生物辨識系統」(remote biometric identification systems)列入其中。規定原則上禁止執法機構於公眾場合使用相關的生物辨識系統,例外僅在有目的必要性時,才得使用,像尋找失蹤兒童、防止恐怖攻擊等。 而在為資料蒐集行為時,除對蒐集、分析行為有告知義務外,也應告知系統資料的準確性、安全性等,要求高度透明化(Transparency obligations)。不只是前述的不可被接受風險及高風險適用外,有限風險運用中的人工智慧聊天系統也需要在實際和系統互動前有充足的告知行為,以確保資料主體對資料蒐集及利用之情事有充足的認知。 在此新人工智慧規範中仍有許多部份需要加強與討論,但仍期望在2022年能發展到生效階段,以對人工智慧科技的應用多一層保障。