席丹於世足賽的驚世頭槌圖像被登記作為商標

  ㄧ位中國北京人士已將法國足球隊長席丹(Zinedine Zidane)於上月(七月)進行的世足賽冠軍戰中,以頭槌攻擊義大利隊球員馬特拉齊(Marco Materazzi)的圖像進行商標註冊。北京日報表示,申請人趙曉凱,是一間體育公關公司的總經理,目前考慮將這個黑白剪影圖像拍賣。先生以2,000元人民幣(250美元,196歐元,8,000台幣)註冊了服裝、鞋類、帽子以及啤酒產品之商標,並且準備以一百萬人民幣(125,000美元,98,000歐元、4,000,000台幣)的代價拍賣該等商標權。先生在受訪時表示,「在世界盃決賽後結束二天後,我就開始構思商標圖像。」。「這個圖像的識別率極高。此外,藉由使用剪影的創作方式,讓我可以避免侵犯這位足球明星的肖像權」。先生的公司只是眾多想利用這位球星的不光采行為而獲利的眾多公司之ㄧ。舉例而言,一首諷刺這記頭槌的歌曲目前高居法國音樂聊天室的排行榜首位。此外,這個犯規同時也成為許多網路笑話、線上遊戲以及諷刺影片的主題。

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德國柏林高等法院(LG Berlin)判決「Facebook」違反聯邦資料保護法

  德國柏林高等法院(LG Berlin)於2018年1月16日在德國聯邦消費者中心協會(Verbraucherzentrale Bundesverband)對 Facebook提起之訴訟中,判決 (Az. 16 O 341/15)Facebook網站之預設功能(Voreinstellungen)和部分使用及資料保護條款(Nutzungs- und Datenschutzbedingungen),違反德國聯邦資料保護法(Bundesdatenschutzgesetz)之相關規定,因此,部分針對企業徵求用戶同意使用其資料之條款被判定無效。   Facebook在其隱私設定中心隱藏對用戶資料保護有利之默認設置,且在新用戶注冊帳戶時未充分告知,故未符合用戶同意條款之要求。依據聯邦資料保護法之規定,個人資料僅允許在相關人同意下徵集及使用。為讓用戶能在知情下自行判斷是否同意個資使用,網路供應商須清楚、詳盡告知資料使用之方式、範圍及目的。但Facebook並未遵守該項要求,Facebook在手機App上已自行啟用定位服務,一旦用戶使用聊天功能,將透露其所在位置。尤其在隱私設定中,已預設各種搜尋引擎可取得用戶個人版面之連結,任何人均可快速和簡易的透過此種方式,發現任一用戶在Facebook上的個人資訊。因用戶能否被事先告知無法確實保障,對此,法官判定5項Facebook備受聯邦消費者中心協會批評的預設功能無效。   此外,柏林高等法院亦宣告8項包括預擬同意之服務條款無效,依照這些條款之規定,Facebook可將用戶之姓名和個人資訊運用於商業、贊助商或相關事業之內容,且其條款並未明確說明,哪些資料會被傳送至美國,以及其後續處理過程與所採用之資料安全標準為何。法官認為,上述預擬條款之意思表示並非有效之資料使用同意授權。此外,用戶在Facebook僅可使用實名之義務亦屬違法,德國聯邦消費者中心協會對此表示,電信媒體法(Telemediengesetz; TMG)規定,網路供應商須儘可能讓網路用戶匿名或他名參與網路運作,然而柏林高等法院對此觀點仍持保留態度。   柏林高等法院於判決中強調,本案單就聯邦消費者中心協會對Facebook之用戶使用條款是否有效提起之訴進行判決,並非判斷支援此些條款運作的資料處理過程之合法性。儘管如此,法院之見解仍可能對資料處理過程合法性之判斷造成影響。該項判決目前仍未最終定讞,故本案兩造皆可上訴柏林最高法院(Kammergericht),尤其聯邦消費者中心協會認為,Facebook以免費使用為廣告宣傳用語,不無誤導消費者之可能,故將對此提起上訴。至於未來本案上訴至柏林最高法院後之發展,關係個人資料保護程度之擴張及網絡供應商可用範圍之限制,故仍須持續關注。

德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南

  德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現

德國慕尼黑地方法院日前認定特斯拉關於「Autopilot」等銷售(廣告)標示將誤導消費者

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