「美國FTC處罰mHealth App不實廣告」
美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission，以下簡稱FTC)在2016年2月針對一款宣稱能矯正視力之Ultimeyes App處罰。此款App由Carrot Neurotechnology公司研發，以美金9.99元於平台上販售供民眾下載。App宣稱具有提升及改善視力功能，透過App使用即可在日常生活中的各種活動中，感受視力恢復而不需使用眼鏡。然而，FTC起訴認為，App所稱之使用療效，缺乏充分的文獻資料佐證說明。其必須具備完整及可信賴的科學證據來證明，包含臨床試驗或盲測等方式，且該科學證明必須符合相同領域專家所認定之標準，否則，該款App內容所標榜之效果即屬不實陳述，將造成民眾誤認。為此，Carrot Neurotechnology公司最終以美金15萬達成和解，並且經FTC要求，若將App說明當中未經科學證明的療效部份予以刪除，即可繼續再繼續販售此款App。此案並非美國FTC首度針對mHealth App處罰之案例，然而，可能造成mHealth App發展業者對FTC與FDA角色之間之混淆，後續兩者主管機關之間之角色如何調和將是未來關注之重點。反觀我國，目前雖無相關案例發生，然在鼓勵發展之際，亦應考量是否有違反消費者保護之情形。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
莊晏詞
法律研究員 編譯整理
歐洲人權法院（European Court of Human Rights，簡稱ECtHR）於2025年4月8日就Green v. The UK案作成判決，針對國會議員發言揭露個資是否構成隱私權侵害之爭議，強調國家就衡平立法權與司法權的界線、言論自由與隱私保護等利益享有裁量權，駁回了申訴人之請求。 一、事實背景 本案起源於英國每日電訊報（Telegraph）試圖就英國零售集團Arcadia的前員工針對其董事長Philip Green的職場性騷擾與霸凌指控進行報導。先前，Arcadia及Green已與涉及相關糾紛的員工達成了和解協議，依據協議所附保密協定，員工除正當揭露（如向警察揭露犯罪）外不得洩露相關資訊。Green於Telegraph於報導前徵求當事人評論時發現資訊遭洩露，隨即向法院申請禁制令與暫時禁制令，英國上訴法院嗣後批准了暫時禁制令，認定Telegraph獲得的資訊很可能來自違反保密協定的揭露，也不認為欲報導的內容當然具備凌駕當事人可能蒙受之損害的公共利益。Telegraph最終尊重了暫時禁制令。惟隔日，一位英國上議院議員援引言論免責權，於議會發表了雖不涉及細節，但具體提及Green身分和關於其性騷擾、霸凌的指控，並提及Telegraph遭禁制報導一事。Green因此向議會申訴，認為議員違反了司法保密規則（sub judice rule）（編按：上議院曾做成決議，認除非具全國重要性，議員不得於動議、辯論或質問中論及繫屬於法院中的個案）及濫用免責權，但上議院標準專員（House of Lords Commissioner for Standards）認為司法保密規則不屬於《上議院行為準則》。Green嗣後在法院中試圖向Telegraph請求賠償，認為Telegraph應要為議員的發言負責，違反了禁制令，並要求提供線人身分。Telegraph抗辯，在議員享有免責權的前提下，法院毋庸受理本案處理其責任問題。Green向ECtHR提出申訴，主張國家對議員使用免責權揭露受禁制令約束的資訊的權力缺乏事前和事後控制，侵犯了其受歐洲人權公約（ECHR）第8條保障的私生活權。 二、法院判斷 法院認為由於受暫時禁制令保護的資訊被揭露，Green的私生活權利確實受到干預。然而，法院不認為國家違反了公約課予國家保護私生活權之積極義務（positive obligation）。核心理由在於：國家對如何履行積極義務有廣泛的裁量權，且於各國就保護方式較無共識，或涉及基本權利間之衡平時，法院尤應尊重裁量空間。 針對本案，法院認為：（1）議會中的言論自由享有較高程度的保護，對其干涉需要非常重大的理由（very weighty reasons）；（2）涉及司法權與立法權的具體界線，以及言論自由與隱私保護的利益衡量；（3）必須考量議會自治原則在多國之間有廣泛共識；（4）英國並非完全沒有針對國會議員發言的事前、事後控制措施。儘管非屬《上議院行為準則》，但上議院所做成的司法保密規則決議，仍屬一定程度的事前控制。事後來看，國會議員若確實構成濫用免責權，法院也可以判處蔑視法庭罪。 法院總結認為，基於原則上各國議會較國際法院，更適合評估限制議會行為之必要性與手段，法院要取代這個判斷須要非常重大的理由，但本案中Green並無法成功論述這個理由存在，因此駁回Green的主張。
促進頻譜使用效率－美國啟動獎勵拍賣機制 澳大利亞政府擬修正《支付系統管理法》將數位支付，如Apple Pay、Google Pay納入法律規範中澳大利亞國庫部（Department of the Treasury）於2023年10月11日發布《支付系統管理法》（Payment Systems（Regulation）Act 1998）修正草案，擬擴張法案適用主體，將Apple Pay、Google Pay等數位支付或提供此項支付服務事業納入規範，其目的在於提升企業的開放性及責任，並關注大型科技企業在其中扮演的角色。 本次修正案中，將修改現行支付系統的定義及適用主體，擴大至提供支付服務平臺企業，將被視為金融機構受到拘束，並授權澳大利亞準備銀行（the Reserve Bank of Australia，下稱RBA）監管數位支付平臺。修正草案內容整理如下： 1.重新定義「支付系統」。現行法定義為「透過任何形式或方式促進貨幣流通的系統」，草案則納入非貨幣（non-monetary，如數位貨幣）及提供便利支付服務的支付平臺系統。 2.擴大「參與者」定義。現行法規中參與者僅包含管理、運作支付系統的企業，草案則擴張至與支付價值鏈（payments value chain）具直接或非直接相關連之所有企業。 3.現行規範中，僅RBA在可能涉及使用者財務安全及公共利益（下述）考量時，有指定支付系統的職權，並有權監管該支付系統，包含決定新參與者的加入、訂定制度內參與者應遵守的標準及指引、對相關爭議問題進行仲裁等。修法後國庫部部長（Minister）將擁有相同權力。規範所稱之「公共利益」，指有助提升財務安全、高效率並具有競爭性，且不會導致金融體系風險增加。 4.提高法案中刑事處罰的罰金金額。現行法規授權RBA訂定支付制度之相關標準及指引，若制度內參與者未依標準或指引行事，RBA會提出要求企業為特定行為或不行為之指示，仍未依循可能會科處澳幣5,500元的罰金（約臺幣11萬3千元），修法後將提高至2倍，惟罰金之處罰權最終仍須法院審判決定。 我國針對電子支付產業有電子支付機構管理條例、金融消費者保護法規範，並要求第三方支付服務業者落實洗錢防制法規定，避免淪為洗錢或地下匯兌工具，未來可持續觀察澳大利亞及其他國家對於支付平臺議題之討論及發展趨勢，作為我國評估相應治理措施及手段參考基礎。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。