美國擬推聯邦私密隱私保護法案，防治情色報復將邁向聯邦法位階
美國加州第14屆國會選區眾議院議員Jackie Speier於2016年7月中旬提出私密隱私保護法案(Intimate Privacy Protection Act, IPPA)，本法案之草擬耗時兩年多，以聯邦法的法律位階之姿誕生，在美國各州政府紛紛將違反本人意願散布性隱私內容入罪化的高峰期，可望能統一各州州法分歧的法律落差。由於目前全美已有超過半數的州政府已分別頒布所謂的情色報復法案(Revenge Porn Act)，造成各地方政府就此行為之定義和條文適用有所歧異，對無國界的網路生態來說，產生許多法律適用之衝突和迥異。
私密隱私保護法案規定，違反本人意願散布性隱私內容者，將處五年以下有期徒刑，得併科罰金，適用主體包含具有侵害故意和意圖藉此營利之人。然而，有反對聲浪認為，由於條文僅限欠缺本人同意，但未限於行為人具有侵害他人的故意，故認為此聯邦法位階的法案適用範圍過於廣泛，恐侵害憲法保障的言論自由。美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)長期關注此項法律議題，要求構成要件應限於行為人具有侵害他人之故意，否則將嚴重影響媒體產業。私密隱私保護法案條文內容特別明列排除適用之條款，如因法律或訴訟執行上的需要、基於公共利益或合法的商業利益之情事，以及網路服務提供者的豁免責任(意圖藉由散布性隱私內容而營利之網路服務提供者除外)。目前本法案同時獲得多數民主黨議員、共和黨議員，以及網路服務提供者巨擘Facebook和Twitter的支持。
蕭郁溏
法律研究員 編譯整理
Intimate Privacy Protection Act, H.R., 114th Cong. (2nd Sess. 2016).
Kristen V. Brown, Whoa, We Might Finally Get a Federal Law Making Revenge Porn Illegal, FUSION, July 16, 2016, http://fusion.net/story/325638/jackie-speier-revenge-porn-bill/ (last visited Aug. 5, 2016).
Steven Nelson, Lawmakers Unveil Proposal to Take Nip Out of Revenge Porn, U.S. NEWS, July 14, 2016, http://www.usnews.com/news/articles/2016-07-14/lawmakers-lay-bare-proposal-to-take-nip-out-of-revenge-porn (last visited Aug. 5, 2016).
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。
截圖也違法，日本著作權法擬擴大違法下載之態樣日本文化廳文化審議會著作權分科會於2018年2月13日，出具分科會報告書，內容說明著作權法修正之方向。書中提及「重新檢視並修正違法下載之態樣」一點，擬將違法下載之態樣及動作，由「影音」擴及到所有靜態圖文（如漫畫、照片、小說、雜誌及論文等），「下載」擴及「截圖」（スクショ，screenshot）。 此次修法，起因於近來日本大量出現線上盜版漫畫網站，推估其半年所造成之損失可達4000億日幣以上。該報告書公布後，隨即湧現大量反對之聲浪。反對者認為修法之弊大於利，日本漫畫學會對此發表反對聲明，會長竹宮惠子對於修法表示憂心，認為修法將導致以下問題： 阻礙創作研究（如二次創作）； 創作萎縮（日常下載及剪輯將被禁止）； 難以判斷網路靜態圖文是否為違法上傳； 即使「下載」違法化，仍然無法根除線上盜版漫畫流通平台。 報告書中亦提及，在個人部落格及需加入會員之社群網（SNS）上傳或下載未經著作權人同意而公開之著作，亦屬違法。倘若為全書掃描上傳等惡性重大之行為，應科以刑責。 針對上述疑慮，報告書中的確未排除修法後將造成著作物在網路上利用萎縮之可能，然仍強調應透過官民間之合作努力，傳達正確之修法内容。並由出版社端導入「ABJ Mark」，推動正版漫畫流通平台，透過科技推動盜版網頁近用警示制度，使大眾知悉其行為即將侵害著作權等。由於法令修正之内容，影響人民日常生活甚鉅，後續修法將在各團體間如何折衝，上述措施能否普及或啟發人民觀念，值得後續持續關注。
德國社群媒體管理草案交付立法程序德國總理梅克爾（Angela Merkel）所領導的內閣於2017年4月5日通過社群媒體管理草案(Gesetz zur Verbesserung der Rechtsdurchsetzung in sozialen Netzwerken)，該法案要求社群媒體必須積極管理使用者散布的仇恨言論及假消息，未善盡義務的社群媒體最高可裁罰5千萬歐元。 德國早於2015年12月已與Facebook、Google及Twitter等知名社群網站達成協議，必須在24小時內刪除網站上的不實或違法言論。但根據jugendschutz.net組織公布的數據，Facebook刪除了39％違法內容、Twitter只刪除了1％違法訊息，而Google的Youtube則需要以其他工具進行實測。由於社群媒體自我管理的效果不彰，促使德國政府認為在業者自律之外，必須要制定法律與罰則讓社群媒體負起責任，積極管理網站上使用者的不實與違法言論。 本草案重點包括： 適用範圍：本草案適用於電信媒體服務提供商，且該提供商之網路平台係以營利為目的，允許使用者與其他使用者共享訊息或對大眾分享任何資訊。 社群媒體必須設立24小時受理案件之投訴管道。 接到投訴後，社群媒體必須在24小時內刪除「明顯違法」之內容，其他有爭議的內容必須在7天內確認並刪除違法內容。 社群媒體必須定期提供主管機關其投訴之處置報告。 本草案已送交德國立法機關進行立法程序，但反對者認為一旦通過立法，可能會對言論自由產生不良影響，並抑制網路言論的發表。德國對於社群媒體之管理，值得持續關注。
美國參議院通過對開放政府資料（Open Government Data）政策法制化具指標性意義之「數位責任與透明法」（Digital Accountability and Transparency Act，DATA Act）草案美國參議院於2013年4月10日一致通過「數位責任與透明法」（Digital Accountability and Transparency Act，DATA Act）草案，現在續行送往眾議院審查。DATA 法草案目的在於使政府支出資料更為透明公開，且以得再利用的方式提供。該草案若通過，將建立使用聯邦基金（Federal funds）做支出或受資助的政府機關單位或其他實體財務資料的標準；擴展USAspending.gov網站含括上述資料，並要求聯邦政府以電子格式，自動化、標準化的方式公佈財務管理及採購相關資料，使公私部門便於近用與進行分析。目前草案版本內文並無規定資料特定格式的資料標準，但可得確定的是必須為被廣泛接受、非專有、可搜尋，且獨立於平台使用之電腦可判讀格式，以及可得一致適用於各機關單位之聯邦得標廠商與接受政府補助之實體的特殊標誌。 曾協助草擬2011年DATA法草案之「資料透明聯盟」（Data Transparency Coalition）執行長Hudson Hollister表示，DATA法草案把結構性的資料模式應用於聯邦政府支出時，將前所未有的激發責任與支出情況間的關係；同時，也將聯邦支出資料（federal spending information）轉化為開放政府支出資料（open spending data），成為強化民主治理與激發創新的重要公共資源。然而，由於DATA法草案所涉及的機關眾多，主要包括商務部（DOC）、財政部（DOT）、總務管理局（GSA），與預算管理辦公室（OMB），該法案通過後是否能落實，絕大部分還是取決於白宮是否會要求聯邦政府機關單位完整且迅速的遵循法律的構成要件。