歐洲聯盟法院(CJEU)佐審官 (Advocate General ) Paolo Mengozzi 於今年(2016) 9月8日提出一份不具拘束力之「航空乘客個人資料共享協議(草案)」( European Union on the transfer and processing of passenger name record data (“PNR Agreement”)) 法律意見,認為協議應遵守歐盟憲章有關人權之基本原則。此份法律意見為歐洲聯盟法院首次就國際協議草案,檢視與歐盟憲章有關規範之一致性。
[背景]
PNR協議草案於2010年5月開始協商,2014年6月25日簽署。主要以反恐為目的讓歐盟與加拿大交換航空乘客資訊(包括旅客姓名、旅行日期、行程記錄、機票、聯繫資訊、旅行社等其他有關資訊)。除加拿大之外,歐盟亦與美國、澳洲簽有類似資料共享協議。關注到PNR協議有關隱私、人權之議題,歐盟議會將PNR協議提至歐洲聯盟法院審議。
[法律意見]
佐審官認為,協議同意在特定條件下就限定目標之乘客蒐集其敏感資訊,未違反歐盟憲章;然PNR協議草案仍有部分內容違反歐盟憲章:即草案允許歐盟、加拿大主管機關使用乘客姓名等數據,已逾越預防恐怖組織犯罪和跨國犯罪的必要範圍。
因歐洲聯盟法院去年已廢除歐盟與美國之間之安全港(Safe Harbor)法案,隨後雖起草隱私保護協議(Privacy Shield),但仍有意見質疑隱私保護之完整性。PNR協議草案法律意見之提出,可窺歐盟關於隱私保護之立場。
英國通訊傳播管理局(The Office of Communications, Ofcom)於2020年8月發布「開放通訊:使人們能夠透過創新服務共享資料」(Open Communications: Enabling people to share data with innovative services),針對開放通訊的設計原理提出七點建議: 應盡可能讓符合條件的第三方能夠近用(access)資料,同時確保用戶受到保護。 應提供客戶一些目前無法取得的資料,例如有關網路服務品質的體驗報告,以提供使用者做為未來交易時之參考。 資料的提供商和第三方必須確保資料儲存和傳輸的安全性。 第三方將如何使用有關客戶的資料及是否含有潛在風險等,皆應清楚透明地告知使用者,並且讓共享資料之使用者仍保有控制權限。 開放通訊服務之設計應符合包容性設計(inclusive design),提高使用者使用意願。 開放通訊仍應維持市場競爭。 提供資料所需的成本應與資料開放的潛在收益成比例。原則上,參與開放通訊的通訊提供者越多,對個人和小型企業的整體價值就越高。惟,若是強制要求用戶數少或是無法承擔該技術的小型提供商加入,可能導致成本與收益不成比例。 除此之外,對於應開放何種資料則須循序漸進。除了增加對第三方客戶資料近用權限之外,首先,應針對開放對資料提供者風險低,但對潛在用戶有較高利益的資料,例如:不包含個人訊息的資料,從而降低匿名化過程中所產生之風險;第二,開放低風險的地理空間資料(geospatial data),目的在於改善該地區的整體地理空間資料基礎架構。最後才是開放有關各種通訊產品中的其他資料,以促進消費者的選擇和保護。 綜上所述,考慮到開放通訊之可行性,需進一步與其他資料可攜性計劃的主要代表進行會談(如銀行業者),尋求各行業主要服務提供商的支持。再者,考慮是否訂定相關法律以及如何進行監管。第三,應標準化客戶資料,以及確保資料移動之安全性及用戶控制權限,最後則是降低資料開放之成本,以達成開放通訊所帶來之效益。
英國資訊委員辦公室(ICO)針對COVID-19接觸史追蹤應用程式框架,發布意見報告英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2020年4月17日,依據英國資料保護法(Data Protection Act 2018)第115條第3項第b款之授權,針對2020年4月10日Apple和Google因應COVID-19疫情發表之「接觸史追蹤應用程式框架」(Contacting Tracing Framework, CTF),發布意見報告。報告認為,由於CTF具備以下三大特性:(1)不會在裝置間交換個人資料,如帳戶資訊或使用者名稱;(2)配對過程僅在裝置本身進行,並不會有如應用程式伺服器之第三方介入;(3)不需要地理位置資訊就能順利運作,因此符合英國資料保護法第57條有關「透過設計並作為預設以保護個人資料」(Data protection by design and default)之規定。 縱然CTF符合英國資料保護法之規定,英國資訊委員辦公室仍於報告中指出:「未來軟體開發商若於接觸史追蹤應用程式中使用CTF技術,該應用程式於處理使用者之個人資料時,仍應隨時符合英國資料保護法關於透過設計並作為預設以保護個人資料之規定。」COVID-19疫情席捲全球,如何於「掌握感染者接觸史以預防疫情擴散」與「保障個人資料及隱私」間取得平衡,實為各國政府需考量之重要議題。我國人工智慧實驗室於2020年4月開發之「社交距離App」,便是使用類似Apple和Google之CTF技術。此份英國資訊委員辦公室意見報告,等於針對社交距離App是否侵害隱私權益,提供相當解答與指引。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
簡介人工智慧的智慧財產權保護趨勢近期人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意,而OpenAI於2023年3月所提出有關最新GPT- 4語言模型的技術報告更將此議題推向前所未有之高峰。過去OpenAI願意公布細節,係由於其標榜的是開源精神,但近期的報告卻決定不公布細節(如訓練計算集、訓練方法等),因為其認為開源將使GPT- 4語言模型面臨數據洩露的安全隱患,且尚有保持一定競爭優勢之必要。 若AI產業選擇不採取開源,通常會透過以下三種方式來保護AI創新,包括申請專利、以營業秘密保護,或同時結合兩者。相對於專利,以營業秘密保護AI創新可以使企業保有其技術優勢,因不用公開技術內容,較符合AI產業對於保護AI創新的期待。然而,企業以營業秘密保護AI創新有其限制,包含: 1.競爭者可能輕易透過還原工程了解該產品的營業秘密內容,並搶先申請專利,反過來起訴企業侵害其專利,而面臨訴訟風險; 2.面對競爭者提起的專利侵權訴訟,企業將因為沒有專利而無法提起反訴,或透過交互授權(cross-licensing)來避免訴訟; 3.縱使企業得主張「先使用權(prior user right)」,但其僅適用在競爭者於專利申請前已存在的技術,且未來若改進受先使用權保護之技術,將不再受到先使用權之保護,而有侵犯競爭者專利之虞,因此不利於企業提升其競爭力。 綜上所述,儘管AI產業面有從開源轉向保密的傾向,但若要完全仰賴營業秘密來保護AI創新仍有其侷限,專利依舊是當前各企業對AI領域的保護策略中的關鍵。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)