國家高速公路運輸安全局(NHTSA)發佈即將針對車輛與車輛間通訊訂立規則的訊息,以管理車對車之間(V2V)通訊技術,V2V技術最主要著眼在於避免碰撞,根據調查百分之94的車禍事故都有人為因素牽涉其中,V2V技術可以讓車輛有效的認知碰撞的情況與潛在威脅。V2V技術仰賴的是鄰近車輛之間的通訊溝通並交換訊息,以警告駕駛潛在的導致碰撞安全威脅,例如:V2V可以警告駕駛前車正在煞停,所以候車必須隨之減速以免碰撞,或是警告駕駛在經過十字路口的時候處於不安全的情況,因為有一輛看不見的車輛正以高速朝路口靠近。V2V通訊技術使用精密的短距離通訊技術以交換車與車子之間的基本訊息,諸如:位置、速度、方向已決定是否要警告駕駛以避免碰撞。本項規則制訂的提案可謂是數十年來NHTSA與各部門間合作努力的成果,包含汽車產業界、各州運輸交通部門、學術機構以建立共識的標準。NHTSA的提案當中規制運用在所有輕型車輛V2V技術使用無線電傳輸協定與光譜頻寬總稱為精密短距通訊技術(DSRC)。這項立法規制要求所有的車輛都應該要透過標準化技術講共同的語言,並且要求所有車輛均要納入安全與隱私保護的措施。本次即將管制的車輛包括一般轎車、多功能車(MPV)、卡車、公車,車輛在4536公斤以下的車輛未來必須配備V2V的通訊系統。
●交換資訊部分
僅交換基本安全訊息,其中包含車輛的動態訊息諸如行進方向、速度、位置。這些基本的安全訊息每秒交換高達10次,裝有V2V裝置的車輛將保留這些訊息,去評判是否有碰撞的威脅。如果系統覺得有必要,將立即發出訊息警告駕駛採取必要措施避免立即碰撞。
●V2V未來可能應用
■十字路口動態輔助:車輛進入十字路口前,如果會發生碰撞會加以警示。
■左轉輔助:駕駛一旦左轉會撞上來車的時候,特別在於駕駛視線被擋住的情況下,會加以警示。
■警急電子煞車燈:同方向行進車輛,前車忽然減速的情況下,V2V技術可以允許使經過透視前車的情況下,知道駕駛目前正在減速,所以可以針對視線外的急煞車預先因應。
■前端碰撞警示:前端碰撞警示將警告駕駛即將到來的撞擊,避免撞擊前車。
■盲點警示與變換車道警示:車輛變換車道的時候系統將警告位於盲點區域的車輛即將靠近,避免在變換車道的時候發生碰撞。
■超車警示:警告駕駛超車並不安全,因為對向車道正有車輛往此方向前進。
●面對網路攻擊
■設計訊息認證方案,確保交換訊息時的安全性。
■每一項交換的訊息均會經過偵測避免惡意攻擊。
■惡意攻擊的回報機制:諸如身份錯誤配置的訊息、惡意車輛阻擋V2V訊息。
●隱私保護
在設計最初期即導入V2V僅允許分享蒐集通用的安全資訊,對於個人或其他車輛的資訊不能加以蒐集與傳輸。
目前NHTSA將針對本項提案蒐集公眾意見(預計將進行九十天),並審核公眾所提交意見是否可行,在發佈最終的規則。
澳洲於去(2012)年通過「智慧財產權法修正案」 (Intellectual Property Laws Amendment Act 2012),主要修正條文已於今(2013)年4月15日起正式施行。此次的修法大幅度提高了可專利性的審查標準,為澳洲專利制度帶來重大變革。新法適用於2013年4月15日以後提出實體審查申請之專利申請案,在新法施行後專利申請案將受到更嚴格的審查。 重要修正如下: ‧新法去除了舊專利法關於先前技術的地理區域範圍的限制。將其他各國的先前技術也一併納入考量,規範較舊法更為國際化。 ‧新法只要求所屬技術領域具有通常知識者「可能了解」且「技術相關」即可,放寬了用來判斷進步性根據之先前技術標準,使得符合進步性的要求較舊法為提高。 ‧新專利法要求專利說明書需揭露系爭發明特定的(specific)、主要的(substantial)、可信的(credible)用途,以滿足實用性的要件。此外,專利說明書上之描述必須清楚且完整,使所屬技術領域中具有通常知識者得以了解文件內容並可據以實施, ‧新法對於可專利性的認定改採「概然性權衡」(balance of probabilities)標準,亦即若專利審查員認為,未來在進行專利有效性審理,法院有超過50%的機率認定系爭發明不具可專利性時,審查委員即得駁回該申請案。 ‧增加了修正專利說明書時禁止加入新事項的限制規定,對於專利的申請益趨嚴格。 此次修法是澳洲專利制度近20年以來的最大變革,經過此次修正可預見未來申請取得澳洲專利的難度將大幅提升。更值得注意的是,由此次修正,可發現澳洲專利制度已向大多數國家的規範靠攏,使得澳洲專利法與國際間其他國家如美國、歐盟等國家的規定更為協調一致。
英政府推動開源碼計劃由英國政府所資助成立的一項計畫,希望透過開放原始碼廠商目錄及程式碼資料庫的建立等措施,加速公家單位對開放原始碼軟體的採用。這項名為「開放原始碼學院」( Open Source Academy )的計畫,是由副首相辦公室( Office of the Deputy Prime Minister )的電子創新投資計畫所贊助,預計在本月內將正式宣佈。 參與該計畫的開放原始碼協會( Open Source Consortium )執行總監表示,英國的公家機關在開放原始碼的採用上落後於歐洲各國,而這項計畫將改變目前的現況。地方政府已經可以透過網站開始分享程式碼,例如「地方政府軟體協會」( Local Authority Software Consortium )的網站。這項計畫裡的其他專案還包括了政府機構的入口網站計畫,可藉以尋找開放原始碼供應商的資訊;以及開放原始碼顧問的專業鑑定模式。
UFC的起訴 Justin.tv侵害著作權及商標權UFC (Ultimate Fighting Championship)極限格鬥錦標賽的擁有人Zuffa LLC起訴Justin.tv侵害著作權及商標權。根據法院的訴狀文件中,2010年10月23日的UFC121賽事有超過5萬人從Justin.tv中觀看現場直播,Zuffa花錢僱用第三人從網站中移除將近200個未經授權的UFC121賽事。 Zuffa LLC宣稱起訴的原因是因為UFC付費觀看現場直播的內容被非法上傳在Justin.tv上的情形十分猖獗,而且Zuffa花了近乎兩年的時間試圖給予Justin. tv多次的機會,鼓勵Justin. tv預防或限制非法下載等等的侵權活動。Zuffa LLC的律師表示「遺憾地,Justin. tv對於大量線上侵權行為視而不見,我們相信Justin. tv實際上是想要引誘他們的使用者去做著作權侵害的行為,因此, Zuffa沒有選擇只能向法院提出訴訟。」 Zuffa的UFC賽事的內容僅提供給付費者,UFC每年提供付費觀看內容給有線電視或是衛星電視,並且在2009年獲得了將近美金3500萬的收益,一般影像收費44.95美元(高畫質影像收費54.95美元)。UFC 法律顧問表示目前取得線上授權的會員,像是UFC.com、Yahoo等等,都是收費44.95美元,這項費用是依據與DirecTV和DISH Network合約中約定的定價,價格不能下降,所有通路包含提供折扣價的通路都是違法的。
日本個人資料保護法啟動修法--放寬AI開發的本人同意要件日本個人資料保護法啟動修法--放寬AI開發的本人同意要件 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月18日 日本政府於2026年4月7日經閣議決定,提出由個人資料保護委員會(個人情報保護委員会,下稱PPC)研擬之《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》(個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案,下稱修正草案),並送請第221回特別國會審議;眾議院本會議已於同年5月26日表決通過,目前由參議院續審,預計於本會期內完成立法[1]。 壹、背景摘要 日本個資法於2020年修正時,於附則第10條明定政府應於施行後每三年檢視國際動向、資通訊技術進展及個人資料新型應用之發展,必要時採取必要措施[2]。PPC據此自令和5年(2023年)起展開檢討,歷經團體意見聽取、中間整理意見徵集,並於今年1月9日公布「三年一度檢討之制度改正方針」,4月7日內閣會議決定提出「個人資料保護法等之一部修正法律案」[3]。 此修正案之提出,主要源自於日本人工智慧基本計畫~以「可信賴AI」實現「日本再起」(令和7年12/23閣議決定)所提出的政策--就可整理為統計編製等之AI開發等所涉之本人同意方式、規範遵循之實效性確保等加以檢討,力求及早將「個人資料保護法」修正案提交國會[4]。 貳、重點說明 本次修正案之主要修正分為「適正(即正當)資料利用之推進」、「因應風險之妥適規範」、「不適正利用等之防止」及「法遵實效性確保之規範」四大面向。依據PPC前述「關於《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》(個人情報保護法等の一部を改正する法律案について)」之說明,有關放寬AI個資取得部分之重點如下: 一、就統計編製鬆綁第三人提供與要配慮個人資料取得之同意 依日本現行個資法規定,要配慮個人資料(信仰、病歷、犯罪歷等可能導致歧視之資訊)之取得(§20Ⅱ)、個人資料之第三人提供(§27Ⅰ)等,除符合例外規定外,原則需本人同意。為因應「多事業者共享資料、橫向解析以編製統計」之需求升高,且產出是統計、無法回頭對應到某個特定個人,對當事人權益的侵害風險較低,因此修正草案(§30之2、§31之3)於統計資訊等編製(含可整理為統計編製之AI開發等)的條件下,允許將個人資料提供第三人、取得已公開要配慮個人資料,得免本人同意;行政機關等保有之個資亦同。但為擔保資料僅用於統計編製,必須公告取得者、提供者與接收者之姓名名稱、擬進行之統計編製內容等一定事項;提供者與接收者須以書面約定僅以統計編製為目的;取得者及接收者禁止此目的外利用及再提供予第三人[5]。 二、不違反本人意思、明顯不害本人權利利益者免除同意 現行日本個資法就個人資料提供第三人(§27Ⅰ),原則需取得同意。此次修正草案規定:個人資料提供第三人(含§18Ⅲ目的外利用、§20Ⅱ要配慮個資取得;上開免同意例外分別定於修正草案第18條第3項第7款、第20條第2項第7款、第27條第1項第8款),於依取得狀況觀之,可認不違反本人意思因而明顯不害本人權利利益之情形,免本人同意。例如:訂房網站A依訂房利用契約,將訂房者姓名等提供予飯店B,或匯款來源金融機構C受託對D付款,將匯款人資訊提供予匯款目的金融機構D[6]。此外,就為保護生命、身體、財產,或為增進公眾衛生、推進兒童健全成長而處理個人資料之情形,於現行「難以取得本人同意時」之外,增列「有相當理由而未取得本人同意時」亦得免同意(第18條第2項第2款、第3款,第20條第2項第2款、第3款,第27條第1項第2款、第3款)。另草案並將「學術研究機關等」之學術研究例外,擴及以提供醫療為目的之機關或團體(如醫院,第16條第9項),俾醫學與生命科學研究得據以進行[7]。 參、事件評析 日本此次修正草案最具產業意義者,係將「可整理為統計編製等」之AI開發所需情況,明文納入免同意之第三人提供與要配慮個人資料取得範圍,直接回應AI開發對大量訓練資料之需求。有關已公開或既有個人資料得否用於AI訓練的合法依據,觀察近年國際動向明顯有朝向提供同意以外之合法路徑,並搭配保障措施例如當事人退出權的趨勢。 韓國個人資料保護委員會(PIPC)於2024年7月發布之指引,明確確認公開之個人資料得據以用於AI訓練,惟須符合正當利益存在、處理必要性、且該利益「明顯優越於」當事人權利之要件,並落實查證資料來源、產出過濾等技術措施,以及保障當事人權利行使之機制[8]。歐盟資料保護委員會(EDPB)於2024年12月17日通過第28/2024號意見,確認一般資料保護規則(GDPR)第6條第1項第f款之「正當利益」得作為AI模型開發與部署階段之合法依據,惟須逐案通過「正當利益之認定—處理必要性—與當事人基本權利之權衡」之保障措施[9]。 我國個資法並未如GDPR、韓國PIPA設有概括之「正當利益」合法事由,係規定一般個人資料之蒐集或處理個人資料可取自一般可得來源之依據,除非當事人對該資料之禁止處理或利用顯有更值得保護之重大利益[10]。但已取得的個人資料已無從識別特定當事人,可基於公共利益為統計或學術研究目的利用的,亦限於公務機關或學術研究機構[11]。而且取自一般可得來源的事由亦不適用於特種個資為學術研究目的所為蒐集處理,限於醫療、衛生或犯罪預防,範圍亦較一般個資為窄[12]。 相較韓、歐、日相繼就AI訓練的個人資料取得,提供明文之合法路徑並配套退出等保障機制,我國現行路徑要件若能進一步參考納入概括的正當利益或明文目的做有限豁免,並配套日本規範透明化、當事人退出與權利行使之配套,應有助於填補現行規範不足之缺口。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]〈悪質業者に「課徴金」 個人情報保護法改正案、衆院通過〉,時事通信,2026年5月26日,https://www.jiji.com/jc/article?k=2026052600074&g=pol(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [2]個人情報保護委員会事務局,《個人情報保護法等の一部を改正する法律案について》(令和8年4月),頁1,https://www.ppc.go.jp/files/pdf/260407_kisyahaifusiryou.pdf(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [3]個人情報保護委員会事務局,前揭註2,頁1(「これまでの検討経緯」)。 [4]個人情報保護委員会事務局,前揭註2,頁2-4。(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [5]同前註,頁6。 [6]同前註,頁7。 [7]修正後第16條第9項明定「學術研究機關等」含以提供醫療為目的之機關或團體(如醫院);其學術研究目的之目的外利用(修正後第18條第3項)、受保護個人資料取得(修正後第20條第2項)及第三人提供(修正後第27條第1項)之學術研究例外亦隨之適用;個人情報保護委員会事務局,前揭註2,頁9。 [8]대한민국 개인정보보호위원회(韓國個人資料保護委員會,PIPC),《인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서》(人工智慧〔AI〕開發・服務之公開個人資訊處理指引),2024年7月17日公開,明示個人資料保護法第15條第1項第6號「正當利益(정당한 이익)」為AI學習、服務蒐集利用公開個資之實質適法依據,https://www.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000&nttId=10362(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [9]European Data Protection Board, Opinion 28/2024 on certain data protection aspects related to the processing of personal data in the context of AI models,https://www.edpb.europa.eu/system/files/2024-12/edpb_opinion_202428_ai-models_en.pdf(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [10]個人資料保護法第19條第1項第7款;個人資料保護法施行細則第19條規定,:「本法第19條第1項第7款所稱一般可得之來源,指透過大眾傳播、網際網路、新聞、雜誌、政府公報及其他一般人可得知悉或接觸而取得個人資料之管道」。 [11] 我國人資料保護法第 20 條第 1 項第 5 款。 [12] 我國人資料保護法第 6 條第 1 項第 4 款。