德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會(bitkom)於2016年9月2日釋出將以歐盟新制定之一般資料保護規則(GDPR)內容為基礎,調整德國聯邦資料保護法(BDSG)之修法動向。
德國政府正在緊鑼密鼓地調整德國的資料保護立法,使之與歐盟GDPR趨於一致。已知未來將由“一般聯邦資料保護法”取代現行的聯邦法律。草案內容雖尚未定稿,但修正方向略有以下幾點:
首先,德國未來新法不僅參考GDPR、也試圖將該法與GDPR及歐盟2016年5月4日公告之歐盟資訊保護指令Directive(EU)2016/680相互連結。該指令係規範對主管機關就自然人為預防,調查,偵查等訴追刑事犯罪或執行刑事處罰目的,處理個人資料時的保護以及對資訊自由流通指令。
其次,新法將遵循GDPR的結構,並利用一些除外規定,如:在資料處理時企業應指派九人以上資料保護官(DPO)的義務。某些如通知當事人的義務規定,亦有可能在存有更高的利益前提下,限縮其履行範圍。此意味某些通知義務有可能得不適用,例如履行該義務需要過於龐大人力、資金支出、耗費過多等因素。
第三,聯邦法律將保留一些規定,如上傳給信用調查機構的條款、雇傭契約中雇用方面處理個人資料的條款,以及在公眾開放地區使用電子光學裝置監視的條款等。
最後,立法修正動向值得注意的重點尚有,(1)未來德國立法者將如何應對新的歐洲資料保護委員會(EDPB)中德國代表的地位(represe。由於EDPB將發布具有約束力的決定,針對爭議內容的決定意見,德國內部顯然應該統一意見。蓋因迄今為止的德國聯邦資料保護監察官(17個)經常提出不同的見解。此外,(2)還應該觀察聯邦資料保護監察官是否應該賦予權限,向法院提出對歐盟爭議決定或法律救濟,使案件進入德國法院,以爭執歐盟執委會所為之決定是否具備充足理由。前此,德國聯邦參議院(代表十六邦)2016年5月已要求聯邦政府引進新規定,使資訊監察保護官有請求法院救濟之權。這項源於安全港協議判決的討論,將來有可能提供德國資料保護監察官,挑戰隱私盾協議的可能性。但新法案是否會解決這一問題,這還有待觀察。
可預見在2017年9月下一屆德國聯邦議會選舉前,將通過法案。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
國立研究開發法人為日本法制度下三種獨立行政法人類型的其中之一(其餘兩種為中期目標管理法人、與行政執行法人),任務乃是獨立於國家,發揮一定程度之自主性與自律性,從事在國民生活或社會經濟安定性等公益目的上所必要,但不須由國家為主體來執行的科學技術之實驗、研究與開發,並且這些科技研發業務,係基於具備一定中長期政策目標之計畫而進行,目的在於最大限度地確保得以提升國家科技水準、同時攸關經濟健全發展及其他公益的研發成果,並被期待產出得參與國際競爭的世界頂尖水準之新創科技,作為國家戰略的一環,同時專注於基礎科學與國家核心技術的研發。但在國立研究開發法人中,其所屬職員的身分並非公務員。 現在日本共有將近30個獨立研究開發法人,如日本醫療研究開發機構、森林研究‧整備機構‧新能源‧產業技術總合開發機構(NEDO)、國立環境研究所等。
美國聯邦最高法院判決PTAB就IPR申請是否逾期不立案之決定不得上訴依據美國專利法第314(d)條,美國專利商標局(USPTO)作成多方複審程序(Inter Partes Review, IPR)是否立案(institute)之決定,不得上訴。美國聯邦最高法院於2020年4月20日針對Thryv, Inc. v. Click-to-Call Technologies, LP, et al.一案作成判決,認定USPTO下轄之專利審理暨訴願委員會(Patent Trial and Appeal Board, PTAB)依據美國專利法第315(b)條判斷IPR申請是否逾期不立案之決定,同樣屬於第314(d)條不得上訴之決定。 本案源自2012年Click-to-Call公司就其所有的第5,818,836號美國專利(以下簡稱836號專利)向Thryv公司的前身Ingenio, LLC.提起的專利侵權訴訟,Ingenio公司隨即在收到訴狀後一年內針對836號專利向PTAB提出IPR申請,PTAB認定Ingenio公司的申請並未逾期而立案IPR,並最終做成836號專利無效之決定。Click-to-Call公司不服,認為836號專利之侵權訴訟早在2001年即被提起,即便後因雙方和解而撤回,Ingenio公司的IPR申請早已逾越第315(b)條所規定應於被訴後一年內提出IPR申請之期限,進而對PTAB認定本案申請並未逾期而立案的決定提起上訴。 本案前於2018年經聯邦巡迴上訴法院(CAFC)作成判決,認為PTAB依據第315(b)條認定本案尚未逾期而立案IPR之決定為可上訴,並進而認為即便本案曾經起訴後旋即撤回,當時送達之訴狀仍可觸發IPR申請期限的起算,IPR申請期限應以訴狀是否送達(served with the complaint)為準,與訴訟後續是否撤回無關,PTAB就該訴訟經撤回而認定期限未起算並立案IPR之決定,顯然增加法律所無之規定。 不過在聯邦最高法院的判決中,以7票對2票推翻了聯邦巡迴上訴法院的見解,聯邦最高法院引用Cuozzo Speed Technologies, LLC v. Lee一案的見解,認為依據第314(d)條是否立案IPR之決定為不可上訴,係立法者有意設計,使USPTO得以自我檢視並有效清除不良專利。而第315(b)條的立法本意為減少訴訟與IPR程序重疊的資源浪費,若允許對是否立案之決定上訴顯然無益於本條立法目的之達成。因此聯邦最高法院撤銷聯邦巡迴上訴法院的判決並以無上訴管轄權為由駁回Click-to-Call公司之上訴。
美國FCC公布網路中立規則,確保網際網路自由與開放美國「聯邦通訊委員會」(Federal Communications Commission,FCC)於2010年12月21日表決通過「網路中立性」(Net Neutrality)規則,確保網際網路的自由開放,限制網路服務提供者(ISP)不得針對網路流量與內容進行不合理的管制,保障消費者權益、意見表達的自由、網路服務的競爭與創新。 網路中立性爭議由來已久,自2005年FCC公布網際網路政策聲明以來,對於管制機關是否介入ISP對於網際網路流量與內容之管理,一直爭執不斷。網路上服務與內容的創新驅動寬頻網路的發展,寬頻網路的普及又促進更多的創新與投資,在此時,寬頻網路壅塞的問題也日益嚴重,寬頻ISP為了確保競爭優勢,開始針對網路的流量進行管理,投入新技術建立網路流量的優先權與過濾機制中。 為了避免ISP管理網路的行為影響網路的競爭與創新發展,FCC自2009年開始探討網路中立性之管理規則。 本次公布之網路中立性規則包含五個部分: 1. 透明度(Transparency): ISP應公開揭露關於網路管理的資訊,包含網路接取服務之管理措施、商業條款,提供消費者及上下游業者做出適當的選擇。 2. 禁止封鎖(No Blocking)行為: 不得任意封鎖使用者及其他網路服務或內容提供者合法使用、接取網路的權利,凡是合法的內容、服務、應用等,皆不得被阻止。 3. 禁止不合理差別待遇(No Unreasonable Discrimination): 不得無故對於消費者接取網路之內容與流量進行差別待遇。 4. 定義合理的網路管理行為(Reasonable network management): 合理的網路管理包括:確保網路的安全與完整、解決網路壅塞的狀況、基於消費者自願的控制與過濾機制。 5. 區分無線行動網路與特殊服務 考量無線行動網路在速度、容量上與固定網路的差異,FCC制訂相關量測的規範,在合理網路管理的條件上,無線行動網路與固定網路將有不同的管制密度。 而FCC也將區分網路特殊服務,有別於單純的寬頻接取服務,特殊服務是在基礎網路上提供主要專業用途的服務,例如VOIP或視訊服務(IPTV),以促進更多元的私人網路投資與更創新的網路服務發展。 新的網路中立性規則仍然受到許多的批評,倡議者認為FCC宣示的管制強度太低,ISP有可能以各種手段迴避管制,公眾利益團體亦認為FCC未禁止「付費優先權」(Pay for priority),將使網際網路出現「高速/慢速」的不公平狀況;而反對者則認為FCC的管制將影響網路的創新服務發展,不利未來的投資。然而無論如何,這仍是在Comcast案受挫後,FCC維護網際網路的開放性所重新邁出之重要一步。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引(AI how-to sheets)法國國家資訊自由委員會(CNIL)於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」(AI how-to sheets)(下稱本指引)公眾諮詢,並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則(GDPR)之作法,以期在支持人工智慧專業人士創新之外,同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下: 1.指引涵蓋範圍:本指引限於AI開發階段(development phase),不包含應用階段(deployment phase)。開發階段進一步可分為三階段,包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立,以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用:當資料處理過程中包含個人資料時,人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的:CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則,由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的,因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何,方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分:可能會是GDPR中的為資料控管者(data controller)、共同控管者(joint controller)以及資料處理者(data processor)。 5.確保資料處理之合法性:建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料,必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估(DIPA)。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮:包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護:具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的,以及設定明確的資料保留期限,實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說,更新AI相關規範知識非常重要,CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。