原預計於2017年3月2日生效實行的美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission,FCC)的寬頻客戶隱私規定(Broadband Consumer Privacy Rules),委員會於2017年3月1日宣布暫停該規範效力,並與聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)發表共同聲明。
為保障資料安全(data security),聯邦通訊委員會於2016年10月27日,以寬頻網路服務提供者(broadband Internet Service Providers,ISPs)及其他電信營運商為規範對象,要求須給予客戶有更多選擇去決定自身資料如何被分享和使用,除將ISP所蒐集得使用及分享的資料分為三類,建立客戶同意要件,尚設立新的提醒要件及保密性違反之通知等。該新的隱私規範試圖與聯邦貿易委員會的規範做區隔,除管制對象不同,管制架構上,聯邦貿易委員會要求業者在蒐集及利用個人資訊時,須符合公平資訊實施原則(Fair Information Practice Principles,FIPPs)之準則(guidelines):通知(notice)、選擇(choice)、讀取(access)、安全(security)。
通過之際產生的爭議,包含聯邦通訊委員會有無管制權限,及實行後可能與聯邦貿易委員會管制架構並行而造成疊床架屋、混淆大眾等的問題;此外,聯邦通訊委員會收到眾多請願,要求重新考慮該規範之實行。請願理由在於該規範之實行將會造成寬頻網路服務提供者及其他電信營運商為了要遵循規範將承受巨大的成本與負擔,並且這些成本與負擔與公眾利益相違背,將會造成不可回復的損害。
在接受請願討論後,聯邦貿易委員會做出暫停實施的決定,認為有關保護資料安全的規範要件需要重新思考,其理由在於:(1)消費者若受到兩種不同的隱私管制方式,會破壞消費者對於線上隱私安全一致性的期待;(2)不應使寬頻網路服務提供者及其他電信營運商遭受重大且不必要的遵循成本。
聯邦通訊委員會也與聯邦貿易委員會共同發表聲明,其聲明提及:聯邦通訊委員會與聯邦貿易委員會皆有責保護美國消費者的線上隱私,然而最好的管制方法,應該是透過一個全面性且一致性的架構。資訊隱私之保護不應當有因管制對象不同而有差別性,況且其中差異僅有專業人士才能辨別出,就消費者保護來說,並行兩道不同管制只會造成混淆,毫無益處。這也是為何當聯邦通訊委員會片面剝奪聯邦貿易委員會的管制權限而引發批評聲浪。對於寬頻提供者應保護隱私與資料安全之要求,應回歸至聯邦貿易委員會,由於國家對網際網路空間的管制,上網行為應該要適用一樣的規則,並且受到同樣的專責機關管制。除此之外,聯邦通訊委員會與聯邦貿易委員將共同合作致力於協調對寬頻提供者的隱私規範,該規範將會同所有與數位經濟相關的公司遵循的標準。線上世界技術中立(technology-neutral)的隱私框架之一致性,方能對消費者帶來最佳利益。
本次聯邦通訊委員會迅速暫停實施的隱私規範,顯現出美國對於保障隱私管制的重視性極高,美國針對網路生態中的不同公司,寬頻網路服務提供者及其他電信營運商,例如Comcast、Verizon、AT&T等;網站或其他邊緣服務商(edge service),例如Google、Facebook、Amazon等,將會有何種一致性的資料安全規範,值得持續關注。
當前科學家正極力從廢棄的生物物質(biomass)中,尋找可以做為燃料使用的資源(biofuel)。使用生物燃料的概念與全球氣候變遷以及石油價格一再攀高有關,生物燃料是指在不影響食物供應的前提下,使用木材、稻桿或麥桿、庭園廢棄物等作為第二代的燃料來源。不過在鼓勵發展生物燃料之餘,發展此一領域之技術卻亦有不可忽略的問題有待解決。 以英國為例,英國法律規定在2010年以前,英國政府必須確保所有公路運輸使用的燃料中,至少有5%是使用生物燃料;而最近英國的能源檢視報告則建議,在2015年前,此項生物燃料使用的門檻值應達10%。英國國家非食用作物研究中心(National Non-Food Crops Centre, NNFCC)近期也提出報告,指出英國每年農作收成後皆剩餘大量的小麥、甜菜,若能輔以更多的政府促進措施,例如租稅減免,則達成2010年5%的門檻指標,並非難事。不過若想要達成2015年10%的指標,英國政府則必須另外從國外進口生物燃料。 生物廢棄物的利用指的是把各地方的廢棄物以及非食用作物拿來轉化成為生物燃料。使用生物燃料最大的缺點是建置成本(start-up costs)過高,舉例來說,使用甜菜或黃豆來生產生質柴油(biodiesel)的成本,每英噸約為700至800歐元,其中把生物廢棄物液態化的過程(biomass to liquids (BTL) process),約需每英噸450至500歐元;而要建置一個第一代生物燃料廠乃至運作,其投資費用高達5千萬歐元,第二代生物燃料的生產所需建置成本,則可能為前述數字的五至十倍。有鑑於此,NNFCC透過經濟模式的運算,建議英國政府應對第二代生物燃料廠提供每公升至少35%的租稅減免優惠(目前英國政府僅給予每公升20%的租稅減免優惠),始能鼓勵民間部門進行相關投資。 另一項發展生物燃料的隱憂則是,由於生物燃料與食物的來源都是取自於自然界的同一資源,發展生物燃料是否反而可能造成食物與燃料的爭戰中,侵蝕自然界的資源,最後反而導致各種價格的上升。
汽車經銷公司營業秘密案顯示,僅資安手段不足以構成營業秘密的保密措施本文參照2025年3月21日紐約東區地方法院的Superb Motors Inc. v. Deo一案,提醒企業:在數位化與資料外洩風險日增的時代,即使資訊具有高度價值,若僅採取防火牆(Firewall)、帳號密碼之技術手段,而未採取具體之書面規範或契約之營業秘密保密措施者,法院仍可能認定不足以符合營業秘密之合理保密措施要件。 本案源於2023年8月16日,Superb汽車經銷公司控訴前股東Deo離開公司後,擅自使用其客戶名單與核心系統Dealer Management System(下稱DMS),協助競爭對手拓展業務、挖角員工,並導致前公司客戶流失。Superb公司主張,公司投入逾12萬美元整合DMS系統,且以150萬美元的廣告與行銷策略蒐集並以多年經驗建構完整的客戶資料庫,屬於具競爭優勢的關鍵資產。 法院認為,Superb公司僅以防火牆、帳號密碼限制資訊存取,期待員工自發性保密,而未提供任何形式的保密協議或明確政策文件,此舉不足以構成合理保密之手段。法院認為,營業秘密保護法所要求的保密措施,需具備可執行的契約條款,例如:保密協議或公司內部保密政策規範。 為助於訴訟舉證、減少因人力流動可能發生的資料外洩風險,企業不能僅依賴科技工具,而應積極主動地搭配企業政策與契約等法律文件。參考美國實務,建議企業採取下列營業秘密管理作法: 1.與有權接觸敏感資訊之員工、顧問簽訂保密協議,且企業應定期檢視與修訂保密條款,以確保條款符合最新的勞動法相關要求並具備可執行性。 2.建立公司內部保密制度與定期教育訓練,以確保員工理解公司要求之保密義務。 本案顯示出法院對「營業秘密合理保密措施」認定的標準,不僅留意保密技術複雜性,更著重於企業採取的保密措施(如保密契約)是否具有法律上的拘束力。 資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」已涵蓋前述美國實務建議之管理作法,我國企業如欲精進系統化的營業秘密管理作法,可以參考此規範。 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://www.tips.org.tw)
數位證據之刑事證據能力相關議題研究 歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。