數位商品交易金流機制之法律問題

刊登期別
2004年11月
 

※ 數位商品交易金流機制之法律問題, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=776&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/11/04)
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AT&T 控告資料掮客非法竊取客戶通話紀錄

  AT&T 在 8 月 24 日 控告 25 個販賣資料的掮客( data broker ),在其訴狀中指出大約有 2500 個客戶的個人紀錄被非法竊取, AT & T 已通知相關客戶已被通知並凍結其帳戶。   AT&T 並未於訴狀中明確地列出被告的名字,表示目前必須利用電腦郵件以及電腦 IP 位址來確認被告為哪些人, AT&T 宣稱一旦這些資料掮客經鑑定被確認後,除了賠償 AT&T 的損害之外,還須償還其販賣資料所獲得的不法利益。   PrivacyToday.com 網站的總裁表示,「買資料的人無處不在,但只有少數的人會非法竊取客戶資料,而這少部分的人大多都可以被追蹤的到。」   這並非唯一的案例,未來將會有越來越多相似的問題產生。被竊取的資料不僅僅只有電話紀錄,還有銀行、醫療或其他個人敏感資料,每分每秒都有人在想著如何取到私密資料並從中獲得不法利益。目前州及聯邦已經考慮立法,將有關電話紀錄的欺騙行為判定為不法行為。

美國最高法院對間接侵權及專利說明之定義作出最新判決見解

  為了減少美國專利訴訟泛濫,及防止專利蟑螂輕易向他人提起專利訴訟,美國最高法院在2014年6月 對兩件專利訴訴訟案進行判決,此決定也對專利權人及專利蟑螂不利。   首先,最高法院針對Limelight Networks v. Akamai Technologies否決聯邦上訴法院的判決。聯邦法院認為Limelight雖然沒有使用Akamai商業方法中每一個過程步驟之專利,但其使用其方法專利之其中方法就算造成間接侵權(induced infringement)。然最高法院認為,聯邦法院的判決對於間接構成侵權有誤解,Limelight所使用的商業方法並沒有引導間接構成侵權。此決定對於現今網路科技盛行之時代有很重要的影響,更防止不實施專利體及專利蟑螂隨意對潛在對象提起專利訴訟。   另一個案件為Nautilus, Inc. v. Biosig Instruments, Inc,最高法院亦駁回聯邦上訴法院之判決,對於專利說明(patent claim)的內容清楚性作出新的說明。聯邦上訴法院在此案中對於專利法第112條中專利說明的要求作出解釋,認為凡是專利說明不會難以解釋且模糊(insolubly ambiguous),專利說明皆可符合專利法規定。但最高法院採不同見解,認為聯邦法院的見解不符合專利法之規定,規定專利說明的內容必須要合理且明確,使可符合專利法的要求。此決定對於專利蟑螂尤其是一大打擊,過往專利蟑螂多以模糊的專利說明來進行專利訴訟,但今後要求明確的專利說明,讓雙方有更清楚的專利說明依據進行專利訴訟。

美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》

近年來,人工智慧(Artificial Intelligence, AI)於藥品生命週期各階段的應用快速發展,有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而,AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題,為確保AI產出結果準確且可靠,並保障藥品安全且有效,有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》(Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development),建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則,包括: 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準,包括優良實務規範(GxP) 4.明確界定使用情境(Context of Use) 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調,該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎,並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。

德國聯邦內閣通過「數位家庭給付法」草案,結合數位科技整併各項出生證明、津貼或補助申請窗口

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