歐盟和德國對於自動駕駛及智慧交通系統之個人資料保護發展

刊登期別
第29卷第09期,2017年09月
 
隸屬計畫成果
經濟部技術處科技專案研發成果
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 歐盟和德國對於自動駕駛及智慧交通系統之個人資料保護發展, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7875&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/21)
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馬來西亞通過修正《個人資料保護法》

馬來西亞個人資料保護委員會(Personal Data Protection commissioner,下稱個資保護委員會)於2023年度收受與個人資料(下稱個資)濫用、外洩相關申訴案件數量達779件,成長數量令人憂心。為確保對於個資保護規範能與國際標準發展同步,並加強個資遭洩漏時即時採取應變措施等相關政策,以解決前述憂心狀況,數位部(Ministry of Digital)於2024年7月10日提出《個人資料保護法》(Personal Data Protection Act 2010, PDPA)修正案,並於同年7月16日經下議院(Dewan Rakyat,馬來語直譯)表決通過。 本次PDPA修正重點包含: 1.設立個資保護官(data protection officer, DPO)制度:強制要求蒐集、處理、利用個資之資料控管者(data controller),及受資料控管者委託而實質處理個資之資料處理者(data processor),均需指派個資保護官。 2.擴張對於敏感性個資(sensitive personal data)定義:與個人身體、生理或行為特徵相關之技術處理所生個資(即生物辨識資料),皆屬之。 3.制訂個資外洩通報制度:強制要求發生個資外洩時須通報個資保護委員會,以及可能受到任何重大損害之個資當事人,惟對於「重大損害」尚未有明確定義。 4.導入資料可攜性:在遵守技術可行性(technical feasibility)與資料格式相容性(data format compatibility)之情境下,允許資料控管者之間在當事人要求下進行資料傳輸。 5.資料處理者的合規遵循義務:舊法僅要求資料控管者須遵守PDPA所規定的安全原則(security principle);新法則擴及要求資料處理者亦有安全原則之合規遵循義務。 6.提高罰則:舊法對於違反個資保護原則者,最高僅得處300,000馬幣和/或2年監禁;新法提高罰則最高得處1,000,000馬幣和/或最高3年監禁。 7.跨境傳輸規範修正:原則允許資料控管者將個資傳輸至馬來西亞以外,惟應採取適當措施確認及確保資料接收方保護個資之水準與馬來西亞個資法程度相當;並將跨境白名單制度調整為黑名單制度,不得傳輸至政府公布黑名單所列地區。 馬來西亞數位部本次修正PDPA,彰顯該國政府對個資保護之重視,惟關於任命個資保護官資格要求、個資外洩通報重大程度標準等細部規範,則仍須待修正案通過後,經個資保護委員會發布相關指引再行釐清。

美國聯邦最高法院判決維持Brulotte原則

  2015年6月美國聯邦最高法院大法官以6比3的同意比例判決維持該法院於1964年所確立之Brulotte原則,即專利失效後禁止要求償付授權金之原則。聯邦最高法院重新檢討Brulotte原則之爭議係起源於Kimble et al. v. Marvel Enterprises Inc.(case num. 13-720)一案。該案中涉及到現實下專利權利人於面對財團時,是否能於專利權有效期間採取手段充分保護專利權之問題,故是否有必要放寬專利權於失效後,專利權人仍得以專利授權契約要求專利被授權人償付授權金。又本案原告知專利發明人Kimble主張放寬Brulotte原則亦有亦於刺激競爭,促進研發創新。   然而,主撰判決本文之美國卡根大法官(Justice Kagan)及贊同維持Brulotte原則之大法官認為,Brulotte原則屬於聯邦最高法院遵照執行之決議事項(stare decisis),必須具有超級特別的理由(superspecial justification)才足以立論推翻該原則。但大法官認為並無有該類理由,並且強調縱然放寬Brulotte原則在學理上證實有助於市場競爭,但這也並非聯邦最高法院在司法權限所應審查或判斷之事項,而應是美國國會於智財政策之取捨。   反對維持Brulotte原則之阿利托大法官(Justice Alito)、羅伯特首席大法官(Chief Justice Roberts)及湯瑪斯大法官(Justice Thomas)提出不同意見書。反對意見認為專利失效及失去任何專有權利,所以涉及授權金之唯一問題即在於最佳契約設計(optimal contract design)。Brulotte原則干預了各方協議授權內容時,可以反映專利真實價值的方式,破壞契約期望(contractual expectation)。   本案作成判決後,各專利事務所及專利律師普遍贊同聯邦法院維持Brulotte原則,主要係基於該原則可以使用來償付授權金之資金轉為用於他處,有助於資金流通,而非用於已失效之專利。

新加坡國會於2020年11月通過個人資料保護法之修正案

  新加坡通訊暨資訊部(Ministry of Communications and Information, MCI)於2020年11月2日發布新聞稿表示,新加坡國家議會(Parliament of Singapore)通過個人資料保護法(Personal Data Protection Act, PDPA)修正案。主要由新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)擔任執行與管理機關,而新加坡個人資料保護法僅適用於私人企業、非公務機關。   新加坡通訊暨資訊部特別強調,該個人資料保護法於2013年1月生效,而近年物聯網、人工智慧等新興科技瞬息萬變,隨著資料量急遽增長,企業組織利用個人資料進行創新,成為了社會、經濟和生活的一部分,此次修法意在因應新興科技的進步與新商業模式的發展,使該法可適應、接軌於複雜的數位經濟趨勢,同步維護消費者在數位經濟中的權益,更加符合國際框架,使總部位於新加坡的公司在擴展全球市場時,有助其調整和降低合規成本與風險。主要將加強消費者保護並支持企業業務創新,希望以最大程度提高私部門收益、減少蒐集和利用個人資料的風險,以取得平衡,修訂重點整理如下: 透過組織問責制度,加強消費者之信任; 加強組織使用個人資料開發創新產品,提供個人化服務、提高組織之營運效率; 資料外洩時的強制性通知規定、責任(可參見26A條以下); 提高企業造成資料外洩時的罰款最高額度,當企業組織年營業額超過1000萬美金者,可處以該組織在新加坡年營業額的10%,或100萬新加坡幣(約62萬歐元),以較高者為準(可參見48J條以下); 強化個人資料保護委員會的執法權限,提高執法效率; 為了強化消費者的自主權(consumer autonomy)、對其個資的控制權,規範資料可攜義務(data portability obligation),使個人能要求將其個人資料的副本傳輸到另一個組織(可參見26F條以下); 允許企業在特定合法利益(legitimate interests)、業務改善(business improvement purpose)之目的情況下,對於個資之蒐集、使用、揭露,得例外不經當事人同意,意即不需經當事人事先同意,即可蒐集、利用或揭露消費者個資,例如開發改善產品和進行市場調查研究、在支付系統中進行異常檢測以防止詐欺或洗錢、改善營運效率和服務等目的。(可參見附表一第三、第五部分) 允許關聯企業(related corporations)間,在基於「明確定義相關限制」(clearly defined limits)之相同目的前提下,例如透過具有拘束力的公司規則(binding corporate rules)施以一定限制時,可在彼此內部間蒐集、揭露個人資料。(可參見附表一第四部分) 針對「視為同意」(deemed consent)之相關規定,包含告知後同意(consent by notification)做進一步修訂,將允許企業組織在具契約必要性等特定情形下,在未明確徵得當事人同意之下,向另一個組織或外部承包商(contractors)揭露其個人資料,以利履行契約(fulfil contracts),但該組織與該當事人之間的契約中需有明示條款(express terms)。(可參見15A條以下)

南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引

南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。

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