英國身份證立法-我國之借鏡?

刊登期別
2005年11月
 

※ 英國身份證立法-我國之借鏡?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=789&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/18)
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美國4州及司法部指控資料處理商(Agri Stats)的資料共享行為涉及聯合行為

美國明尼蘇達州、加州、北卡羅萊納州及田納西州之檢察總長於2023年11月加入「美國司法部(U.S. Department of Justice, DOJ)在同年9月對於肉品產業資料提供者(Agri Stats, Inc.,以下簡稱Agri Stats)提起的反壟斷訴訟」中,主張Agri Stats透過報告方式將肉品數據資料分享給訂閱服務之肉類加工商,此類資料共享行為削弱了市場競爭關係造成聯合行為,違反了休曼法(Sherman Act)。以下先就此案背景進行說明,以釐清此案象徵意義。 於2023年2月,美國司法部反壟斷部門撤回3項與資訊共享相關的聲明,該3聲明是為了醫療保健產業而發布,其中就資料分享之安全使用方式亦可讓其他產業的資料提供業者評估其資料分享行為是否造成反壟斷行為,惟在目前AI/演算法技術變革之下,利用共享所得之資料反推競爭對手之競爭策略具有可行性,因此當年認為有助於促進競爭之資料共享行為,現在反而有造成聯合行為之可能,故廢棄該3項已過時的聲明。 於2023年9月28日,美國司法部反壟斷部門於明尼蘇達州指控Agri Stats違反休曼法。Agri Stats為專門彙整、分析美國豬肉與家禽(肉雞、火雞)相關商業資料的資料處理商,並將其分析報告提供給具競爭關係的肉品加工商,肉品加工商可透過將Agri Stats分析報告反推以監控/預測出競爭對手之價格、供應量、營運計畫等,並依分析報告建議進行價格調高與減產的行為,而被美國司法部認定為聯合行為。 該訴訟所涉及的肉品加工商占了全美家禽(肉雞與火雞)銷售量的9成以上,豬肉銷售量的8成以上。目前已有前述4州加入該訴訟,法院後續會如何認定,將影響產業間的資料交換作法,也顯現出資料商業化前須先做好資料管理,確保在合規的範圍內進行資料利用,國內廠商可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》對自身資料管理機制進行檢視。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw/)

FCC執行局建議駁回有線電視業者對電信業者之申訴

  由於美國之主要電信業者與有線電視業者紛紛推出語音、數據與影音三合一服務(triple play),彼此之間的競爭也日益激烈。為搶奪市場,電信業者與有線電視業者分別向美國聯邦通訊傳播委員會(FCC)提出申訴,指競爭對手以不公平方式阻擋客戶轉換服務提供業者。如2008年2月間,Comcast、Time Warner 等有線電視業者向FCC申訴,Verizon 及其他既有電信業者在消費者申請電信號碼可攜服務過程中,以違反通訊法(the Communications Act of 1934)規定方式,利用消費者之個人資料進行「客戶忠誠度行銷」(Customer retention marketing)。電信業者在3月間亦向FCC申訴,有線電視業者拒絕接受競爭對手代替消費者申請取消原訂服務,而要求消費者親自申請,造成消費者轉換服務提供業者之困擾,不利電信業者爭取客戶轉向訂閱其他業者之影音服務。   針對有線電視業者所提出之申訴,FCC執行局(the Enforcement Bureau)認為,就法條解釋觀之,電信業者此一利用消費者資料的方式並未違反通訊法之規定,故建議FCC駁回有線電視業者之申訴。然而,有鑑於電信業者與有線電視業者之間競爭逐漸白熱化,執行局建議FCC就「客戶忠誠度行銷」行為涉及之客戶資料使用與市場競爭利益發佈「初步立法公告」(Notice of Proposed Rulemaking, NPRM),徵詢各方意見,希望建立能一體適用於各個不同平台之規範,以因應跨業競爭問題。

Deloitte 智財調查報告指出企業多重視營業秘密但缺乏管理意識與具體管理措施

據2024年1月5日IAM報導(下稱IAM報導)依據Deloitte 2023年的研究報告(Deloitte IP 360 Survey)指出大部分的企業雖然有認知到營業秘密對於企業而言承載重大的價值,但仍通常缺乏管理的意識和具體措施,然而對於企業來說營業秘密管理卻是具有重要性的。 IAM報導綜整了一篇Deloitte 2023年的研究報告(Deloitte IP 360 Survey,下稱系爭報告),其針對橫跨15個國家、5大產業共57間公司的智慧財產管理成熟度進行調查分析,系爭報告指出大部分的企業針對專利、商標等註冊取得之智慧財產權多擁有成熟且全面的管理措施,但針對其他難以發現的無形資產(“hard-to-find” intangibles),如營業秘密、資料、know-how等,通常缺乏管理的意識和措施,例如:大約有29%的受訪者表示企業「未積極地捕獲」(原文為actively capture,大意指識別、管理和保護)營業秘密;約14%的受訪者表示企業未建立標準化流程或方針以識別營業秘密。並且,針對營業秘密的具體管理作法,IAM報導特別著重以下三點: 1.主動監測:僅僅只有25%的受訪者表示,企業有主動監測營業秘密之產出,並具有相關管制措施。 2.教育訓練:有42%的受訪者表示未受過營業秘密意識的訓練(trade secret awareness training)。IAM報導特別指出,若員工對於營業秘密的範圍以及重要性沒有概念,則營業秘密管理機制的建立也會失去其意義。 3.離職面談:即使有相當大比例的營業秘密訴訟源於離職員工,但在既有離職面談中是否有納入營業秘密意識訓練的調查上,僅有不到一半(47%)的受訪企業表示有做,24%的企業表示沒有做,還有29%的企業不確定是否有做。 綜上所述,系爭報告提出,許多企業在營業秘密的管理上仍有很大的進步空間,並提醒,在訴訟上只有營業秘密擁有者採取「合理保密措施」(包括建立標準化機制)來保護營業秘密時,在法律上才能獲得更大的保護以及獲得損害賠償的機會。 針對營業秘密管理制度建置,企業可參考資策會科法所發布之「營業秘密保護管理規範」,該規範從識別營業秘密開始,到營業秘密使用管理、員工管理(包含人員進用離職時應採取措施、教育訓練)等均有相關要求,可協助企業透過PDCA循環建置系統性營業秘密規範,補足缺乏的營業秘密管理意識和具體保密措施。 本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)

歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案

  歐盟執委會(European Commission)於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》(AI Liability Directive)之立法提案,以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案(Artificial Intelligence Act)。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵,受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償,《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者,得以更容易獲得賠償,並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。   《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式:(一)可推翻之推定(rebuttable presumptions):人工智慧責任指令透過「因果關係推定(presumption of causality)」來減輕受損害者之舉證責任(burden of proof)。受損害者(不論是個人、企業或組織)若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務,致其受有損害(包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等),並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係,法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的,人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害,或該損害係由其他原因所致,以推翻該損害之推定。(二)證據揭露機制(disclosure of evidence mechanism):若受害者之損害涉及高風險人工智慧時,得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償,並得以找出究責的對象。   歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》,為人工智慧訂定橫向規則,旨在降低風險和防止損害,但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定,以確保損害風險出現時,相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段,《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革,並未採取舉證責任倒置(a reversal of the burden of proof)之作法,而是透過「可推翻之推定」,一方面減輕受損害者之舉證責任,使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償;另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定,以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險,可能阻礙人工智慧產品和服務創新。

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