歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題
歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。
指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。
指引的主要內容包括：
個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。
禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。
GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。
工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。
對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。
「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。
工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。
在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
洪政緯
法律研究員 編譯整理
1. Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，http://ec.europa.eu/newsroom/document.cfm?doc_id=47742
2. Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679 (wp251rev.01)，http://ec.europa.eu/newsroom/article29/document.cfm?doc_id=49826
3. Bitkom views on Article 29 Working Party draft guidelines on automated individual decision-making including profiling, https://www.bitkom.org/noindex/Publikationen/2017/Positionspapiere/20171127-Bitkom-Position-Paper-WP251-Profiling-Engl-Final.pdf
世界智慧財產權組織（WIPO）於2021年9月20日發布了第14版的《全球創新指數報告》（Global Innovation Index, GII），本報告以81項指標對全球132個經濟體的創新生態系進行評鑑，前十名分別為瑞士、瑞典、美國、英國、韓國、荷蘭、芬蘭、新加坡、丹麥、德國，亞洲表現最好的是韓國。 本報告指出，在COVID-19疫情期間，世界各國政府和企業對創新的投資並未減少，且健康相關產業、綠色相關產業、數位科技相關產業最受到矚目。 此外，今年的報告中新增了一個專章「全球創新追蹤」（global innovation tracker），其中針對科學與創新投資（science and innovation investments）這一組指標進一步的分析發現，2020年全球在科學出版數量增加了7.6%、在研發支出增加了8.5%、在創業投資增加了5.8%、在國際專利申請數量增加了3.5%。與2019年相比，國際專利申請數量以中國大陸增加16%最多，美國、韓國的申請數量也都穩定成長，但日本與多數歐洲國家的申請數量皆屬下降；而專利申請的技術領域以醫療技術、製藥技術、生物技術為主。整體而言，雖然疫情為全球經濟帶來嚴峻挑戰，但各國對於科學與創新的投資經費仍持續增加。
法國CNIL認Google於Gmail中投放之偽裝廣告及個人化廣告因欠缺當事人有效同意而違法，開罰3.25億歐元法國國家資訊與自由委員會（Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés, CNIL）於2025年9月1日針對一起由歐洲數位權利中心（noyb - The European Center for Digital Rights）提出的申訴做成決議，指Google未經Gmail使用者同意，將廣告偽裝為電子郵件進行「偽裝廣告」（Disguised Ads）投放，以及在對Gmail使用者投放個人化廣告前，未能於Gmail帳號申請流程中提供當事人提供較少cookies、選擇非個人化之通用廣告（generic ads）的選項，違反了《電子通訊法》（code des postes et des communications électroniques）與《資訊與自由法》（loi Informatique et Libertés）中關於歐盟《電子隱私指令》（ePrivacy Directive）之施行規定，對Google裁處了3.25億歐元的罰鍰，並要求改善。以下節錄摘要該裁決之重點： 一、 偽裝成電子郵件的偽裝廣告與電子郵件廣告均須獲當事人同意始得投放 歐盟《電子隱私指令》第13條1項及法國《電子通訊法》規定，電子郵件直接推銷（direct marketing）僅在其目標是已事先給予同意的使用者時被允許。CNIL，依循歐盟法院（CJEU）判例法（C-102/20）見解，認為若廣告訊息被展示在收件匣中，且形式類似真實電子郵件，與真實電子郵件相同位置，則應被認為是電子郵件直接推銷，須得到當事人之事前同意。因此，CNIL認定偽裝廣告即便技術上不是狹義的電子郵件，僅僅因其在通常專門用於私人電子郵件的空間中展示，就足以認為這些廣告是透過使用者電子郵件收件匣傳遞的廣告，屬於電子郵件廣告，而與出現在郵件列表旁邊且獨立分開的廣告横幅不同，後者非屬電子郵件廣告。 二、 Cookie Wall下當事人的有效同意：「廣告類型」的選擇、服務申請流程的隱私設計與資訊透明 CNIL參酌歐盟個人資料保護委員會（European Data Protection Board, EDPB）第2024/08號關於「同意與付費模式」意見，認為同意接受廣告在特定條件下得作為使用Gmail服務的條件。換言之，以「cookie wall」（註：拒絕cookie的蒐集即無法獲得服務之網站設計）取得之當事人「同意」，非當然不自由或無效。CNIL認為，在免費服務的框架下，cookie wall在維持提供服務與服務成本之間的經濟平衡上，要求服務申請者須接受投放廣告的cookie是合法的。惟CNIL認為，這不代表Google可以任意決定所蒐集的cookies和相應廣告模式的類型。 CNIL要求，當事人在cookie wall的框架內仍應享有選擇自由，才能取得蒐集為投放個人化廣告之cookies的當事人有效同意，亦即：在個人化廣告處理更多個資和對當事人造成更多風險的情況下，當事人應被給予機會選擇「等值的替代選項」，亦即通用廣告，並完全且清晰地了解其選擇的價值、範圍及後果。 然而，CNIL發現，Google將與廣告個性化相關的cookies拒絕機制設計得比接受機制更複雜，實際上阻礙了使用者拒絕隱私干預程度更高的cookies。這種拒絕途徑偏袒了允許個人化廣告的cookies的同意，從而影響了當事人的選擇自由。CNIL也發現，Google從未以明確方式告知使用者建立Gmail帳戶時面臨cookie wall，以及對此使用者享有甚麼選擇，而其提供的資訊更引導使用者選擇個人化廣告，導致選擇一般廣告的機會遭到犧牲。 三、 為何不是愛爾蘭資料保護委員會（Data Protection Commission, DPC）管轄？ GDPR設有「單一窗口機制」，依據該合作機制，對Google進行的GDPR調查，應由作為主任監管機關（Lead Supervisory Authority）的愛爾蘭DPC管轄。惟在本案，CNIL認為並不適用於單一窗口機制。因為與cookies使用及電子推銷相關的處理並非屬於GDPR範疇，而是適用電子隱私指令，CNIL對法國境內的cookies使用及電子推銷處理享有管轄權。此爭議反映出即便GDPR旨在確保標準化單一市場內的數位管制，但尚不足以弭平成員國間監管強度之差異。
紐約通過法案，將禁止企業使用未能通過偏見審計的自動化招募系統紐約市議會於2021年11月10日通過紐約市行政法規的修正法案，未來將禁止雇主使用未通過偏見審計（bias audit）的「自動化聘僱決策工具（Automated Employment Decision Tools）」，避免因為自動化工具導致的偏見與歧視，不當反映於雇主的最終聘僱決策。 於該法所定義之「自動化聘僱決策工具」，係指透過機器學習、統計模型、數據分析或人工智慧之運算，以實質性協助或取代決策過程，影響最終聘僱決定。而聘僱決定包含篩選應徵者以及對員工作成是否晉升之結果。偏見審計由獨立審計員針對自動化聘僱決策工具進行測試，藉以評估該自動化聘僱決策工具對於雇主依法應申報資訊的影響，例如是否影響及如何影響員工性別、族裔、職位、職務等特徵分布情形。該法並規定雇主或職業介紹機構只有在滿足以下條件的前提下，始得使用自動化聘僱決策工具，包括： 一、通過審計義務：自動化聘僱決策工具須於1年之內通過偏見審計（bias audit）。在使用該工具前，應將該最新審計結果摘要及該工具發行日公告於雇主或職業介紹機構的網站上。除非另有規定，如未有公告，應徵者或員工得提出書面要求雇主於30日內提供自動化聘僱決策工具所收集的數據類型、來源及雇主或職業介紹機構之數據保留政策之相關資訊。 二、通知義務：如欲使用自動化聘僱決策工具對居住在紐約市的員工或應徵者進行評估時，雇主應於使用前的10個工作日內通知該員工或應徵者，且應通知用於評估時所使用之工作資格或特質等參數，並允許應徵者或員工申請以替代方式進行評估。 如雇主或職業介紹機構違反上開規定，第一次違反者將承擔500美元的民事懲罰（civil penalty），如連續違反者，對於之後的違反將承擔500至1500美元不等。目前該法案仍待市長簽署，該法案如經市長簽署通過，將於2023年1月1日生效。
JD SUPRA研析發布企業員工營業秘密管理戰略根據JD SUPRA於2022年4月29日研析美國Bay Fasteners & Components, Inc. v. Factory Direct Logistics, Ltd.案例，並刊出「制定全面性的營業秘密戰略」一文指出，員工的入職和離職是企業營業秘密糾紛產生的主要風險之一。企業在僱用員工時須避免營業秘密的污染和竊取。員工離職時，企業應採取離職面談與提醒，以防止離職員工洩露營業機密。以下針對員工入職、員工離職兩個情形，整理建議企業應採取之對策。 員工入職時，為避免新員工帶來任何營業秘密的污染，企業應教育新進員工保護前雇主營業秘密的重要性、如何將營業秘密從know-how區分出來，或是要求員工證明他們不會透露與持有前雇主的機密資訊或任何非公開資訊。然而，為保護企業的營業秘密不被員工竊取，最直接的方法是使用契約中的保密協議、競業禁止條款進行約束，作為保護企業的證據。 離職面談是防止離職員工向未來雇主揭露企業營業秘密的有效方法。在離職面談時，企業應提供員工入職時所簽訂的保密協議條款與相關任職期間的協議約定，並要求離職員工簽屬確認書證明已被告知應遵守的營業秘密內容範圍及其所負義務，同時企業應記錄離職面談過程的內容。若知悉離職員工未來任職公司，建議以信件通知該公司提醒應尊重彼此的營業秘密。此外，企業在得知員工要離職時，應指示IT部門確認員工電腦登錄及下載歷史紀錄是否有洩漏營業秘密之可疑活動，例如大量讀取文件、使用非公司的IP登入。員工離職後，IT部門應盡快停用該離職員工相關帳號權限，同時考慮資料備份，即使沒有檢測到可疑的活動，也建議備份員工的設備使用狀況和帳號log紀錄，以作為日後面臨爭訟時之證據。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）