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」

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任天堂於哥斯大黎加的「SUPER MARIO」商標爭議中敗訴

哥斯大黎加國家登記處(Costa Rican National Register)於2025年1月21日做出准許當地超市登記「SUPER MARIO」商標的決定,駁回任天堂之異議。 該超市位於哥斯大黎加的聖拉蒙區,屬於區域型超市,因創辦人名為Mario Alfaro,且當地通常將超市簡稱為super一詞,在1970年創立超市時取名為SUPER MARIO,並於2013年註冊商標「SUPER MARIO Su lugar de confianza」(意為超級瑪利歐值得信賴的地方),實際是將SUPER MARIO與 Su lugar de confianza分成上下兩列,且SUPER MARIO之字體大於Su lugar de confianza之字體。該超商於2024年以「SUPER MARIO」申請第35類商標,惟被任天堂(Nintendo)主張「SUPER MARIO」為任天堂所擁有商標而提起異議。 任天堂雖於當地有註冊「SUPER MARIO」商標,惟其註冊類別係電子遊戲、玩具、服飾等第9、18、25、28等產品類別,並未包含第35類之民生消費品零售服務,因此其異議被哥斯大黎加國家登記處所駁回,該「SUPER MARIO」超市得以註冊第35類「SUPER MARIO」商標。 另須留意的是,該超市名稱「SUPER MARIO」,雖與任天堂的「SUPER MARIO」相同,但其標誌實際之配色,係以黃色與藍色搭配,此種顏色差異可避免消費者產生與任天堂「SUPER MARIO」商標之間的聯想。 組織常隨著業務經營變動就品牌商標進行變更或調整,此案之超市於長期經營後欲以其「SUPER MARIO」名稱作為商標註冊而發生之爭議,該爭議差點造成無法註冊新商標,顯見商標權利管理不只限於申請、延展、主張權利等事宜,尚包含品牌命名或標誌全新/優化設計,須留意命名或標誌全新/優化設計方向,是否與他人既有商標近似,無法取得註冊商標的風險;行銷使用品牌商標時,應留意是否依註冊商標樣態使用,避免任意變換使用註冊商標樣式,致與他人商標近似而被控侵權。完整之智財管理機制可參經濟部產業發展署所推廣之台灣智慧財產管理規範(Taiwan Intellectual Property Management System,簡稱TIPS),組織可依其風險情境展開對應之風險應對措施,以降低組織營運可能產生的智財風險,並因應環境變化調整內部規定與做法。 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) .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}

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從歐洲對於侵害第二醫療用途專利之見解評析相關產業之潛在風險 資訊工業策進會科技法律研究所 法律研究員 方玟蓁 2018年6月19日 壹、背景介紹   新藥開發雖具龐大商機,惟需負擔高成本及高失敗風險,因此出現了「老藥新用」策略,產生出第二醫藥用途藥物。知名個案如威爾剛從治療心血管疾病轉而被廣泛用於治療男性性功能障礙;阿斯匹靈從原本的消炎止痛藥至目前被作為預防冠狀動脈硬化之預防藥。由於許多第二醫藥用途藥物在市場上獲得顯著的成功效益,驅使了許多藥廠投入第二醫藥用途藥物之研發。   然而,我國與多數國家皆有明訂不予專利事由包含人類或動物之治療方法,因此有關醫藥用途之發明專利大多採取瑞士型請求項撰寫型式。瑞士型請求項係於1984年由瑞士聯邦智慧財產局(Swiss Federal Intellectual Property Office)在Bayer案[1]中所提出相對於德國型請求項之見解;瑞士型請求項係指一種「物質或組成物X於製備治療疾病Y之藥物的用途」,德國型請求項則為一種「物質或組成物X於治療Y之用途」;惟因德國型請求項在多數歐洲國家仍被認為屬於治療方法,職是,在2007年以前,瑞士型請求項之撰寫型式廣泛地被歐洲專利審查實務上所採用。我國亦參照歐洲專利審查實務,於2013年版的專利審查基準中認定瑞士型請求項之申請標的係指一種製備藥物方法,非屬人類或動物之治療方法。例如為避免請求項「一種治療疾病Y的方法,其係使用化合物A」或「化合物A用於治療疾病Y的用途」落入法定不予專利範疇,得以瑞士型請求項改寫成「化合物A用於製備治療疾病Y之藥物的用途」,則非屬於法定不予專利之標的;簡言之,為符合專利適格性,我國規範醫療用途發明需使用瑞士型請求項撰寫型式。   2007年12月13日,歐洲專利局施行新制歐洲專利公約(EPC 2000)[2],明訂第二或後續(second or further)醫藥用途發明可用已知物質或組合物作為專利申請標的;換言之,第二醫藥用途發明之物質或組合物,得以「限定用途之藥物」來申請專利;同前例則可改寫為「用於治療疾病Y的化合物A」。爾後於2010年2月19日,歐洲專利局(EPO)擴大上訴委員會(Enlarged Board of Appeal,簡稱EBA)就涉及老藥新用途的專利案件-G2/08案[3],提出有關歐洲專利公約(European Patent. 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[2] EPC 2000 article 54(5) Paragraphs 2 and 3 shall also not exclude the patentability of any substance or composition referred to in paragraph 4 for any specific use in a method referred to in Article 53(c), provided that such use is not comprised in the state of the art. [3] G0002/08 (Dosage regime/ABBOTT RESPIRATORY) of 19.2.2010, https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/g080002ex1.html (last visited June 19, 2018). [4] Oberlandesgericht Düsseldorf, I-2 W 6/17. https://www.justiz.nrw.de/nrwe/olgs/duesseldorf/j2017/I_2_W_6_17_Beschluss_20170505.html(last visited June 19, 2018). [5] Paul England, Infringement of second medical use patents in Europe and the Unified Patent Court Paul England **Email: p.england@taylorwessing.com . Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Journal of Intellectual Property Law & Practice, Volume 11, Issue 6, 426-434, June 1 2016. https://academic.oup.com/jiplp/article-abstract/11/6/426/2378971?redirectedFrom=fulltext (last visited June 19, 2018). [6] 「產品特性摘要文件,主要係依據歐盟2001/83/EC號指令第8(3)(j)條與歐盟第726/2004號法規第6(1)條之要求而提供。前述法規要求醫藥公司在提出藥物上市許可之申請時,必須遵循歐盟2001/83/EC號指令第11條之規定,附加產品特性摘要於申請文件,以供主管機關作為申請核駁之依據」。摘自葉于豪,<歐洲藥物管理局(European Medicines Agency,簡稱EMA)發佈針對準備與審查產品特性摘要(summaries of product characteristics,簡稱SmPCs的指導方針>,2013年3月4日,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&i=40&d=6012(最後瀏覽日:2018年6月19日) [7] 同註解4。 [8]ECLI:NL:RBDHA:2017:3430.https://uitspraken.rechtspraak.nl/inziendocument?id=ECLI:NL:RBDHA:2017:3430(last visited June 19, 2018). [9]同註解4。 [10] Agreement on a Unified Patent Court, Article 25. https://www.unified-patent-court.org/sites/default/files/upc-agreement.pdf(last visited June 19, 2018).

強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南

日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。​ 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。​ 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。

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