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」
德國聯邦教育及研究部於6月1日公布《2016年德國研究與創新報告》(簡稱為BUFI) ,由聯邦教育及研究部部長Johanna Wanka 公布,這份報告每兩年由德國聯邦教育與研究部製作一次,作為2016年的趨勢展望。以下為報告中幾項重點: 德國政府在研發的支出創下歷史新高,在最新統計數據中,就2014年已有近840億歐元投入研究和發展領域,在歐洲位居首位。另外,德國聯邦政府在產業界投入570億歐元,占德國研發總預算約三分之二,已創下歷史新高。而2015年對產業界投入的研發支出又比前一年成長6.4%。而德國勞動總人口約434萬,目前統計從事研發活動的人口約60萬人,首次創下勞動人口比例歷史新紀錄。在歐盟國家中德國本已位於領先地位,在世界競爭力指數(WCI)排名中,德國更是遙遙領先其他國家,在140個國家中排名第六。德國的研究成果亦獲得國際間的肯定,德國在學術界的地位在最近一年持續領先。在德國關於德國科學家的著作,是躋身全球最常被引用的出版物的前十分之一。德國的專利申請數量在世界上排名領先,平均註冊專利數量從2003-2013年成長約9%,在歐盟遙遙領先其他成員國,在世界上專利數量則是美國的兩倍。 德國同時是研發產品輸出為主的國家,特別是在高科技產品輸出方面,即使中國如今名列前茅,德國依舊占據前排位置。在歐盟國家中,德國則位居第一。聯邦政府將研究與創新為財政編列預算優先事項,聯邦政府持續增加研發支出,根據目前2016年的總預算中,針對研發編列了1兆5800億歐元。聯邦政府補助德國在未來重點新興領域的研發及加強中小企業創新能力。聯邦政府在高科技戰略中所列的各大議題氣候變化與能源、健康與營養、移動、安全與通訊都將予以補助。又2015年政府已針對中小企業投資了1兆4500億歐元。各邦政府在研發支出亦占各邦年度總預算比例高達40%,由此可看出德國政府對創新與研發的重視。
英國資訊委員會(ICO):企業應用巨量資料技術時可能得以合法權益為由處理個人資料英國資訊委員會(Information Commissioner’s Office, 以下簡稱ICO)最近對於2014年「巨量資料與個資隱私保護報告」(Big Data and Data Protection)進行公眾意見徵集。其中有意見認為ICO過度聚焦於以取得資料當事人同意為前提,才得以進行巨量資料統計分析技術應用;且未充分認知當資料控制者(企業或組織)具合法權益(legitimate interest)時,可能得以處理個人資料的可能。意者並進一步建議當資料控制者(企業或組織)符合合法權益時,應可將個人資料用於新用途,強調這種依據合法權益所進行之資料處理,應著重於該資料控制者(企業或組織)對於個人資料的責任(accountability),而非各別取得資料當事人的同意。 對此,ICO回覆,認為巨量資料統計分析技術的應用,應在資料控制者(企業或組織)的合法權益、與資料當事人的權利、自由與合法權益間,取得平衡。依據歐盟資料保護指令(Data Protection Directive)與英國資料保護法(Data Protection Act)的規定,資料控制者(企業或組織)得於具法定依據時,處理個人資料,例如取得個資當事人的同意處理其個人資料,或資料控制者(企業或組織)具法定義務處理個人資料(例如法院命令)。除此之外,企業或組織還可以主張於其對於個人資料具合法權益(legitimate interest),主張進一步處理個人資料(新用途),除非資料處理對於資料當事人的權利、自由與合法權益造成過份偏頗(unduly prejudice)的損害。ICO亦同意,資料的應用應著重監督資料控制者(企業或組織)與加強其責任(accountability)。 ICO除再度闡明在「巨量資料與個資隱私保護報告」,資料控制者(企業或組織)必須公平且通透(transparent)地處理個人資料,對於當資料控制者(企業或組織)發現個人資料的新用途時,亦明列出得依據先前所取得之資料當事人的同意進行個人資料的各種情況。 ICO建議,資料控制者(企業或組織)應當先行檢視資料當事人是否確實同意其個人資料的處理,或該資料控制者具處理個人資料之其法定依據。再者,如果不具上述二者之一,資料控制者(企業或組織)若需將使用個人資料於新用途,則必須另行取得資料當事人的同意,始得為之。此時,必須同時評估為了新用途所為之個人資料處理,是否與資料蒐集之特定目的相容(compatible)。 至於,判斷新用途是否與個人資料蒐集與處理之特定目的相容,部分取決於個人資料處理是否公平(fair)。這意味著資料控制者(企業或組織)必須對於為新用途所為之個資處理,提出對於資料當事人隱私影響之評估,以及該個資的使用與處理,是否仍合於資料當事人的合理期待。
基因改良作物命運大不同身為世上最大基因改良( GMO)棉花生產者的 中國大陸 ,已經批准將經過基因改良的混種棉花進行商業化,預料可以解決生活日用品上的短缺。相對於此, 歐盟 的農業部長們,卻對於是否批准編號1507的基因改良玉米,陷入一個進退維谷的困境。但是經過8年激烈的反對, 丹麥 卻允許基因改良玉米的進口。 而在 美國 有 85﹪的大豆,76﹪的棉花,45﹪的小麥是經過基因改良的。至於 澳洲 農業與資源經濟局則最近則對基因改良作物做出一份報告,認為各省禁止基因改良食品會減小經濟效益,使 澳洲 面對世界各地日益增多的基因改良作物發展,屈居弱勢。至終可能會在十年後造成1.5億到6億澳幣的損失。
美國CIPU報告指出「智財管理者與企業經營者須具備充足之智慧財產權素養,以處理日常業務上的智慧財產權議題」美國The Center for Intellectual Property Understanding(CIPU,以提高人們的智慧財產管理素養和提倡阻止侵權行為為宗旨的教育推廣非營利組織)於2025年2月19日發布之「Manager and Entrepreneur IP Experience: The Limitations of On the Job Learning」報告指出,於美國從事智慧財產權的美國商業人士於智慧財產權相關問題時有兩大現象,包括:專利人員具備基本營業秘密素養之重要性與日常商務活動之商標、著作權問題日趨普遍。 針對前者,根據Ocean Tomo發布的市場研究,從1975年到2020年,無形資產佔整公司整體價值從17%提升至90%,可見智慧財產權在國際市場的重要性,這也表示有更多不同領域的專業人士在參與處理專利、著作權及商標之問題,包括非法律專業人士,例如工程師、行銷策略師和其他來自教育領域之人員等,但是這些人員之所學很少涉略智慧財產,將導致無法確實有效的因應智慧財產議題,進而造成付出代價高昂的溝通障礙以及難以認定專利是否具備商業應用等負面影響。而一些從事專利領域的人員指出,當了解營業秘密的重要性,將可使從事處理智慧財產相關工作的人員決定是否要保密抑或揭露公開揭露這些資訊。 至於後者,在本篇報告相關的研究指出,高商標註冊率和高獲利及股票回報價值的整體無形資產間存在正向關係。許多受訪者還提到透徹了解商標法對於發展品牌、降低責任風險的方式至關重要。對於生成式AI的領域的企業家,因為侵權和合理使用問題持續存在,所以著作權意識的重要性也隨之提升。而為公司管理著作權資產的專業人士時常有管理多樣化資產的機會,例如廣播、串流媒體的權利金及整個產業鏈的製作成本等。 因此,對於時常接觸智慧財產之產業之相關人員而言,應提供更多智慧財產權相關課程,開發可存取、使用者友善的資源,以彌平從事任何形式的智慧財產權的專業人員法律素養之差距,進而使這些人員足以應對日常業務上可能面臨的智慧財產問題。 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)