美國加州網路中立法遭司法部提告

  美國加州州長Jerry Brown於2018年09月30日簽署該州的網路中立(Net Neutrality)Senate Bill 822法案,但美國司法部(Department of Justice,DoJ)隨即於同日對加州提起訴訟。DoJ指出Senate Bill 822法案牴觸聯邦政府於2018年對於網際網路採取解除管制之政策,該法案意圖阻撓聯邦政策的施行,有違美國憲法。

  美國國會於1996年針對電信法(The Communications Act)制定「聯邦或州對網路低度管制(unfettered by Federal or State regulation)」之政策,美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission,FCC)為符合該政策,於2002年發布命令,將寬頻網路接取服務列為資訊服務(information service),而美國不將資訊服務提供者以公共事業來看待並進行管理。雖然FCC於2015年就網路中立性訂立規則,要求網路服務提供者(Internet Service Provider)應平等處理所有資料,不得擅自降低流量速度、封鎖網站或服務,以確保任何人獲取資訊時不受不合理的限制。但FCC於2017年12月取消網路中立規定,並確保網際網路會在FCC之低度管制措施下,持續維持其自由與開放性。

  DoJ及FCC均認為,網際網路本質上為跨州資訊服務,依據美國憲法第6條第2項規定,憲法、聯邦法律及美國對外條約為全國之最高法律,跨州之商務(interstate commerce)應屬聯邦管轄事項而非州管轄事項。因此,在聯邦政府已廢除網路中立性的情形下,且州政府沒有制定州際貿易規範的權限,則加州政府通過Senate Bill 822法案對網路立法監管,針對網路使用頒布違法且極端的法令,是企圖藉由Senate Bill 822法案破壞聯邦政府的規定,不當限制網路自由,與聯邦政府政策有所牴觸,此為違法及不利於消費者。故DoJ聲明其有責任捍衛聯邦政府的特權(prerogatives)以及維護憲法秩序。為此,DoJ起訴聲明為禁止加州執行Senate Bill 822法案,並請求法院判決Senate Bill 822法案無效。

  雖然美國聯邦政府廢除網路中立性,但此政策受民主黨、Facebook、Amazon等著名大型科技公司及消費者的抨擊。因此,就DoJ起訴加州Senate Bill 822法案違法,法院是否認同DoJ所主張的牴觸美國憲法,以及美國對於網路中立性議題的後續發展,值得觀察。

相關連結
相關附件
※ 美國加州網路中立法遭司法部提告, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8136&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/25)
引註此篇文章
你可能還會想看
歐盟執委會發布《受禁止人工智慧行為指引》

歐盟執委會發布《受禁止人工智慧行為指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年02月24日 歐盟繼《人工智慧法》[1](Artificial Intelligence Act, 下稱AI Act)於2024年8月1日正式生效後,針對該法中訂於2025年2月2日始實施之第5條1,有關「不可接受風險」之內容中明文禁止的人工智慧行為類型,由歐盟執委會於2025年2月4日發布《受禁止人工智慧行為指引》[2]。 壹、事件摘要 歐盟AI Act於2024年8月1日正式生效,為歐盟人工智慧系統引入統一之人工智慧風險分級規範,主要分為四個等級[3]: 1. 不可接受風險(Unacceptable risk) 2. 高風險(High risk) 3. 有限風險,具有特定透明度義務(Limited risk) 4. 最低風險或無風險(Minimal to no risk) AI Act之風險分級系統推出後,各界對於法規中所說的不同風險等級的系統,究竟於實務上如何判斷?該等系統實際上具備何種特徵?許多內容仍屬概要而不確定,不利於政府、企業遵循,亦不利於各界對人工智慧技術進行監督。是以歐盟本次針對「不可接受風險」之人工智慧系統,推出相關指引,目的在明確化規範內涵規範,協助主管機關與市場參與者予以遵循。 貳、重點說明 一、AI Act本文第5條1(a)、(b)-有害操縱、欺騙與剝削行為 (一)概念說明 本禁止行為規定旨在防止透過人工智慧系統施行操縱與剝削,使他人淪為實現特定目的工具之行為,以保護社會上最為脆弱且易受有害操控與剝削影響的群體。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須構成將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」(placing on the market)[4]、「啟用」(putting into service)[5]或「使用」(use)[6]。 2.應用目的:該人工智慧系統所採用的技術具有能實質扭曲個人或團體行為的「目的」或「效果」,此種扭曲明顯削弱個人或團體做出正確決定的能力,導致其做出的決定偏離正常情形。 3.技術特性:關於(a)有害的操縱與欺騙部分,係指使用潛意識(超出個人意識範圍)、或刻意操控或欺騙的技術;關於(b)有害地利用弱勢群體部分,是指利用個人年齡、身心障礙或社會經濟狀況上弱點。 4.後果:該扭曲行為已造成或合理可預見將造成該個人、另一人或某群體的重大傷害。 5.因果關係:該人工智慧系統所採用的技術、個人或團體行為的扭曲,以及由此行為造成或可合理預見將造成的重大傷害之間,具備相當因果關係。 二、AI Act本文第5條1(c)-社會評分行為 (一)概念說明 本禁止行為規定旨在防止透過人工智慧系統進行「社會評分」可能對特定個人或團體產生歧視和不公平的結果,以及引發與歐盟價值觀不相容的社會控制與監視行為。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該人工智慧系統必須用於對一定期間內,自然人及群體的社會行為,或其已知、預測的個人特徵或人格特質進行評價或分類。 3.後果:透過該人工智慧系統所產生的社會評分,必須可能導致個人或群體,在與評分用資料生成或蒐集時無關的環境遭受不利待遇,或遭受與其行為嚴重性不合比例的不利待遇。 三、AI Act本文第5條1(d)-個人犯罪風險評估與預測行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量自然人應依其實際行為接受評判,而非由人工智慧系統僅基於對自然人的剖析、人格特質或個人特徵等,即逕予評估或預測個人犯罪風險。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該人工智慧系統必須生成旨在評估或預測自然人施行犯罪行為風險的風險評估結果。 3.後果:前述風險評估結果僅依據於對自然人的剖析,或對其人格特質與個人特徵的評估。 4.除外規定:若人工智慧系統係基於與犯罪活動直接相關的客觀、可驗證事實,針對個人涉入犯罪活動之程度進行評估,則不適用本項禁止規定。 四、AI Act本文第5條1(e)-無差別地擷取(Untargeted Scraping)臉部影像之行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量以人工智慧系統從網路或監視器影像中無差別地擷取臉部影像,用以建立或擴充人臉辨識資料庫,將嚴重干涉個人的隱私權與資料保護權,並剝奪其維持匿名的權利。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該行為以建立或擴充人臉辨識資料庫為目的。 3.技術特性:填充人臉辨識資料庫的方式係以人工智慧工具進行「無差別的擷取行為」。 4.因果關係:建立或擴充人臉辨識資料庫之影像來源,須為網路或監視器畫面。 五、AI Act本文第5條1(f)-情緒辨識行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量情緒辨識可廣泛應用於分析消費者行為,以更有效率的手段執行媒體推廣、個人化推薦、監測群體情緒或注意力,以及測謊等目的。然而情緒表達在不同文化、情境與個人反應皆可能存在差異,缺乏明確性、較不可靠且難以普遍適用,因此應用情緒辨識可能導致歧視性結果,並侵害相關個人或群體的權利,尤以關係較不對等的職場與教育訓練環境應加以注意。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該系統係用於推斷情緒。 3.因果關係:該行為發生於職場或教育訓練機構。 4.除外規定:為醫療或安全目的而採用的人工智慧系統不在禁止範圍內。例如在醫療領域中,情緒辨識可協助偵測憂鬱症、預防自殺等,具有正面效果。 六、AI Act本文第5條1(g)-為推測敏感特徵所進行之生物辨識分類行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量利用人工智慧之生物辨識分類系統(Biometric Categorisation System)[7],可依據自然人的生物辨識資料用以推斷其性取向、政治傾向、信仰或種族等「敏感特徵」在內的各類資訊,並可能在當事人不知情的情況下依據此資訊對自然人進行分類,進而可能導致不公平或歧視性待遇。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該行為係針對個人進行分類;而其辨識目的係為推斷其種族、政治傾向、工會成員身分、宗教或哲學信仰、性生活或性取向等。 3.技術特性:該系統必須為利用人工智慧,並依據自然人的生物辨識資料,將其歸類至特定類別之生物辨識分類系統。 4.因果關係:前述分類依據為其生物辨識資訊。 5.除外規定:本項禁止規定未涵蓋對合法取得的生物辨識資料進行標記(Labelling)或過濾(Filtering)行為,如用於執法目的等。 七、AI Act本文第5條1(h)-使用即時遠端生物辨識(Remote Biometric Identification, RBI)系統[8]執法[9]之行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量在公共場所使用即時RBI系統進行執法,可能對人民權利與自由造成嚴重影響,使其遭受監視或間接阻礙其行使集會自由及其他基本權利。此外,RBI系統的不準確性,將可能導致針對年齡、族群、種族、性別或身心障礙等方面的偏見與歧視。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須涉及對即時RBI系統的「使用」行為。 2.應用目的:使用目的須為執法需要。 3.技術特性:該系統必須為利用人工智慧,在無需自然人主動參與的情況下,透過遠距離比對個人生物辨識資料與參考資料庫中的生物辨識資料,從而達成識別自然人身份目的之RBI系統。 4.因果關係:其使用情境須具備即時性,且使用地點須為公共場所。 參、事件評析 人工智慧技術之發展固然帶來多樣化的運用方向,惟其所衍生的倫理議題仍應於全面使用前予以審慎考量。觀諸歐盟AI Act與《受禁止人工智慧行為指引》所羅列之各類行為,亦可觀察出立法者對人工智慧之便利性遭公、私部門用於「欺詐與利用」及「辨識與預測」,對《歐盟基本權利憲章》[10]中平等、自由等權利造成嚴重影響的擔憂。 為在促進創新與保護基本權利及歐盟價值觀間取得平衡,歐盟本次爰參考人工智慧系統提供者、使用者、民間組織、學術界、公部門、商業協會等多方利害關係人之意見,推出《受禁止人工智慧行為指引》,針對各項禁止行為提出「概念說明」與「成立條件」,期望協助提升歐盟AI Act主管機關等公部門執行相關規範時之法律明確性,並確保具體適用時的一致性。於歐盟內部開發、部署及使用人工智慧系統的私部門企業與組織,則亦可作為實務參考,有助確保其自身在遵守AI Act所規定的各項義務前提下順利開展其業務。 [1]European Union, REGULATION (EU) 2024/1689 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL (2024), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=OJ:L_202401689 (last visited Feb. 24, 2025). [2]Commission publishes the Guidelines on prohibited artificial intelligence (AI) practices, as defined by the AI Act., European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-publishes-guidelines-prohibited-artificial-intelligence-ai-practices-defined-ai-act (last visited Feb. 24, 2025). [3]AI Act, European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai (last visited Feb. 24, 2025). [4]依據本指引第2.3點,所謂「投放於歐盟市場」(placing on the market),係指該人工智慧系統首次在歐盟市場「提供」;所謂「提供」,則係指在商業活動過程中,以收費或免費方式將該AI系統供應至歐盟市場供分發或使用。 [5]依據本指引第2.3點,所謂「啟用」(putting into service),係指人工智慧系統供應者為供應使用者首次使用或自行使用,而於歐盟內供應人工智慧系統。 [6]依據本指引第2.3點,「使用」(use)之範疇雖未在AI Act內容明確定義,惟應廣義理解為涵蓋人工智慧系統在「投放於歐盟市場」或「啟用」後,其生命週期內的任何使用或部署;另參考AI Act第5條的規範目的,所謂「使用」應包含任何受禁止的誤用行為。 [7]依據AI Act第3條(40)之定義,生物辨識分類系統係指一種依據自然人的生物辨識資料,將其歸類至特定類別之人工智慧系統。 [8]依據AI Act第3條(41)之定義,RBI系統係指一種在無需自然人主動參與的情況下,透過遠距離比對個人生物辨識資料與參考資料庫中的生物辨識資料,從而達成識別自然人身份目的之人工智慧系統。 [9]依據AI Act第3條(46)之定義,「執法(law enforcement)」一詞,係指由執法機關或其委任之代表,代替其執行目的包括預防、調查、偵測或起訴刑事犯罪,或執行刑事處罰,並涵蓋防範與應對公共安全威脅等範疇之行為。 [10]CHARTER OF FUNDAMENTAL RIGHTS OF THE EUROPEAN UNION, Official Journal of the European Union, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=CELEX:12012P/TXT (last visited Feb. 24, 2025).

新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》

新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月10日 壹、背景摘要 新加坡衛生部(Ministry of Health, MOH)與衛生科學局(Health Sciences Authority, HSA)於2026年3月10日共同發布更新版《醫療照護人工智慧指引》(Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines Version 2.0,以下簡稱AIHGle 2.0)[1]。延續2021年初版架構,以病人安全與強化信任為主軸,就人工智慧,特別是機器學習、深度學習及生成式人工智慧,在醫療場域之開發、部署與使用,分別課予開發者、部署者及使用者之責任,並以全生命週期治理一以貫之,期使創新與信任並行。 AIHGle 2.0 係 MOH 與 HSA 共同更新之指引,定位為非強制性之最佳實務建議,做為《健康照護服務法》(Healthcare Services Act 2020, HCSA)、規範醫療器材之《健康產品法》(Health Products Act 2007, HPA)、《個人資料保護法》(PDPA),以及資通訊媒體發展局(IMDA)之人工智慧治理模範框架等相關法令規範或政策的補充。 貳、重點說明 該指引將醫療 AI 之利害關係人明確區分為:開發者(Developers),即開發、整合或維護醫療 AI 解決方案者;部署者(Deployers),指受 HCSA 規範並導入 AI 以強化照護服務之醫療機構;使用者(Users),即實際操作 AI 之醫事人員分別有專章規範。於適用範圍上,AIHGle 2.0 雖廣泛適用於各類 AI,惟聚焦於風險較高之機器學習與深度學習複雜系統,生成式人工智慧則歸屬於其中一環。指引並將醫療場域 AI 使用情境三分為臨床(Clinical)、臨床作業(Clinical-Ops)與作業(Ops),明定其聚焦於對病人照護結果有直接或間接影響之前二者;至純屬作業性質者,則回歸 IMDA 跨產業之治理框架辦理。 一、釐清三大利害關係人之分工與權責 該指引明確將醫療 AI 之參與者區分為開發者、部署者與使用者三類,並就各方於系統生命週期中之責任分別訂定[2]。同時,其建議以服務水準協議(SLA)固化開發者與部署者間之權責,及標準作業程序(SOP)明定使用者責任: (一)開發者:負責法規遵循,以全產品生命週期(Total Product Lifecycle, TPLC)方法管理解決方案,確保訓練資料之品質與公平性,並備置使用者說明、提供上市後支援。 (二)部署者:負責建立組織內部治理平台,辦理部署前測試驗證、員工訓練與不良事件因應,並建立病人溝通流程;且導入 AI 後病人之照護成果應維持或優於未導入時之水準。 (三)使用者:應就 AI 輸入與輸出資料維持專業判斷與查證,並於 AI 異常時啟動應變措施,以確保病人安全。 二、建立以風險為本之評估架構,強制要求人為監督 針對直接或間接影響病人照護成果之「臨床」與「臨床作業」情境,指引強制規定所有 AI 之使用均須具備人為監督(human oversight),AI 僅為輔助工具,不得取代專業判斷;並依人為介入程度與風險高低,將風險類別區分為三類[3]: (一)人在迴路中(human-in-the-loop):人類保有完全控制權,無人類指令即無法執行決策,屬輕至中度風險。 (二)人在迴路上(human-over-the-loop):人類處於監測角色,遇異常時接管控制,屬中至重度風險。 (三)人在迴路外(human-out-of-the-loop):無人為介入;指引明文禁止部署於無人監督下獨立作成臨床決策之 AI 系統,屬重度風險。 三、導入全產品生命週期(TPLC)管理 AIHGle 2.0指引要求開發者以全面而整合之策略管理 AI 解決方案,自初期之規劃、設計與開發,歷經模型評估、上市後監測與維護,甚至是生命週期終止之除役階段,都有不同角色區分的全程嚴謹之風險評估、軟體驗證與可追溯性要求[4]。 四、具體化七大倫理原則之落實方式 指引結合醫學倫理與 AI 治理,揭示七項倫理原則:安全、公平、透明、可解釋、穩健、資安與資料保護,以及 AI 與人類價值或目標之對齊。其特色在於不僅列出原則,更分就開發者、部署者與使用者給出具體之操作化範例;以「公平」原則為例,開發者須使用具代表性資料,部署者須監測非預期偏誤,使用者則須運用臨床判斷以減緩偏誤[5]。 五、針對新興技術與應用提出具體對策 因應 AI 能力快速演進,指引就三大新興發展領域分別提出風險減緩策略。包括:具持續學習能力之 AI,提醒防範「模型漂移」(model drift,即效能隨時間衰退)及資料揭露風險,要求建立追蹤模型效能之健全監測系統;就生成式 AI(Generative AI, GenAI)點出幻覺(hallucination)、產生不當內容、資料揭露與易受對抗式提示攻擊等放大風險,建議透過紅隊測試、檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)、建立事實查核工作流程及加註 AI 產出警語予以因應;直接面向消費者之 AI 應用:因脫離傳統醫療場域之安全監督,AIHGle 2.0指引特別建議應實施嚴格的充分說明措施,以外行人易懂之介面設計,並強化消費者教育,以確保安全[6]。 參、事件評析 我國衛福部配合「人工智慧基本法」賦予目的事業主管機關訂定風險管理規範與協助產業訂定指引的權責,亦於115年5月29日頒布《醫療機構應用生成式人工智慧指引》[7],雖同以病人安全與負責任創新為目的、同採非強制之行政指導,但規範對象、範圍與法制脈絡不同。惟若從產業指引的全面性與涵蓋範圍來看,新加坡的AIHGle 2.0指引相比於我國指引,在以下幾個面向,特別是對象範圍有較高的完整度,於衛福部指引仍有可借鏡的地方,亦可供將來我國其他各主管機關的產業指引制定參酌: 一、規範範圍不限於「生成式 AI」,完整的對其他與新興 AI 的涵蓋 新加坡指引適用範圍從簡單的規則式決策樹、機器學習到生成式 AI 等各類技術,目前衛福部指引考量具備自主決策與執行能力的 AI Agent,因可能直接影響病人健康結果,涉及病人安全、醫療責任與法規適用等議題,因此暫未納入指引適用範圍,而限定適用於「生成式人工智慧」系統。但隨技術演進、生成式以外之 ML/DL 乃至漸具自主能力之系統亦會進入臨床場域,將來仍宜及早規劃、適時滾動納入新加坡完整廣納各類技術於單一框架。 二、以持續修正、評估甚至終止機制因應技術迭代與部署後學習 新加坡特別訂定「具持續學習能力之 AI 解決方案」的規範,指明這類模型會依部署後的新資料更新行為,容易產生「模型漂移(model drift)」包括效能退化、意外資料揭露的風險,故特別提醒開發者與部署者必須建立健全的監測系統與追蹤評估機制,而且使用者必須警覺與通報示警。 三、完整地納入而非偏重「部署者」視角,提供對「AI 產業(開發者)」的直接指導 衛福部指引主要作為預備導入或已經導入生成式人工智慧系統之醫療機構的內部治理為主要對象與目的,但就產業指引角度,醫療AI 開發廠商產業端,僅透過醫療機構的「供應商管理與採購作業」角度,以合約要求廠商揭露資訊、約定責任分工等進行間接規範,未能有專屬開發實務準則,提供從初期的規劃設計,如確保訓練資料的品質、公平性與隱私強化技術、模型應以獨立測試資料集檢驗準確度,到上市後監督與維護的詳細直接指引,確實較為可惜。 四、涵蓋直接面向消費者端之 AI 應用風險提醒 衛福部指引的適用情境聚焦於醫療機構內的醫療或管理作業,例如病歷撰寫、臨床決策支援等。對於民眾自行透過手機或穿戴式裝置使用的醫療/健康 AI 應用則未加著墨。新加坡指引特別針對產業直接面向消費者之 AI 應用提出規範,指出這類應用由於脫離傳統醫療場域與專業人員的安全監督,特別須重視資訊的有效、可理解、對應不同程度使用者的提供與說明,必須實施外行人易於理解的介面與嚴格的防護欄,且部署者與醫事人員有責任教育病人正確使用,並在不清楚時尋求專業建議。 五、風險評估構面納入人為介入並強調組織治理與監督機制的建立 新加坡指引特別建議醫療機構建立內部治理平台,以於 AI 解決方案的整個生命週期中,維持對其組織內所部署所有醫療 AI 解決方案的評估、監督、維護、指引,該平台應具備相關的臨床、作業、技術與法律知識,有明確的稽核權責分離。衛福部指引以生成式 AI 為專門對象,確實就基礎模型偏差、輸出幻覺、使用者依賴(deskilling)及服務中斷等風險之操作化有較詳細的說明,但若能就風險評估除亦考慮影響性與發生可能性外,並以「人為介入程度」作為風險分級依據,將可更徹底的將負責任AI、人為最終判斷,納入、內化於組織的風險管理機制中。 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://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]新加坡衛生部(Ministry of Health)與衛生科學局(Health Sciences Authority),《醫療照護人工智慧指引》(Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines)第2.0版,2026年3月,網址:https://isomer-user-content.by.gov.sg/3/23fb5b36-56b4-4abb-9370-75c9ddcaf3ed/AIHGle%202.0.pdf(最後瀏覽日:2026/06/05)。 [2]前揭註1之第4章責任分工,頁11;各方責任詳見第5章開發者、第6章部署者、第7章使用者,頁14~32;服務水準協議與標準作業見頁12~13。 [3]前揭註1之風險評估框架,頁23。 [4]前揭註1之第5.2節全產品生命週期管理,頁16~20。 [5]前揭註1之3章倫理原則,頁8~10。 [6]前揭註1,頁33至36(第8章新興發展:第8.1節具持續學習能力之AI、第8.2節生成式AI、第8.3節直接面向消費者應用)。 [7]衛生福利部,《醫療機構應用生成式人工智慧指引》,115年5月29日衛部醫字第1151663164號函頒。

德國針對企業聯網資訊安全及資料保護相關法律提出建議文件

  德國經濟及能源部於2018年3月8日為企業聯網資訊安全保護措施建議及資料保護、資料所有權相關法規提出建議文件,協助中小企業提升對於組織及特別領域中的資安風險之意識,並進一步採取有效防護檢測,包括基本安全防護措施、組織資安維護、及法規,並同時宣導德國資料保護法中對於資安保護的法定要求。   資通訊安全及其法規係為企業進行數位化時,涉及確保法的安定性(Rechtssicherheit)之議題。例如:應如何保護處理後的資料?如何執行刪除個人資料權利?各方如何保護營業秘密?如果資料遺失,誰應承擔責任?唯有釐清上述相關等問題時,方能建立必要的信任。而在德國聯邦資料保護法,歐盟一般個人資料保護法、歐盟網路與資訊安全指令等規範及相關法律原則,係為數位創新企業執行資安基礎工作重要法律框架。但是,由於數位化的發展,新的法律問題不斷出現,目前的法律框架尚未全面解決。   例如,機器是否可以處理第三方資料並刪除或保存?或是誰可擁有機器協作所產生的資料?因此,未來勢必應針對相關問題進行討論及規範。鑑於日益網路化和自動運作的生產設備,工業4.0的IT法律問題變得複雜。一方面,需要解決中、大型企業的營業祕密,資料所有權和責任主題之實際問題,以促進相關數位化創新。另一方面,為了能夠推導出現實的法律規範,需要更多具體實施案例討論,例如,企業家對產品責任問題,人工智慧使用,外包IT解決方案,及雲端計算等核心等問題,政府應協助為所有公司在安全框架下展開數位計畫合作的機會,並充分利用網路的潛力,而中小企業4.0能力中心也將為中小型公司在數位化目標上提供IT法問題方面的支持。

美國發布關於標準必要專利之政策宣言草案,擬修改核發禁制令態度

  美國司法部(United States Department of Justice)、美國專利商標局(The United States Patent and Trademark Office)、美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology)於2021年12月6日共同發布「修改『標準必要專利』授權協議及司法救濟方法之政策宣言草案」(Draft Policy Statement On Licensing Negotiations And Remedies For Standards-Essential Patents Subject To Voluntary FRAND Commitments,下稱2021政策宣言草案),並徵集公眾意見,截止時間為2022年2月4日。2021政策宣言草案係在回應2021年7月9日「促進美國經濟體競爭性行政命令」(Executive Order on Promoting Competition in the American Economy)關於檢討2019年「有關『標準必要專利』司法救濟方法之政策宣言」(Policy Statement On Remedies For Standards-Essential Patents Subject To Voluntary FRAND Commitments,下稱2019政策宣言)之要求。   2021政策宣言草案揭示了兩大重點: (一)改變SEP被侵害時,對禁制令(injunction)之核發態度   2021政策宣言草案對於「SEP被侵害時,是否核發禁制令」一事,擬回歸適用聯邦最高法院自eBay Inc. v. MercExchange, L.L.C., 547 U.S. 388 (2006)案以來,就禁制令之核發所設立之原則—(1)原告(專利權人)會因專利侵權而遭受無法填補(irreparable)的損害;(2)目前法律上之其他救濟方法,是不足以賠償專利權人所受的損害;(3)衡量專利權人及被授權人可能遭遇之困難,足認有必要進行衡平法上的救濟;(4)核發禁制令不會傷害到任何公共利益。 (二)揭示何謂符合「誠信原則」(good-faith)授權協議的指導原則 (1)雙方應以合宜態度推進授權協議:   以SEP專利權人而言,其應向潛在被授權人告知可能侵害該SEP的行為態樣;其並以「公平、合理及無歧視」(fair, reasonable, and non-discriminatory, FRAND)原則進行授權。   以SEP被授權人而言,其應於知悉以上資訊後,於商業上得被認為合理的時間內,以合宜態度推進該協議,或逕自接受該授權協議,或拒絕原要約而反向提出一合於FRAND原則之新要約(counteroffer)。其他合宜態度例如:就SEP專利權人提出進一步探詢(例如:詢問該SEP目前之專利有效性及有無侵權情形)或請求提供更具體的資訊,或建議目前雙方所遇到的授權上爭議可透過公正第三方解決。   茲有附言者,SEP專利權人在收到以上回應後,亦應「於合理的時間以合宜態度」推進授權協議,例如接受被授權人反向提出之新要約,或為使原授權協議較可被接受,再行提出一合於FRAND原則之授權條款,或回應被授權人想得知更多資訊之請求,或亦提出「可透過公正第三方解決雙方所遇到之授權紛爭」的方案等。 (2)雙方應合宜妥善解決紛爭:   如雙方因授權而生紛爭,建議尋求替代爭議解決方式(alternative dispute resolution);如仍欲透過司法解決,建議雙方就管轄法院達成合意,而非單方面擇定法院而提起訴訟。   此次徵求公眾意見的主要議題如下: (1)2021政策宣言草案是否較可適當平衡SEP專利權人及被授權人之利益? (2)「可申請核發禁制令」一事是否為SEP專利權人願意遵守FRAND原則的重要因素? (3)如何提升SEP授權協議之效率及透明度? (4)2021政策宣言草案所揭示對於SEP授權時之「誠信原則」之指導原則,可否為SEP授權協議建構良好架構? (5)是否有潛在SEP被授權人願意及不願意接受FRAND授權協議之情形? (6)有關單位是否曾經或應就SEP授權協議提供其他參考資訊?

TOP