美國聯邦第七巡迴上訴法院於2018年08月16日宣告,美國伊利諾伊州杜佩奇縣內珀維爾市(Naperville)所經營之「獨占性」公用售電業,以裝設智慧電表手段蒐集用電戶即時(Real Time)用電資料,並保存長達三年之行為,並無違反美國憲法第四條修正案以及伊利諾州憲法第一條第六項所宣示之不得以不合理手段對於民眾居住隱私資料進行搜索之限制。
美國聯邦第七巡迴上訴法院闡明,本案爭點有二:第一,內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業以裝設智慧電表手段蒐集用電戶即時用電資料,並保存長達三年之行為,是否構成美國憲法第四條修正案以及伊利諾州憲法第一條第六項所謂之「對於民眾居住隱私資料之搜索」?第二,如內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業以裝設智慧電表手段蒐集用電戶即時用電資料係構成「對於民眾居住隱私資料之搜索」,則內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業是否有更高之公益,可合理化此一對於「對於民眾居住隱私資料之搜索」之行為?
美國聯邦第七巡迴上訴法院認定內珀維爾市電業以智慧電表手段蒐集民眾用電資訊,確實是構成美國憲法第四條修正案以及伊利諾州憲法第一條第六項所謂之「對於民眾居住隱私資料之搜索」。但是由於珀維爾市電業蒐集這些用電資訊,是基於更高之公益目的,因此仍屬以合理手段對於民眾居住隱私資料進行搜索。因此判決本案珀維爾市電業勝訴。
於第一爭點,美國聯邦第七巡迴上訴法院認定智慧電表之紀錄內容包含「電器負載特徵(load signature)」以及「用電戶電力消耗慣性」,對比Kyllo v. United States, 533 U.S. 27, 31-32(2001)乙案下警方以熱感應器方式偵測住宅整體熱能有無之行為,更高度細緻化、具有侵入性,且智慧電表之設置,於現今尚非普及(not in general public use),因此構成對於民眾居住隱私資料之搜索。又內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業雖辯稱用電戶於裝設智慧電表時,皆已經同意電業蒐集其個人用電資訊,然美國聯邦第七巡迴上訴法院認定,內珀維爾市(Naperville)所經營之公用售電業具有高度獨占性,故用電戶裝設智慧電表之同意難謂有效,且用電戶同意用電,不代表用電戶即同意分享其用電資訊。
惟於第二爭點,美國聯邦第七巡迴上訴法院認定,由於內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業已經聲明不會將此類用電資訊分享予有關政府機關,且本案對於用電戶用電資訊之蒐集,其目的亦與刑事追訴無關,是以應以低密度審查標準看待本案即可,又本案內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業裝設智慧電表之目的在於促使電網現代化,並且可使發電業供應更加穩定之電力,並且也可以透過時間電價(Time-Based Pricing)之方式促使用電戶節電,並且減少電網負載,同時也可以使發電業節省查表之人事成本,因此雖然內珀維爾市(Naperville)所經營之公用售電業透過裝設智慧電表之手段蒐集用電戶即時用電資訊係構成對於用電戶之民眾居住隱私資料之搜索,然由於其具有更高之公益性,因此仍可合理化此一對於「對於民眾居住隱私資料之搜索」之行為。
綜上,本案美國聯邦第七巡迴上訴法院判定內珀維爾市(Naperville)所經營之獨占性公用售電業勝訴。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本政府基於(1)行政的效率化(2)提升國民便利性及(3)實現公平、公正的社會等目的,於2015年10月以後開始分發記載國民姓名、住址、性別、個人編號等相關資訊的「通知卡(通知カード)」,日本民眾藉著通知卡至各地相關單位申辦正式「個人編號卡(マイナンバーカード)」,並於2016年01月正式開始實行。 然而此項制度在施行之初即爭議不斷,住在東京、大阪等地的156名居民於2015年12月01日向東京、仙台、新潟、金澤、大阪共五個地方法院提起民事訴訟,請求日本政府停止蒐集、利用並且刪除個人編號,同時要求給予每人十萬日圓的損害賠償。原告訴狀以日本年金機構受到網路攻擊而有125萬件個人資料流出為例,認為現今關於個人編號制度的行政機關及民間企業的安全防護對策並不充分,主張有極高洩漏「關於稅務及社會福利個人資料的危險性」,同時主張個人編號制度並未取得本人同意即蒐集個人資訊,侵害憲法第13條保障的「控制自我資訊的權利」,亦即隱私權及人格權。 2003年開始正式啟動的 「住民基本台帳網路系統(住民基本台帳ネットワーク)」先前也被提起類似訴訟,惟最高法院認定「制度或系統尚未不備、並沒有侵害隱私權」而認定合憲。本案原告律師團則認為住民基本台帳網路系統僅有行政機關接觸到個人資料,而個人編號制度則連民間企業都能接觸到個人資料,因此原告律師團的水永誠二律師即表示:「個人編號制度和住民基本台帳網路系統相比規模更大。就算住民基本台帳網路系統被認定合憲,也不構成個人編號制度合憲的理由。」 儘管本件訴訟的勝訴效力僅及於當事人,不會立刻決定個人編號制度存廢。惟若能動搖該制度適用於所有擁有住民票的人的前提,則日本政府將被迫重新檢討個人編號制度,本訴訟的後續發展值得繼續觀察。
OASIS網路標準服務遭抵制開放原始碼及自由軟體的大老等發起一封抵制網路服務標準機構OASIS新專利政策的活動,並簽署了一份電子郵件,呼籲社群不要採用由OASIS標準組織所通過的規格。OASIS本月修改了它的專利政策,宣稱為開放原始碼軟體的開發提供了更好的選擇。 這份電子郵件中表示,不要採用OASIS的不開放標準。要求OASIS修改它的政策。如果你是OASIS成員,對於這種窒礙難行,不能用在開放原始碼及自由軟體上的標準,不要參與其工作小組。支持者亦表示,希望類似OASIS這樣的組織能訂出明確政策,好讓所有想採用業界標準的組織可以預先知道未來是否會被收費。 然而,OASIS為自己的政策修改提出辯護,也對這個活動加以反擊。其表示,OASIS這個政策和W3C的政策一樣,都要求必須免權利金才行。且其政策規定,業界標準可以加入專利技術,但必須對外公佈此事才行。而且幾乎在所有的案例裡,這倒頭來都會變成免專利金。 OASIS所修改的政策為標準工作提出了三種模式:RAND(reasonable and nondiscriminatory licensing,合理且統一的授權);RAND條件下的RF(免權利金);或者是有條件下的RF。 對於OASIS的杯葛,反應出產業在IP權利上的利益,以及開放原始碼和自由軟體支持者間的爭執。OASIS的新政策預計要在4月15日生效,原本是要展示對開放原始碼擁護者的妥協。但是,這份電子郵件簽署活動,顯示出新政策依然難已被接受。
精簡專利審查:加拿大專利法修正案即將生效因應加拿大-美國-墨西哥協定(Canada-United States-Mexico Agreement, CUSMA)中關於專利期間調整及精簡專利審查程序,加拿大政府對加拿大專利法進行重大修改,新法於2022年10月3日生效,其主要修正重點如下: 1.初步審查報告後之繼續審查要求 如專利申請人欲於3份審查意見報告做成後申請繼續審查(Request for Continues Examination),需支付816加幣之費用(小型企業之費用為408加幣)並可額外獲得最多2份審查意見,如專利仍未核准,申請人需另外再申請繼續審查。 2.超過20項專利請求項之超額費用 專利範圍中多於20項之專利請求項,每多1項專利請求項將被要求額外支付100加幣之超額費用(但小型企業僅需支付40加幣之超額費用),該費用將於以下2個情形產生: (1)當提出審查時,申請案中有超過20項之專利請求項; (2)當支付授予專利的最終費用時,專利請求項在審查過程中超過20項。 3.附條件之專利核准通知 一旦專利申請已接近核准階段,僅剩下次要的手續問題時,加拿大專利局可核發附條件之核准,使申請人修正該問題並支付最終費用以獲取專利。 加拿大政府於2021年7月出版的法規影響聲明(Regulatory Impact Analysis Statement)闡述該法修正理由,並對加拿大專利局無法於合理時間內完成專利審查表示擔憂,於2020年至2021年,加拿大專利審查至授予專利平均時間為31個月,且於本修正案前,對於專利局在授予專利或放棄專利前之審查報告數量未有限制,且無論花費的資源多寡,所有專利之審查費均相同。 該法規影響聲明亦提到加拿大專利申請案包含平均多於其他國家的專利請求項,導致專利審查效率低下,並解釋政府不鼓勵專利申請案包含不必要、過多的專利請求項,確保更快地給予專利,並預計本修正案施行後將減少專利申請量並提高專利品質。 另有論者指出,此修正案可能導致專利申請成本提高,使申請人於加拿大申請專利之意願降低,並認為加拿大專利制度尚待解決的問題在於雙重專利制度(double patenting regime)及專利適格性(subject matter eligibility),本法施行後的實務發展值得持續關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室(The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP)於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application),為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引,該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則: 一.公眾對AI之信任:政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性,且於應用上應具備可信性。 二.公共參與:政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質:科學實證與資訊品質:政府機關發展AI之相關技術資訊,應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考,以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理:應採取以風險為基礎之分析評估方法,確認哪些風險係可接受之風險,或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本:政府於擬定相關規範時,應小心評估AI對於整體社會之利益,與預期外之效果。 六.彈性:法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視:政府應針對AI之應用與決策,考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明:透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全:政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作:政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗,以確保AI相關政策之一致性與可預測性。