舊金山監事會通過決議禁止政府使用臉部辨識
美國舊金山監事會（San Francisco Board of Supervisors，編按：監事會是舊金山市的立法部門，性質類似議會）於2019年05月通過停止秘密監察條例（Stop Secret Surveillance Ordinance），並將其訂入行政法規（San Francisco Administrative Code）條文，包括增訂第19B章及修訂第2A.20節、第3.27節、第10.170-1節和第21.07節。根據行政法規第19B章，舊金山政府及執法機構未來將不能使用臉部辨識科技，也不能處理或利用任何自臉部辨識科技取得的資訊。
易言之，在公共場所安裝具備臉部辨識科技的監視器，或暗自使用臉部辨識科技尋找嫌疑犯都構成違法行為。然而，法規的修訂不代表舊金山內所有臉部辨識系統將全面停止。由於舊金山機場及港口屬美國聯邦政府管轄，不受地方政府法律所規範，仍可使用臉部辨識科技；而民眾及私人企業並非修訂條文的規範對象，亦可繼續採用。
此次法規的修訂引發高度關注，各界也熱烈討論。反對者表示，法規的修訂使執法機關打擊犯罪的努力付之一炬，危害民眾安全；贊成者則認為，臉部辨識科技過分侵害人民的隱私權和自由權，應對其有所限制。畢竟，臉部辨識科技並非萬無一失，尤其當受辨識者為女性或深膚色人種時，準確率往往下降許多，而有歧視的疑慮。舊金山首開先例立法，成為全美第一個限制政府使用臉部辨識科技的城市，其他城市或國家未來是否會仿效而相繼立法，值得繼續關注。
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田欣
法律研究員 編譯整理
City and county of San Francisco Board of Supervisiors, Administrative Code - Acquisition of Surveillance Technology, May 14, 2019, https://sfgov.legistar.com/View.ashx?M=F&ID=7226786&GUID=78A20A6B-F1D1-4044-AA15-82AF55D98040(last visited July 18, 2019).
Dave Lee, San Francisco is first US city to ban facial recognition, May 15, 2019, https://www.bbc.com/news/technology-48276660(last visited July 18, 2019).
Taylor Hatmaker, San Francisco passes city government ban on facial recognition tech, techcrunch, May 24, 2019, https://techcrunch.com/2019/05/14/san-francisco-facial-recognition-ban/(last visited July 18, 2019).
Colin Lecher, San Francisco becomes the first US city to ban facial recognition by government agencies, May 14, 2019, https://www.theverge.com/2019/5/14/18623013/san-francisco-facial-recognition-ban-vote-city-agencies(last visited July 18, 2019).
有關在網路販售仿冒品所透過之網路交易平台業者是否應負法律責任之問題，歐盟法院（Court of Justice of the European Union）於2011年7月12日針對L’oreal v. eBay案作出判決，認為如eBay之網路交易平台業者應為平台使用者之商標侵權行為負責。 國際知名化妝品品牌L’oreal 於2007年對eBay提出多項商標侵權之控訴，L’oreal認為eBay沒有適當的管控阻止其交易平台使用者之商標侵權行為，其包括在交易平台上販售仿冒品及非賣品，進行平行輸入販售非給歐盟市場流通之商品給位在歐盟會員國之人，以及購買網路關鍵字廣告協助交易平台使用者找到仿冒L’oreal品牌之商品，但eBay認為其適用歐盟電子商務指令（EU E-Commerce Directive）下之有關網路服務業者之免責條款。 歐盟法院之判決認為，網路交易平台業者若有扮演主動的角色，對仿冒商品之販售資料有掌控或知曉，則歐盟電子商務指令之免責條款應不適用，另外，若網路平台交易業者雖然沒有扮演主動的角色，但知道在其交易平台有商標侵權之販售行為但並沒有採取任何阻止行動，則網路平台業者也無法享有上述之免責權。同時，歐盟法院也認為各國法院應可以要求網路交易平台業者採取動作停止及防止交易平台使用者之侵權行為。
美國擴大綠色科技與溫室氣體減量專利訴審領航方案為鼓勵綠色科技產業發展，美國商業部專利商標局（The U.S. Commerce Department's Patent and Trademark Office , 簡稱USPTO）宣布綠色科技與溫室氣體減量領航方案，USPTO表示，對於綠色科技與溫室氣體減量的專利申請案件，將給予加速審查（accelerate the examination）的優惠。美國商業部長Gary Locke表示，美國的競爭力繫於研發創新能力，協助綠色產業儘速得到專利保護將可以刺激是項產業發展。 除了經濟的誘因，行政上的便利也經常是政府用以推動政策的輔助工具，USPTO希望透過這項新措施，幫助相關產業的研發創新。而在研發創新上，廠商的生產方式或是產品如能更快速取得專利的保護，對於該產業的發展應有正面的效益。USPTO在2009年12月提出這項方案後，在2010年5月21日再次宣布將原方案所正面表列的專利類別（U.S. patent classifications, USPCs）刪除，亦即進一步擴大可申請案件的範圍。 美國在發展綠色科技的腳步上一直未曾停歇，除原有透過綠色公共採購（Green Public Procurement, GPP）來擴大此項產業市場，歐巴馬政府上台後更在2009年10月發布的13514號行政命令（Executive Order）要求聯邦機關訂定2020年以前溫室氣體排放減量的目標，實施策略上，政府機關採購目標以95%符合ENERGY STAR® 、FEMP、EPEAT等規格或認證產品優先。綠色公共採購提供的是市場面的誘因，此番USPTO提供的專利審查過程的加速，無異是給予綠色產業再一劑強心針。USPTO該方案執行期間以1年內3千件申請案為上限，此項措施如能有效刺激產業發展，值得加以觀察。
日本總務省公布「2006年版資訊通信白皮書」日本資訊通信領域主管機關「總務省」 7 月 4 日 公布「 2006 年版資訊通信白皮書」。本年度白皮書除按照慣例闡述資訊通信政策之實施現況（第 2 章）以及今後推動方向（第 3 章）外，更本諸過去數年「 u 化社會」（ ubiquitous network society ）願景之研析成果與發展脈絡，將 u 化社會之願景與現實生活的技術或應用發展趨勢兩相比較，指出於逐步邁向該等願景的同時，社會整體經濟結構的特性也開始有所變化。 基於前開變化主係肇因於技術變遷、應用普及、逐步邁向 u 化社會願景之故，本年度白皮書第 1 章乃將之稱為「 u 化經濟」（ ubiquitous economy ），並認為自宏觀角度而言，資通產業對於國家經濟實力之貢獻有增無減；另自微觀角度而言，個別用戶的重要性將會更加凸顯，資訊的流通傳遞也會更有效率，而本諸知識迅速累積分享的結果，生產力同樣可望大幅提昇。今後亦當本諸此等認知，規劃能令個別用戶放心使用之安全環境，弭平基礎建設未能完全普及之數位落差現象，預先具體指明可能發生之爭議課題，妥善探究適合 u 化社會願景實現之因應對策，以利全體國民均能充分享用 u 化社會所能帶來的福祉。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現