加拿大隱私專員與首席選舉官針對聯邦政黨發布個人資料保護指引
加拿大隱私專員辦公室（Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC）與加拿大首席選舉官（Chief Electoral Officer of Canada, CEO）於2019年4月1日聯合針對聯邦政黨發布個人資料保護管理之指引（Guidance for federal political parties on protecting personal information）。目前加拿大選舉法（Canada Elections Act, CEA）僅概括規範政黨須制定隱私政策，以保護選民之個人資料，惟其卻未有具體法規制度落實。對此加拿大隱私專員辦公室認為政黨必須提出具體隱私政策來履行其法律義務。
現行加拿大選舉法規範聯邦政黨必須於其網站上公布隱私政策，並提交給加拿大選務局（Elections Canada）。若其隱私政策變更，必須通知首席選舉官，且即時更新網站上隱私政策版本。加拿大聯邦各政黨須於2019年7月1日前完成相關規範，為具體實踐政黨隱私保護制度，加拿大隱私專員辦公室提出幾點隱私政策之必要條件：
一、 聲明蒐集個人資料之類型與如何蒐集個人資料？
二、 如何保護其蒐集之個人資料？
三、 說明如何利用個人資料？是否會將個人資料給予第三方？
四、 針對個人資料蒐集、利用之人員如何培訓？內部控管機制為何？
五、 蒐集分析之資料為何？是否有利用cookie或相關應用程式蒐集？
六、 設置處理個資隱私疑慮專責人員
除此之外，該辦公室更建議參採國際隱私保護作為，著重公平資訊原則，政黨於個資隱私保護上須有其問責制、目的明確性、透明化、限制性蒐集，且未經當事人明確同意不得蒐集政治觀點、宗教或種族等敏感性個資，並應建置保障性措施與合規性管理機制。
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衛星羽
法律研究員 編譯整理
Privacy Commissioner, Chief Electoral Officer of Canada issue guidance to help political parties protect the personal information of Canadians, Office of the Privacy Commissioner of Canada. https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2019/nr-c_190401/ (last visited June 21, 2019).
Guidance for federal political parties on protecting personal information, Office of the Privacy Commissioner of Canada. https://www.priv.gc.ca/en/privacy-topics/collecting-personal-information/gd_pp_201904/ (last visited June 21, 2019).
德國科隆行政法院於2015年11月11日判決美商Google公司所提供之Gmail電子郵件服務為德國電信法「電信服務」定義下之規範對象，依據德國電信法第3條24之規定。因此，以該服務之提供者Google公司得依據德國電信法第6條第1項履行其「通報義務」。繼德國聯邦網路局(Bundesnetzagentur)於2012年7月透過正式通知美商Google Inc.需履行德國電信法第6條第1項之「通報義務」。 Google公司指出Gmail不是電信服務，因為Google本身所提供之服務目的不是在於電子信號的傳送。 德國聯邦網路局則指出，因為Google公司的伺服器，以專業術語來說，依據OSI模型（開放式系統互聯通訊參考模型，Open System Interconnection Reference Model, ISO/IEC 7498-1）定義，係有信號傳送服務提供的事實。Google透過獨特的傳送技術傳送數據信號，且針對其所傳輸的有所管控能力。此外，亦應更宏觀的來以電信法立法的宗旨與角度去審視是否此服務應受規範。德國聯邦網路局並不企圖於規範網路世界的一切。但是，像是Gmail或其他OTT服務業者應需要如同傳統電信服務業者般的，重視並履行其資料保護（Datenschutz）、消費者保護（Kundenschutz）、資訊安全（Sicherheit）上的義務。 德國聯邦科隆行政法院判決支持德國聯邦網路局的見解，Google公司因其所提供之Gmail服務應履行德國電信法之通報義務。在定義上是否電信服務，並不是完全以技術面去做認知，更為重要的在於電信法的立法價值初衷。德國聯邦科隆法院已准許透過飛躍上訴(Sprungrevision)的方式將該案送於德國聯邦最高行政法院(Bundesverwaltungsgericht)，此案將可能有最高行政法院的判決。若Gmail被認定為係屬「電信服務」，此判決將會針對全德國的OTT服務規範有所影響，需被德國聯邦網路局所監管。
Mcdonald’s 品牌資產保衛策略麥當勞公司已申請McDonald’s 與Logo- M用於咖啡，更於九月份將其所販售的研磨咖啡與咖啡豆，以 “Mc Café” 申請商標註冊，意味著未來這間全球最大的漢堡連鎖店，將於店內甚或超市販售『麥當勞咖啡』。『如同大部份的企業，我們註冊許多商標用以保護我們的品牌資產！』麥當勞發言人 Danya Proud表示這並非奇聞。 近幾年，麥當勞成功的因素在於擴展它們的飲料事業，引進優質咖啡與水果冰沙，而選擇在全球速食連鎖店成長緩慢的時候，進入袋裝咖啡市場，亦是個創新手法。 星巴克的商標申請亦侵略性的跳脫普遍存在的咖啡廳而進入零售市場，一九九八年即開始自行經營袋裝咖啡事業，今年七月販售於超市、藥妝店、量販店的咖啡市占率更由25.6 %提升至28.2 %。 其實，麥當勞早在五年前即以 “Mc Café”，擴張咖啡與特色飲料事業，而此些利潤遠高於原本的速食餐點，且間接促使許多顧客駐足停留店內，也許是眼看Dunkin` Donuts於超市與自家甜甜圈店強力販售袋裝咖啡，讓麥當勞思考複製此模式。然而此舉也可能僅止為預防手段，如果麥當勞無意進入袋裝咖啡市場，“Mc Café ”商標也可以防止競爭者以『麥當勞品牌』販售咖啡。
美國參議院於2015年4月針對patent troll提出PATENT Act法案美國參議院於2015年4月底針對抗衡美國patent troll提出法案，該法案名為the Protecting American Talent and Entrepreneurship (PATENT) Act。希望能制止美國近年來濫用美國專利系統制度，造成許多不必要之專利訴訟案件等情形。 該法案指出，許多濫用之專利訴訟案不僅發生在大公司，許多中小公司也受到patent troll的侵擾，也許即使不著名的專利訴訟案也會花費被告方非常大筆之金額。法案內容指出，提起專利訴訟方需要清楚定義該專利的聲明(claim)及何種產品或是過程侵權，及其侵權之方法等。另外，勝訴方可以提出敗訴方在訴訟過程中所花費的費用並不客觀上合理等聲明。美國政府於2015年5月初表示支持該項提案，且認為該法案是合理且可理解的法案(common-sense legislation)，並希望能於今年簽訂通過該法案於國家專利法中，讓美國專利法系統不受到patent troll的氾濫使用。 美國眾議院於2015年5月底又針對PATENT Act法案做出修正，希望在打擊專利蟑螂時，又不至於過度保護AIA，而造成專利權人泛濫使用AIA保護而矯枉過正。主要的法案修正內容包括： 1.限制PTAB過度檢視專利有效性的範圍。PTAB為了防止過多的專利訴訟，對於專利的有效性較謹慎檢視，因而相對的判定許多專利無效。此法案要求PTAB的審查標準需與地方法院檢視專利有效性的標準相同，以避免過度不合理的專利無效決定。 2.專利權人若要聲訴原告的專利無效需具有大量且具體的證明，證明專利的無效性。若專利權人提出無理由的專利訴訟，即造成濫用專利權人權利的情形，該法案規定，其可對其律師相關的懲罰。 3.若專利權人像PTAB提出對方的專利無效，PTAB僅需一個成員來決定是否構成審視該專利有效性的決定。 提出這些修改法案，主要希望在打擊專利訴訟濫用的同時，又不會過度的保護專利權人而可能夠成不中立的結果。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」