Google根據加州消費者隱私保護法,允許屏蔽個人化廣告

  Google近期宣布更新廣告政策,以遵守將於2020年1月1日生效之「加州消費者隱私保護法」(California Consumer Privacy Act, CCPA),要求符合該法規之事業體(不論是否於加州開設實體據點):年度總收入超過2,500萬美金、年度收入50%以上源自於出售加州居民之個人資料、每年收到或分享總計超過5萬筆加州居民、家庭或裝置之個人資料、若公司之母公司或子公司符合CCPA所定條件者,允許消費者得選擇並行使退出其個人資料銷售權利。

  Google表示使用其網站廣告工具與應用程式將能屏蔽個人化廣告,個人化廣告,係依消費者瀏覽紀錄、興趣及過去行為投放予消費者,廣告商有時花費高達10倍價錢置入,惟互聯網相關企業先前所進行之遊說未能使該法規排除個人化廣告,從使最受歡迎及利潤豐厚之線上廣告面臨行銷危機。

  依Google新合規條款,透過Google工具(如AdSense和Ad Manager)銷售廣告之網站及應用程式目前無需進行重大更改,廣告商亦可選擇停止所有來自加州網址之消費者或阻擋全球使用個人資料之個人化廣告銷售,該合規條款除於線上發布外,並已通知予各廣告商。

  Google表示,當觸發「限制數據處理」時,廣告將僅基於一般數據,例如用戶所在城市位置或廣告所在頁面主題等;此外,Google亦不會在受限制模式下記錄個人資料而用於未來之廣告行銷。

相關連結
你可能會想參加
※ Google根據加州消費者隱私保護法,允許屏蔽個人化廣告, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8340&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/23)
引註此篇文章
你可能還會想看
法國CNIL對企業於職場監視行為劃出警告紅線

法國國家資訊自由委員會(Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL)於2025年9月18日作成裁罰決定,認定巴黎百貨公司SAMARITAINE SAS(La Samaritaine)(莎瑪麗丹百貨公司,下稱該公司)於職場內設置「偽裝成煙霧偵測器」的隱藏攝影機,該設備具備錄音功能且未適當評估風險與內部控制紀錄,並涉及個資事件通報義務未即時履行等多項違反《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)規定,最終遭裁處10萬歐元(約新台幣355萬元)的行政罰鍰。 本次事件係因該公司聲稱庫房商品失竊率增加,遂於2023年8月在兩處庫房安裝5台外觀形似煙霧偵測器但可錄音的攝影機,但員工並未事前知悉。然而,攝影機於裝設後數週即被員工發現,並在2023年9月被拆除而停止運作。CNIL之所以介入,係因2023年11月經媒體報導及後續申訴事件引發關注,進而啟動稽查程序。以下為CNIL認定本案的主要違規事項: 1.違反公平、透明與可歸責性(GDPR Art. 5(1)(a)、5(2)):隱藏式攝影機設計使員工難以察覺且未予以告知;該公司未完成事前分析或影響評估、未妥善文件化紀錄,因此難認有以公平且透明方式處理個資。 2.違反資料最小化(GDPR Art.5(1)(c)):攝影機具備「收音」功能,導致員工私領域對話等資料被蒐集,與所稱之防竊等特定目的未有相符,屬過度蒐集行為。 3.未建立個資侵害通報與紀錄(GDPR Art. 33(1)、33(5)):員工拆除設備時留存載有錄影錄音內容的SD卡,公司在知悉後未於法定時限內通報並建檔紀錄;CNIL指出此類「失去對載體控制」情形並無任何模糊空間,且因其中內含員工影音資料,對自由權具有風險,依法應通報。 4.個人資料保護長(Data Protection Officer, DPO)未及時參與(GDPR Art. 38(1)):DPO直至該攝影機拆除後才被告知,未能於事前提供風險控管與審酌是否符合法規範建議,而違反應「適時、適當參與」之要求。 本案可視為CNIL對職場監視劃出的紅線警告,雇主即使基於特定目的而採用不易察覺的監視措施,仍須在保護財產和人身安全的目標,與保護員工隱私間取得合理平衡,例如:蒐集期間具有「暫時性」;蒐集範圍最小化,無不必要收音等較小侵害手段;並應讓組織的DPO事前參與把關,完成比例性分析與風險評估,否則可能構成對員工基本權利與自由的重大干預。同時,內部也應建立事故應變流程,避免因誤判或延誤而使單一事件擴大成多重違規與裁罰風險。

新創及中小企業如何因應美國之《訴訟透明法案》

今年7月,美國國會議員Issa提出了《2024年訴訟透明法案》(H.R. 9922, the Litigation Transparency Act of 2024,下稱《訴訟透明法案》),要求當事人揭露民事訴訟中所取得之金融支援的來源,如商業貸款機構等,以提高訴訟透明度並降低濫訴之情形,惟此提案恐導致美國新創及中小企業更難成功起訴竊取其專屬技術之大企業。 近年來,許多大型科技公司從較小的競爭對手竊取其專屬技術,然而僅有少數案例成功取得賠償金,如:伊利諾州地方法院要求Amazon向軟體公司Kove IO支付5.25億美元的賠償金等。這是由於新創及中小企業縱有證據證明其智慧財產權被盜,在訴訟中多面臨沒有足夠資力與大型科技公司抗衡之窘境,因此往往被迫接受遠低於其所受損失之和解金。透過這種方式,大型科技公司能掌握技術並支付低於取得該技術授權所需之成本,因此被稱之為「有效侵權(efficient infringement)」。 新創及中小企業近期透過與第三方金融資助者協議共享訴訟取得之賠償等方式,降低其進入訴訟程序的經濟門檻,以對抗大型科技公司所採取之「有效侵權」。然而最近一系列案例顯示,中國大陸所支持的第三方金融資助者助長了針對美國企業之智財訴訟,引發了國家安全問題,故立法者為降低營業秘密被外國競爭對手取得之風險、避免無意義之訴訟被廣泛提起,要求當事人揭露其於民事訴訟中所取得之金融支援來源。若《訴訟透明法案》通過,原告所採取之法律策略將可能外洩,而第三方金融資助者亦將受到各方之抨擊,進而導致新創及中小企業在訴訟中更難取得金融支援。 綜上所述,若要降低訴訟之可能性,新創及中小企業須強化其對於專屬技術之保護,從根本減少專屬技術洩露之風險,以避免訴訟發生或進入後端訴訟。有鑑於新創及中小企業與大企業相比,在智財保護觀念上更接近學研單位,且對於營業秘密之管理多未臻完備,因此為確保其能有效落實對營業秘密之管控,建議新創及中小企業可參考智慧局所發布之《學研機構營業秘密管理實作要領》,量身訂作符合自身需求的營業秘密管理制度,並循序完善相應之營業秘密管理措施,以降低專屬技術被竊取的風險。 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)

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。

美國重新闡述無障礙通訊設備裝置

  為了落實美國2010年公布之21世紀通訊與視訊無障礙法(Twenty-First Century Communications and Video Accessibility Act of 2010,CVAA),讓身障者得以使用新興通訊技術,FCC於今(2013)年4月29日公布第二次報告與命令(Second Report and Order)。本次規範重點在修訂2011年對1934年通訊法(Communications Act of 1934)第716、718條之規範,使通訊服務與設備製造之業者,負擔更多的無障礙義務。   針對第716條,規範消費者終端設備,包括手機、筆記型電腦或平板電腦等,在安裝或具備瀏覽器後,將被視為具有提供先進通訊服務(Advanced Communications Services,ACS)之能力,而須提供身障人士無障礙使用非互連VOIP(non-interconnected VoIP)、電子通訊與視訊會議服務。第二次報告與命令相較於2011年,FCC將消費者終端設備皆納為先進通訊服務,而須承擔無障礙義務,本次規則限縮設備製造商之無障礙使用義務。至於第718條則是要求手機製造商與電信服務商提供之手機,如具有網路瀏覽器,則須能使視障者無障礙使用。例如以語音將網址輸入於地址攔(Address Bar)、或是準確使用工具鍵(例如是回復鍵),增加提供瀏覽器業者(e.g .微軟Google)之義務。   FCC要求2013年10月8日以後生產、提供的設備與服務,皆須符合第716、718條規範,使身障者更得方便使用通訊設備。不過, ACS在下述條件可不受無障礙使用限制: 1.手機無法進行相容。 2.設備為客製化、且未有公開販售。   美國於2010年時超過40%以上的成年人,使用網際網路收發郵件、或獲取即時消息,但是,身障者卻難以享有資通訊的便利性。是故,這次FCC對第716、718條重新闡述,是否能降低美國身障者之數位落差,更能受益於科技的進步,將是未來持續觀察的重點。

TOP