2019年9月英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)啟動沙盒計畫(ICO Sandbox)測試階段(beta phase),由ICO所選10個測試專案,透過解決當今社會問題,例如如何減少暴力犯罪、大學如何促進學生的心理健康、新技術如何改善醫療保健等,期能促進公眾利益。
各專案在滿足創新性和可行性前提下,同時也面臨著複雜的資料保護議題,因此ICO持續與各專案溝通,提供其應用現有個資保護指引之建議,如歐盟一般資料保護規則之資料保護影響評估指導文件(Guide to the GDPR - Data protection impact assessment)、資料保護自我評估工具包(Data protection self-assessment toolkit)等。自2019年3月底開始(受理申請)迄今,ICO沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題如下:
未來的6個月,ICO將持續與各專案合作,使其為有效的解決方案,為公眾提供創新合規之產品與服務,並成為未來結合資料保護和創新應用之規劃藍圖,以奠定隱私保護的基石。
近年專利蟑螂(Paten Troll)、非專利實施實體(Non-Practicing Entity, NPE)的興起,使得國際上智慧財產權的運用出現巨幅變化。美國政府、企業及學界皆認為專利蟑螂濫訴現象為亟待解決之課題,而相繼投入研究,並於近日陸續發表重要之研究報告。 繼今年(2012)8月,美國國會研究處 (Congressional Research Service)提出對抗專利蟑螂之研究報告後(“An Overview of the "Patent Trolls" Debate”)。隸屬國會的政府課責署(Government Accountability Office, GAO, 另譯審計總署)所資助的研究團隊,亦於杜克大學科技與法律評論(Duke Law & Technology Review)發表相關研究。研究團隊採取實證的研究方法,於2007年~2011年間,每年度隨機抽樣100家涉及專利訴訟的公司,總計抽樣500家公司。依據該項研究結果,去年(2011)由NPE所提起的專利訴訟,佔研究樣本的40%,相較於5年前的數據,成長幅度高達2倍。本項研究可歸納以下兩項要點: 1.專利訴訟主體的變化 由NPE為原告所提起的專利訴訟數量呈現極速成長;由企業為原告者則逐年下降;同為非專利實施實體之大學,其作為原告所提起之訴訟則未達1%。 2.訴訟並未進行實質審理 由NPE提起之訴訟,其目的在於獲取和解金或授權金,故絕大多數係申請作成即時判決(summary judgement),即當事人一致認為對重要事實不存在爭議,而向法官申請不為事實審理,僅就法律問題進行裁決。 就此,該研究團隊認為,NPE已成為專利制度,甚至係整體經濟之一環,故提出應以「patent monetization entities」取代過往NPE的稱呼,強調此類公司以專利授權或專利訴訟作為公司營利之來源,如此將更為貼切。
從英國 NHS 國家 IT 計畫看電子病歷之推動:以病患個人資訊隱私保護為中心 什麼是「商標的反向混淆誤認」?2008年,連鎖咖啡店85度C告85.1度C商標侵權,台北地院以85.1度C影響了85度C的商譽和正常收益,判賠新台幣47萬元。-這是商標侵權爭訟常見「商標混淆」的具體場景,也是所謂的「正向混淆」(Direct Confusion)。試想,現在主客易位,85.1度C 是間小店,耕耘許久仍沒沒無聞;而85度C推出即一炮而紅、門庭若市。85度C是後來者,他是否可以商標混淆為由,主張85.1度C影響了其商譽和正常收益?這個「後商標比前商標強勢」的假設就涉及「反向混淆」(Reverse Confusion)。 所謂「商標的反向混淆誤認」,按經濟部智慧財產局〈行政法院105年度判字第465號判決研析〉,係指:「後商標因較諸前商標廣為消費者所知悉,消費者反而誤以為前商標係仿冒後商標,或誤認為前商標與後商標係來自同一來源,或誤認兩商標之使用人間存在關係企業、授權、加盟或其他類似關係。」 美國於1976年之Big O Tire Dealers, INC. v. Goodyear Tire & Rubber Co.案首度在侵害商標權訴訟承認有反向混淆之適用。然而,由於美國採「使用主義」(First to use),商標之認定係以使用的先後判斷之。而我國採註冊主義,商標先後以申請註冊的時間判斷之。我國最高行政法院105年度判字第465號判決則明確表示商標法明文規範商標註冊申請乃採先申請主義,排除反向混淆理論之適用。
紐約通過法案,將禁止企業使用未能通過偏見審計的自動化招募系統紐約市議會於2021年11月10日通過紐約市行政法規的修正法案,未來將禁止雇主使用未通過偏見審計(bias audit)的「自動化聘僱決策工具(Automated Employment Decision Tools)」,避免因為自動化工具導致的偏見與歧視,不當反映於雇主的最終聘僱決策。 於該法所定義之「自動化聘僱決策工具」,係指透過機器學習、統計模型、數據分析或人工智慧之運算,以實質性協助或取代決策過程,影響最終聘僱決定。而聘僱決定包含篩選應徵者以及對員工作成是否晉升之結果。偏見審計由獨立審計員針對自動化聘僱決策工具進行測試,藉以評估該自動化聘僱決策工具對於雇主依法應申報資訊的影響,例如是否影響及如何影響員工性別、族裔、職位、職務等特徵分布情形。該法並規定雇主或職業介紹機構只有在滿足以下條件的前提下,始得使用自動化聘僱決策工具,包括: 一、通過審計義務:自動化聘僱決策工具須於1年之內通過偏見審計(bias audit)。在使用該工具前,應將該最新審計結果摘要及該工具發行日公告於雇主或職業介紹機構的網站上。除非另有規定,如未有公告,應徵者或員工得提出書面要求雇主於30日內提供自動化聘僱決策工具所收集的數據類型、來源及雇主或職業介紹機構之數據保留政策之相關資訊。 二、通知義務:如欲使用自動化聘僱決策工具對居住在紐約市的員工或應徵者進行評估時,雇主應於使用前的10個工作日內通知該員工或應徵者,且應通知用於評估時所使用之工作資格或特質等參數,並允許應徵者或員工申請以替代方式進行評估。 如雇主或職業介紹機構違反上開規定,第一次違反者將承擔500美元的民事懲罰(civil penalty),如連續違反者,對於之後的違反將承擔500至1500美元不等。目前該法案仍待市長簽署,該法案如經市長簽署通過,將於2023年1月1日生效。