歐盟COVID-19疫情位置資料和接觸追蹤工具使用指引
歐洲資料保護委員會（European Data Protection Board, EDPD）於2020年4月24日公布COVID-19疫情期間使用位置資料和接觸追蹤工具指引文件(Guidelines 04/2020 on the use of location data and contact tracing tools in the context of the COVID-19 outbreak)，就針對COVID-19疫情期間，歐盟成員國利用定位技術和接觸追蹤工具所引發的隱私問題提供相關指導。
EDPD強調，資料保護法規框架於設計時即具備一定彈性，因此，在控制疫情和限制基本人權與自由方面可取得衡平。在面對COVID-19疫情而需要處理個人資料時，應提升社會接受度，並確保有效實施個資保護措施。然而資料和技術雖可成為此次防疫重要的工具，但此次的資料利用鬆綁應僅限用於公共衛生措施。歐盟應指導成員國或相關機構，採取COVID-19相關應變措施時，若涉及處理個人資料，應遵守有效性、必要性、符合比例等原則。本次指引針對利用位置資料和接觸追蹤工具的特定兩種情況，闡明其利用條件和原則。情況一是使用位置資料建立病毒傳播模型，並進一步評估及研擬整體有效的限制措施;情況二是針對有接觸史病患進行追踪，目的是為通知確診病人或疑似個案以進行隔離，以便儘早切斷傳播鏈。
EDPB指出，GDPR和電子隱私保護指令（ePrivacy Directive）均有特別規定，允許各成員國及歐盟層級公共單位使用匿名及個人資料監控新冠病毒的傳播，並呼籲透過個人自願性安裝接觸追蹤工具。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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潘俊良
高級法律研究員 編譯整理
2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合（Connected Industries）為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟，以建立創新附加價值的產業社會為目標，以實現產業整合並促進創新與競爭環境，於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」，進行日本競爭政策檢討，並於28日發佈第一階段報告書。 本報告中提出四種大數據應用的商業模式，分別為：單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外，亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集，運用到其他的領域（例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算）。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質，或應用到新發展的領域。 報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力，包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性，因其他競爭者也可能取得相同資料，故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異（與競爭者能區別）。第三是資料運用可能性，應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。
歐洲議會通過「關於著作權與生成式人工智慧－機會與挑戰」決議，向執委會提出政策建議歐洲議會於2026年3月10日通過「關於著作權與生成式人工智慧－機會與挑戰」決議（European Parliament resolution on copyright and generative artificial intelligence – opportunities and challenges）。有鑑於生成式 AI 經常發生未經授權在網路上抓取作品、無視權利保留或使用非法來源作品等侵權行為，歐洲議會特別通過本決議，闡明其就生成式 AI 相關著作權議題之立場，並就歐盟未來在此領域之政策方向與法制建構，向執委會提出具體作法建議。其重點摘要如下： 一、保障權利人對 AI 作品利用之完整掌控權 權利人對其作品用於 AI 訓練或後續應用（如推論與 RAG）應擁有完全控制權。執委會應建立保障機制，並針對新聞媒體遭大規模抓取利用之困境，研擬專門的保護措施。 二、推動自願性集體授權協議，衡平權益保障與資料需求 為兼顧權利人獲得公平報酬與 AI 業者取得高品質訓練資料之需求，執委會應推動自願性集體授權協議，平衡雙方利益。 三、落實退出權（opt-out） 執委會應評估可行的技術方案，以識別並尊重權利人拒絕其作品被用於AI訓練的權利保留聲明，並指定歐盟智慧財產局（EUIPO）擔任受信任之中介機構(trusted intermediary)，負責管理相關opt-out事項。 四、完善透明度架構，並導入「可推翻推定」機制強化執行 執委會應建立全面的透明度架構，在溯源管理方面，要求通用 AI 模型和系統業者提供受保護作品清單及來源證明，以及網路爬蟲紀錄，且網路爬蟲需具備可識別性；在內容識別方面，執委會應制定AI生成內容標註行為準則，落實AI生成內容之偵測與告知義務，強化對提供創意內容之平台履行透明度義務狀況之監督。執委會應建立「可推翻推定」（Rebuttable Presumption）機制，相關業者如未遵守上述透明度義務，即推定其已使用受保護作品，權利人於訴訟中勝訴時，訴訟費用將由AI業者承擔。 五、落實著作權授權報酬制度，強化自主授權 歐洲議會反對以「總額支付」（Flat-rate）方式進行全球授權；權利人對授權條件與報酬應擁有自主決定權。執委會應建立相關框架，鼓勵業者尋求合法授權並支付合理報酬；同時，應針對業者「過去」利用受著作權保護作品之行為，研究具體補償方案。 六、完善補充性法律框架以強化監管 歐盟現行著作權法規已不足以應對生成式AI之挑戰，尤其《數位單一市場著作權指令》（CDSM 指令）針對 AI 訓練之規範仍存在模糊地帶，執委會應建立補充性法律框架（Supplementary Legal Framework），明確生成式AI相關著作權授權規則，以有效遏阻AI開發者違規行為。 歐洲議會之決議案並不具法律約束力，然依歐盟立法程序，執委會所提出之立法草案，須經歐洲議會與理事會共同審議通過始能生效，本決議暨已揭示歐洲議會於相關議題上之政策立場與建議，執委會於後續研擬立法草案時，勢必將其納入重要考量，以利後續立法程序之推進。是以，本決議內容實具重要之實務參考價值。
歐盟提出人工智慧法律框架草案歐盟執委會於2020年2月公布《人工智慧白皮書》（AI White Paper）後，持續蒐集各方意見並提出新的人工智慧規範與行動。2021年4月針對人工智慧法律框架提出規範草案（Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence），透過規範確保人民與企業運用人工智慧時之安全及基本權利，藉以強化歐盟對人工智慧之應用、投資與創新。 新的人工智慧法律框架未來預計將統一適用於歐盟各成員國，而基於風險規範方法將人工智慧系統主要分為「不可接受之風險」、「高風險」、「有限風險」及「最小風險」四個等級。「不可接受之風險」因為對人類安全、生活及基本權利構成明顯威脅，故將被禁止使用，例如：政府進行大規模的公民評分系統；「高風險」則是透過正面例舉方式提出，包括：可能使公民生命或健康處於危險之中的關鍵基礎設施、教育或職業培訓、產品安全、勞工與就業、基本之私人或公共服務、可能會干擾基本權之司法應用、移民與庇護等面向，而高風險之人工智慧在進入市場之前須要先行遵守嚴格之義務，並進行適當風險評估及緩解措施等。「有限風險」則是指部分人工智慧應有透明度之義務，例如當用戶在與該人工智慧系統交流時，需要告知並使用戶意識到其正與人工智慧系統交流。最後則是「最小風險」，大部分人工智慧應屬此類型，因對公民造成很小或零風險，各草案並未規範此類人工智慧。 未來在人工智慧之治理方面，歐盟執委會建議各國現有管理市場之主管機關督導新規範之執行，且將成立歐洲人工智慧委員會（European Artificial Intelligence Board），推動人工智慧相關規範、標準及準則之發展，也將提出法規沙盒以促進可信賴及負責任之人工智慧。