澳洲主管機關起訴Google違法誤導客戶同意使用個資
2020年7月澳洲競爭及消費者委員會(Australian Competition and Consumer Commission, ACCC)正式對Google提告，針對Google於2016年的一項個資改變政策的內容，以誤導的方式取得用戶同意，而擴大使用個資範圍的行為。
於2016年，Google希望透過在其帳戶中所取得的個資，連結到用戶在非Google網頁中的瀏覽紀錄，如此Google將能夠依據這些資訊，更準確的在其他網站中投放廣告，以提升廣告費收入。為結合用戶於Google及其他網站的資料，Google需更改原本的個資隱私政策，然而事實上Google並沒有實際取得用戶對於此項改變的同意，反而以類似服務改進的通知：「我們為您的帳戶加入了一些可選擇性的功能，讓您能更好掌控Google所蒐集的資訊及使用方式，同時允許Google向您展示相關的廣告」等文字，誤導用戶藉以徵得用戶對個資政策改變的同意。
雖然Google承諾於2022年後，逐步移除Chrome瀏覽器中第三方Cookie的啟用，此動作將會阻止其他網站透過網路，追蹤到Google用戶的瀏覽紀錄，但由於目前Google還是依據用戶的瀏覽紀錄，針對用戶的特定偏好投放廣告來賺取收益，因此這種廣告模式短期內不太可能有所改變。若ACCC在這次與Google的訴訟中勝訴，那表示未來業者對於取得客戶同意(包括收集使用個資)的方式，從原本習慣使用概括性描述並隱藏使用個資真正目的等用語，來取的客戶同意的模式將有所改變。
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謝宜庭
法律研究員 編譯整理
AUSTRALIAN COMPETITION AND CONSUMER COMMISSION v GOOGLE LLC, NSD816/2020, (FCA. filed July.30, 2020) https://www.accc.gov.au/system/files/ACCC%20v%20Google%20LLC%20-%20Concise%20Statement.pdf (last visited Aug. 05, 2020).
AUSTRALIAN COMPETITION AND CONSUMER COMMISSION [ACCC], Correction: ACCC alleges Google misled consumers about expanded use of personal data (2020/27 July), https://www.accc.gov.au/media-release/correction-accc-alleges-google-misled-consumers-about-expanded-use-of-personal-data (last visited Aug. 05, 2020).
Anadolu Agency [AA], Australia charges Google for 'misleading' consumers (2020/27 July), https://www.aa.com.tr/en/asia-pacific/australia-charges-google-for-misleading-consumers/1923667 (last visited Aug. 04, 2020).
ROD McGUIRK , Australian watchdog accuses Google of privacy breaches, Taiwan News, Aug. 4, 2020, https://www.taiwannews.com.tw/en/news/3974942 (last visited Aug. 04, 2020).
Emily Booth,‘Your explicit consent’ – what it means and why the ACCC is taking Google to court (again), HOLDING REDLICH, Aug. 12, 2020, https://www.holdingredlich.com.au/your-explicit-consent-what-it-means-and-why-the-accc-is-taking-google-to-court-again (last visited Aug. 18, 2020).
Josh Taylor, Why is the ACCC taking Google to court and what could it mean for ads on the internet? The Guardian, July. 28, 2020, https://www.theguardian.com/australia-news/2020/jul/28/why-is-the-accc-taking-google-to-court-and-what-could-it-mean-for-ads-on-the-internet (last visited Aug. 18, 2020).
長久以來國際藥廠從大量販售的藥物中獲取上億元的營收，例如抗癌藥物與抗瘧藥物，均是萃取自中國的草本植物，但是這些擁有藥物傳統知識與遺傳資源的族群部落(the community)，卻只得到相對微薄的報酬。為此，世界智慧財產組織(The World Intellectual Property Organization)已經在過去五年中力圖達成將利益擴及到提供傳統知識與遺傳資源的族群部落。 許多先進國家到非洲、亞洲等地方蒐尋具有療效的植物後，回實驗室進行研發萃取其物質後做成藥物，但卻從來沒有主動的揭露其來源，也不曾主動的回饋其獲利給那些藥廠從中獲得藥物植物的族群部落。開發中國家已試著要去制止這非法的竊用傳統知識的行為。 但由於傳統知識是累積的，因此傳統知識的保護也面臨到如何認定其於何時已存在的困難。因此傳統的智慧財產保護體系對於不能確認個別權利人與權利標的範圍的傳統知識無法提供保護。 不過，世界智慧財產組織表示藥廠已開始關心並參與傳統知識利用的協議，因為這些投資億元於研發而已有成功結果的藥廠，並不希望他們處於一個法律上不確定的狀態。
澳洲擴大對中小企業之政府採購競爭機會聯邦採購規則（Commonwealth Procurement Rules）為澳洲財政部（Australia Government Department Of Finance）依公共治理、績效及課責法（Public Governance, Performance and Accountability Act 2013）授權所訂定之採購規範。澳洲財政部於2024年發布新修正之聯邦採購規則，並於同年7月1日生效。 新修正之聯邦採購規則除維持現行架構及核心精神外，另增訂聯邦供應商行為準則、擴大經濟效益評估、促進性別平等等措施，同時也擴大對中小企業之支援與協助。 為確保中小企業參與政府標案之公平競爭，新修正之聯邦採購規則要求澳洲政府在評估採購案時應適當提供中小企業競爭機會，並以符合最佳性價比之原則考量下列事項： 一、 向具有競爭力之中小企業進行採購之效益； 二、 中小企業參與競標之障礙，如投標之資金成本； 三、 中小企業之能力及對地區市場之貢獻； 四、 增加潛在供應商數量以最大化競爭所產生之效益，包含在合適之情況下，將大型專案拆分為數項小型專案。 此外，新修正之聯邦採購規則要求聯邦機構提高對中小企業採購之比例。依新修正之聯邦採購規則第5部分，超過澳幣10億元之採購契約，採購總金額中至少25%應係向中小企業採購，較修正前提高5%；超過澳幣2,000萬元之採購契約，採購總金額中則至少應有40%係向中小企業採購，較修正前提高5%。 本次修正是考量中小企業對於澳洲經濟有所貢獻，因此提高中小企業之採購比例，預計修正後亦可讓更多中小企業獲得採購機會。
經建會回應歐洲商會之建議：將積極鬆綁法規，強化區域整合 提供完善投資環境歐洲商會在 10 月 26 日舉行記者會，公布「 2006-2007 年建議書」。該份建議書肯定我政府改善投資環境的努力，但該商會仍然呼籲政府要加速兩岸貿易正常化、強化內部溝通與外部協調，才能提供最完善的國際投資環境。 根據統計，歐盟在台投資大幅躍升，今年更超越美國在台投資總額，居外資在台投資第一位，顯示歐商對於台灣投資環境的重視與信心；政府也有決心繼續鬆綁法規，強化區域整合，以提供完善投資環境。對於歐洲商會建議之重點議題，經建會已對於各項議題作出初步回應，並表示行政院相關機關會積極檢討並持續溝通。 經建會胡勝正主委強調，歐洲商會所關切的議題有些牽涉全面政治環境考量，例如擴大開放大陸商品來台或放寬大陸投資 40 ％上限等，將請主管機關朝放寬方向為整體性之研議規 劃； 其至於他屬現行政策可行但未解決問題，經建會將持續協調相關部會，朝開放的方向規劃推動。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。