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。
IBM送大禮給開放原始碼軟體開發商,全美專利龍頭IBM宣布,釋出500項專利供軟體開發業者使用。此舉顯示IBM的智慧財產權策略有重大改變,而高科技產業同時將面臨挑戰。 IBM有意藉此在開放原始碼軟體開發業間建立專利共享的風氣,IBM資深副總凱利(John E. Kelly)表示,此舉是跨出一大步,希望其他人能追隨IBM做法,讓共享的專利能愈來愈多。另一位副總史托凌(Jim Stallings)指出,此舉是美國史上截至目前最大宗的專利開放案,意在鼓勵其它公司釋出專利以刺激科技創新。與此同時,美國專利商標局公布了去年度專利核發紀錄,IBM以獲得3248項專利勇冠全美,並將連霸紀錄推向連續12年,IBM去年度新添專利數量硬是比第二名的松下電器多出1314項。 IBM這次釋出的五百項專利,其領域涵蓋儲存管理、模擬多重處理、影像處理、資料庫管理、網路連結和電子商務。該公司希望透過此一開放授權計畫帶動開放原始碼軟體開發業的合作風氣,這有利將問題轉化成一個交流平台,也有助改良IBM的發明。 過去,IBM曉得利用專利授權創造更大利潤,這十年來IBM靠專利賺來的錢一直是勇冠全球,即使這次開放五百項專利,仍有數以千計的專利繼續為IBM賺取大筆佣金。大量開放專利的舉動造就IBM以較寬鬆定義重新詮釋專利法的先驅地位,評論家認為,這十年來的專利法改革侷限了軟體開發者的創新自由度,不再像促成個人電腦革新和網路革命的時空背景那般自由。IBM表示,該公司仍是專利的所有人,依舊保留運用專利對抗商用軟體製造商的權利。
經濟部預告試辦自願性綠色電價計畫(草案) 演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部(Division of Civil Rights, DCR)聯合發布「演算法歧視指引」(Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination),指出《紐澤西州反歧視法》(the New Jersey Law Against Discrimination, LAD)亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟,社會各領域已大量導入自動化決策工具,雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險,亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具,並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍,以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為,其適用主體相當廣泛,包含但不限於下列對象:雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人;而該法之適用客體亦有明確定義,為具有受保護特徵(如性別、族裔、身心障礙等)之自然人或法人。 此外指引特別說明,即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發,只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範,儘管無意歧視,其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言,若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶,但不評估其他族裔的潛在租戶,則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響,且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案,則該政策或行為構成歧視。例如,某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客,但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判,此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者,在不會對適用主體造成過度負擔的前提下,得向其提出合理請求,以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例,若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現(例如監測員工的休息時間是否過長),在未考量合理調整的情況下,該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率,「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於,縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法,但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題,以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰,並達到實質管制AI的效果。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議: 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。