歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office)於今(2020)年第三季公布最新智財侵權狀況報告,研究報告為其智庫「歐盟智慧財產權侵權觀察平台(The European Union Observatory on Infringements of Intellectual Property Rights)」所執行,並結合經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development)之數據資料,每年以不同主題呈現當年世界智財侵權狀況。今年以「智財權為何重要、智財侵權與打擊仿冒之戰爭」為主題,重點如下:
尤其進入AI與5G時代後,智財密集產業對世界經濟貢獻度可望逐年上升,但侵權狀況恐怕亦同,咎因於該產業之興盛與背後龐大的潛在利益。因此持續推動建立企業的智財意識與防護能力,有其必要性,以助於提升產業發展潛力與整體營運獲利。
為達到二○一○年二氧化碳排放量比一九九○年降低百分之十的目標,瑞士政府已決定明年開徵取暖用油稅,及提高汽油與柴油進口稅。瑞士環境部長勒恩伯格警告,假如溫室氣體排放程度不能降低,可能會課徵更多的燃料捐。 瑞士的「二氧化碳法(CO2 LAW)」奠定了永續能源政策及氣候變遷政策,規定到二○一○年,石化燃料排放的二氧化碳必須比一九九○年水準低百分之十,超過京都議定書的百分之八。瑞士當局已決定,二○○六年起,每公升取暖用油將課徵稅收九分瑞士法郎,汽油與柴油進口稅每公升增加一點六分。 在去年十月,瑞士政府提出四種不同課稅建議,經過諮商,多數贊同取暖用油稅,因為百分之六十的二氧化碳排放來自取暖用油。勒恩伯格表示,這項稅收是公平的,已採取減少二氧化碳排放措施的個人與公司受到的影響較小,「污染者付稅」將可鼓勵採取有利於環境的措施。 瑞士政府並認為,其他溫室氣體排放也會因此降低,健康衛生的開支也因此下降。
加拿大因應數位變革修訂新隱私法加拿大政府於2026年6月15日提出C-36號法案,旨在訂定《保護隱私與消費者資料法》(Protection Privacy and Consumer Data Act, PPCDA)。該法案將更改已有25年歷史之《個人資料保護與電子文件法》(Personal Information Protection and Electronic Documents Act,下稱電子文件法),以PPCDA取代電子文件法中關於隱私保護之規範,以更全面、完整之法律框架保障個人隱私權利。目前PPCDA僅為草案,現仍在一讀階段。 壹、事件摘要 加拿大現行私部門之隱私法規已執行25年,然而隨著AI普及、深偽技術之出現、演算法自動化決策及網路對兒童資料之蒐集等數位新興隱私問題,加拿大政府認為有必要調整其現行隱私規範,以確保私部門之隱私規範能因應數位時代下之隱私風險。為此,加拿大創新、科學及經濟發展部(Innovation, Science and Economic Development Canada, 下稱ISED)之AI與數位創新部部長(Minister of Artificial Intelligence and Digital Innovation)代表政府向眾議院提出C-36法案,透過制定PPCDA,更新並現代化加拿大私部門之隱私法規以因應數位時代。 加拿大政府2026年6月初發布國家AI策略—全民AI(Canada’s National Artificial Intelligence Strategy: AI for All,下稱加拿大AI國家戰略)。加拿大國家AI戰略中提出隱私規範於AI時代下之重要性,要求更新加拿大之個資及隱私保護規定,透過隱私保護法規之訂定,確保公民及兒童皆能於數位時代下受到保護。C-36號法案係於加拿大AI國家戰略發布後旋即提出,以該戰略為基礎落實數位信任與推動隱私安全。 貳、重點說明 PPCDA之立法目的是為了應對大量仰賴個資分析、流通及交換之數位時代而建立之個人資料保護規則,同時該法亦將個人資料隱私權定調為個人基本權利。此外,法案制定相關規定兼顧組織需求,始組織得於合理且適當情形下蒐集、利用或揭露個人資料。落實加拿大AI國家政策之創新精神,並同時建立不阻礙創新之私部門隱私保護網。法案之重點說明如下: 一、加強數位時代下之個人資料自主權利 法案為落實隱私為基本權利之立法目的,提升資料當事人對資料之控制權及透明度,使資料當事人於數位時代下更能夠有效控制其個人資料之利用並保障其權利,確保資料當事人之個資被負責任、透明且適當利用。 (一)同意請求須明確 組織若欲利用當事人個資,原則上必須取得當事人之同意方得利用,並且於尋求當事人同意時必須將其蒐集、利用及揭露當事人個資之目的、方式、處理後合理可預見之後果、所欲蒐用之資料類型及可能揭露之第三方等事項告知當事人。在同意要件上,法案要求組織於蒐集當事人個資時,必須以通俗易懂之文字向當事人說明前述事項,並且在確保當事人充分之知情之情形下取得其明示同意。 (二)自動化決策系統(Automated Decision System)之透明度要求 組織若欲使用自動化決策系統對當事人做出涉及法律或類似重大影響(significant effect)之預測、建議或決策時,必須應當事人請求,向其提供該決策之說明。該說明應包含自動化決策系統做出決策所利用之個人資料類型、來源,以及做出該當決策之主要原因。 (三)刪除權 在特定情形下,資料當事人得要求組織刪除或銷毀已被組織蒐集之個人資料。特定情形包含:個資之蒐集、處理及利用違反本法、當事人撤回其對該當個資蒐集、處理或利用之部分或全部同意或該個資之蒐用目的已喪失。 (四)資料可攜權(Data Mobility) 於特定之資料移轉框架下(如電信資料移轉),當事人有權要求組織將其個人資料,於不同組織及服務提供者間安全移轉。 (五)提高對兒童個資之保護 鑒於數位時代下未成年人較以往更容易陷於個資外洩所造成之衍生風險,該法案將未成年人之個資列為敏感資料(Sensitive Information),對未成年人個資建立更嚴格之規範。例如,在蒐集、利用未成年人個資前,必須明確取得其父母或監護人(guardian or tutor)之同意,並排除默示同意之適用。此外,若組織收到兒童個資之刪除請求,組織具有刪除義務,並無例外適用。 二、促進創新 (一)負責任之資料利用及降低隱私風險 法案要求組織需建立隱私管理計畫(Privacy Management Program),明確列出合規之政策及程序,包含個資保護政策、投訴處理方式及員工培訓等,確保在資料利用及創新過程中不侵害當事人隱私。 (二)明定資料去識別化 法案中明確區分去識別化(de-identify)及匿名化(anonymize)之界線。組織得於未取得當事人同意之前提下,以研究、開發及創新(Research and Development)目的,於內部安全利用去識別化之個人資料。 (三)共同監管制度 法案中明定共同監管(Co-regulation)框架規範,允許產業工會或民間組織自行制訂符合該行業別之行為準則,並遵循認證制度,在提報委員會核准。 三、保護加拿大數位主權 就個資之跨境傳輸而言,PPDCA草案 要求組織對個人資料應設適當安全措施。例如,組織於傳輸或揭露個人資料至加拿大境外前,應依規定進行隱私影響評估,並且實施相應措施以降低隱私影響評估結果之風險。 四、執法監督 加拿大政府將以新成立之數位安全與資料保護委員會(Digital Safety and Data Protection Commission of Canada)作為PPCDA之主管機關,該委員會亦將負責《數位安全法》(Digital Safety Act)之制定。兩部法案皆為數位時代下之重要法案,透過委員會統籌,使跨領域之隱私及數位安全之複雜議題能相互調和,在法律適用上取得更大之一致性。 參、事件評析 AI發展快速,為因應新技術對個人資料保護帶來之衝擊,各國皆陸續開始針對隱私相關規定進行不同程度之修訂。加拿大PPCDA草案係於數位時代下,同時兼顧資料創新及個人隱私權利保障之立法範例。其中,在資料運用上其明確區分去識別化及匿名化之差異,並制定了較為彈性之資料應用規定。法案明文,組織得不需取得當事人同意,即以研究開發及創新為目的,於內部利用「去識別化」之個人資料。該立法將為AI技術之模型訓練及資料分析,提供高度彈性及應用空間,平衡了傳統個資法當事人同意為前提及目的限制對科技發展造成之阻礙。 此外,面對數位時代下可能產生之個資風險,該法案亦有所回應。其明確規定自動化決策系統之透明度義務,並賦予當事人要求解釋之權利,強化當事人對其資料之自主;對於未成年人於數位時代下之個資風險,亦透過將未成年人個資視為敏感資料之機制,使未成年人得受到更嚴謹之保護;針對新創產業之發展,法案透過合規比例原則之規定,給予組織依據其量能調整隱私管理計畫之空間,避免對中小企業造成過多負擔而阻礙創新。 我國個人資料保護委員會籌備處於民國114年針對個人資料保護法進行修訂,惟該次修法主要係針對個人資料保護委員會成立所為之組織任務調整,仍未就法律實質規範進行修定。 關於個人資料自主權利,現行個資法在當事人同意請求權,雖有類似規定,但當事人同意之規定上並未包含確保當事人自主性之要件,在同意條款之書面文字規範上也無特定要求。另就刪除權而言,依據現行個資法,當事人無法單純透過撤回同意,要求資料控制者將其資料刪除。除此之外,自動化決策、資料可攜權、及兒少個資保護之強化等數位時代下之個資保護議題,我國現行個資法中並未有相關規範。為因應數位變遷所為之立法改變,建議我國可參考加拿大之修法方向,強化資料當事人對其個資之自主權及對未成年之保護,以因應數位時代下之個資風險。 為有利於產業創新同時能確保個資安全之規範,加拿大此次修法賦予產業建立符合需求之共同監管制度、加強個資跨境傳輸之事前評估等,尤其在假名化制度上之變革更是為資料創新運用增加彈性。反觀我國個資法,於近兩年之修法上僅就資料去識別化有部分修訂,將原規定之「無從識別特定當事人」定義修正為「運用當時技術方式無從識別當事人」,此種較為相對性之標準,但仍未解決實務上假名化與匿名化之管理及應用差異。且於應用上,仍是以傳統之學術研究、統計目的為限,新興科技研發仍會受制於傳統個人資料保護規定。為能促進個資運用及產業發展間之平衡,加拿大之作法得做為未來修法上之參考,透過制度、機制之建立,更彈性地運用個人資料。 整體而言,從加拿大此次對隱私法規之修訂,可見隱私保障與產業創新之調和。我國未來於個資法修法研擬時,亦能參考加拿大之平衡路線,於保障國人個人資料權利之同時,提供新興科技產業發展之合規空間,創造兼具安全及彈性之個資保護環境。 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/)
美國總統歐巴馬宣布增加強化美國網路安全預算經費為強化並有效因應網路安全相關議題,美國總統歐巴馬日前於4月10日提出在2014財政年度(於2013年10月開始起算)增加強化網路安全經費之建議,期待透過藉由加強並建置相關網路安全機制的方式,有效解決目前美國所面臨來自中國、伊朗、俄國、以及其他國家之的網路安全威脅;同時,其亦希望藉此厚植並改善美國政府,以及私人企業的電腦網絡防禦能力。 本次由美國總統歐巴馬所提出的國家網路安全策略主要可區分為二部分:1. 加強美國網路事件(cyber incidents)的彈性度,以及2. 減少網路威脅事件。首先針對加強美國網路事件彈性度的部份,主要會透過a. 強化美國數位基礎建設,進而能有效抵禦滲透和干擾,b. 改善美國對於複雜和敏捷的網路威脅防禦能力,以及c. 培養針對不同類型的網路事件,皆能快速應變並恢復的能力,這三個方法來加以落實。而就減少網路威脅事件的部份,則計畫以透過a. 與美國友邦結盟的方式,共同研議國際網路規範,b. 強化網路犯罪的法律執行能力,和c. 遏止潛在對手就現有之美國網路漏洞採取不當行動,三個策略模式的實施來加以實踐。然而除了上述的兩個策略及其子項的具體落實外,美國政府亦強調串連各政府部門,以及私人企業團體間之合作重要性,以及建立一個能夠使得網路維護人員及其他相關人員,得以快速取得相關網路安全資訊的便捷管道亦為重要。 隨著全球資通訊網路交流互動以及依賴程度日益增長,如何有效兼顧個人網路安全隱私及使用自由,並同時確保網路資訊流通的安全性,乃為目前強加網路安全的重要關注焦點。本次美國總統歐巴馬所提出的網路安全推動策略走向,及其如何加以落實,實值得持續關注。
論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日 科學研究以提升全人類之福祉為本,醫療健康研究資料的共享,有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用,美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關,資料之公開不僅應遵守法律之限制,尚應注意資料之生命週期,並訂定時限;受政府資助之研究,所產出之資料以免費近用為原則,政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之,科學研究資料的近用,有助於提升科學發展,政府於制定共享政策的同時,亦應一併考量國際合作的情況,並以免費近用為原則,研議資料公開策略。 為增進科學資料的效益,美國國家衛生研究院(National Institutes of Health,簡稱NIH)設置科學政策辦公室(Office of Science Policy,簡稱OSP)制定完整的政策,領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理,和受NIH資助研究的成果與價值;藉由廣泛的分析與報告,提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面,NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」,生物醫學研究的進展,取決於科學資料的近用;共享科學資料,有助於驗證研究結果,研究者整合資料以強化分析,提升難以生成資料的再次應用,加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理,促進科學資料的近用,以驗證並共享研究成果。 為輔助資料之開放共享,NIH公告資料管理與共享政策(NIH Policy for Data Management and Sharing,以下簡稱DMS政策),目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為:「在科學社群普遍接受記錄事實的素材,研究發現能反覆的驗證,不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體,例如實驗室標本[5]。」。換言之,並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準,而係以該科學資料是否屬事實之記載,和研究成果能否反覆驗證為判斷。 另,NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享,如:科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限,適用並於計畫中呈現;若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式,NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR(Findable、Accessible、Interoperable、Reusable)原則,共享的資料類型,首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料,次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件;NIH鼓勵科學資料盡快共享,不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之,即使各該研究計畫不適合既有的共享策略,於計畫提案時,研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式,並以FAIR原則為依準。 研究團隊提供的科學研究資料,將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7],並描述理想的儲存資料庫特色為:「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制,及資料保留策略[8]」。由此觀之,資料庫的設計應易於科學資料的檢索;並在資料的近用上,維護資料之安全、完整、機密等。 NIH共享資料之實際應用上,為共享基因研究資料,NIH於2014年提出基因資料共享政策(Genomic Data Sharing Policy,以下簡稱GDS政策),包含NIH資助指南與契約;NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究,生成之大規模人類或非人類之基因資料,將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。 GDS政策課予研究者提供基因資料的義務;研究者近用基因資料,亦應遵守基於研究使用控制近用資料(Controlled-Access Data)的條款[10]。研究人員受NIH核准後,方能將NIH控制近用的資料,應用於第二次研究(secondary research)[11]。由NIH資料近用委員會(Data Access Committee)審查,研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另,基因摘要結果(Genomic Summary Results,以下簡稱GSR)隸屬於NIH政策[13],並依據GDS政策目的,將GSR定義為由研究者提供的摘要統計(summary statistics),非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之,NIH以對控制近用資料的應用核准,在資料之限制近用與科學發展間,取得平衡。 為回應COVID-19,加速治療與疫苗的研發,NIH的資料共享與管理政策,緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求,該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論,將資料共享內化於研究過程中,有助於全球同步更新研究的進程,共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址:Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).