英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2020年10月21日發布《資料主體近用權指引》(Guidance of Right of access),針對資料主體行使資料近用權之請求(Data Subject Access Request, DSAR),受請求之機構應如何進行識別判斷、簡化處理方式,以及特殊例外情況等法遵重點提供指導方針,並進行實例說明解析,以幫助受請求之機構在面臨資料主體之近用權請求時能快速且有效的處理。
英國「個人資料保護法」(The Data Protection Act 2018)依據歐盟「一般資料保護規則」(GDPR)於2018年重新修訂,其中資料近用權更是對於資料主體相當重要的基本權利,進而影響受請求之機構必須了解如何有效率的處理資料近用權之請求,並確實履行其在法規上所要求的保護義務,主要分為三點:
於2023年5月22日愛爾蘭資料保護委員會(Ireland's Data Protection Commission, DPC)對於Facebook的母公司Meta將歐盟境內資料傳輸到美國的行為做出開罰12億歐元的決定,並暫停資料跨境傳輸行為,再次引起了各界對於資料跨境傳輸的關注。 針對跨國提供網路服務的企業,如何確保企業處理資料的方式可以符合多國的法規要求,向來是一困難的問題。自從2015年「安全港隱私準則」(Safe Harbour Privacy Principles)被歐盟法院宣告失效後,美國與歐盟試圖就資料跨境傳輸重新達成一個可符合雙方要求的框架,包含2020年被歐盟法院宣告無效的「隱私盾框架」(EU-US Privacy Shield Framework),而2022年3月雙方達成原則性同意的歐盟美國資料隱私框架(EU-U.S. Data Privacy Framework, DPF),惟就美國於同年10月發布用以實施之行政命令(EO 14086),亦於2023年5月被歐洲議會認為對於歐盟境內資料的保護不足。 2023年6月8日英國跟美國共同發布建立英美資料橋(UK-US data bridge)的聯合聲明,以建立起英美之間的資料流動機制,但該英美資料橋是基於歐盟美國資料隱私框架做進一步的擴展,能否符合歐盟對於資料保護的要求,目前尚無法預期。 目前的商業模式中資料跨境傳輸是難以避免的現實困境,各國亦就資料跨境傳輸建立框架,企業需持續關注自身營業所在地之法規變化,以即時因應調整自身管理機制。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw/)
避免昂貴訴訟成本,微軟參與專利審查團隊微軟成為crowdsourcing(集結式資訊來源)服務的第一會員,其服務用於對抗專利流氓(patent trolls)所提出昂貴的訴訟,挑戰將訴訟中所使用的軟體專利使之無效。 Litigation Avoidance是由全球線上社群100萬名科學家及技術人員所組成的Article One Partners所建立的一種付費服務。該組織採用crowdsourcing,其為透過網際網路所採用的一種社交媒體工具,藉由找出前案或先前揭露資料中證明專利無效之證據。而Article One所取得的利潤是由使用crowdsourcing資訊的企業而來的,但並未對外揭露收費的價格。 根據Article One指出,Litigation Avoidance主要針對的目標是專利流氓,其為購買大量專利,透過所買的專利向其他企業提出訴訟,進而要求權利金或授權金。 受到專利流氓提出訴訟的微軟指出,Litigation Avoidance服務將是應訴前調查專利品質的另一種工具。微軟首要專利律師Bart Eppenauer說明,”使用Litigation Avoidance服務其目的為降低風險及降低潛在的訴訟成本”。 Article One試圖解決問題之一,為crowdsourcing技術可於數周內得到專利評估結果,可取代需花費數月或數年始得產生結果的美國專利商標局低效能的專利審查系統。
綠不綠有關係?!-論綠色資料中心及其相關能源效率法制政策 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。