新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路
資訊工業策進會科技法律研究所
2021年3月9日
2021年2月,日本經濟團體聯合會(以下簡稱「經團聯」)發布其所舉辦有關「後疫情時代的數位政府與數位經濟」之座談會研討內容。該座談會於2020年12月舉辦,主旨為探討日本持續推進數位轉型與邁向社會5.0目標之過程中,面對新冠肺炎疫情之擴大,有何待解決之課題[1]。
壹、主要問題
數位轉型之層面所涉甚廣,本文認為可初步分為政府面、企業面及個人面。首先,就政府面而言,可探討如何建立e化政府並提供民眾便捷服務。其次,就個人面而言,則可能涉及消費者資料之蒐集與個人隱私資料保護之議題。最後,就企業面而言,則包含同種企業或不同企業間彼此蒐集到的資料共享、利用及分析。
針對企業間,擔任數位經濟推進委員長之篠原弘道於會中指出,數位轉型致力於價值創新,然而,日本業界間的數位轉型存在一極大的待突破問題,即是彼此對於資料資源之分享,尚存不信任甚且互相猜疑,此將不利於資料共享之發展。篠原弘道進一步說明,數位轉型以突破空間與距離之屏障為特色,欲突破此一屏障有賴於民間企業彼此間的合作與信賴,僅只單一企業的資料本身無法有效達至此目標,呼籲日本國內企業能協力合作,強化數位流通與交流[2]。
執此,如何促進企業間的資料分享,建立互相信賴的關係,突破業界間彼此藩籬,即為官方及民間所應努力的目標。
貳、具體案例
就民間而言,日本已有民間發起之企業共享平台,例如2018年5月至12月,三菱房地產於東京車站周邊之大丸有地區進行實驗性的OMY(大手町、丸之內到有樂町一帶的區域,日本俗稱Daimaruyu,簡稱OMY))資料活化計畫,驗證跨行業別企業間的資料利用分配與有效性,期盼能將資料應用於促進該地區的經濟成長、帶動觀光發展,甚至規劃災害措施[3]。
提供該計畫資料服務平台的富士通有限公司經理池田榮次指出,該計畫為了建立彼此信任感,而非一味地僅關注於資料的分析,進行了多達12間公司之間的對談,並也得到了一定的成效。
參、事件評析
有關企業面的資料活用,本文認為可大致分為「單一公司」、「同業種內」及「異業種間」三者。單一公司之資料活用,以壽司郎為例,其將每盤菜餚均以IC標籤管理,藉以蒐集每盤菜餚之新鮮度、銷售情況。從而,累積之資料即可運用於掌握消費者喜好,並避免食材之浪費等[4]。同業種內則涉及相同類別的企業間,藉由共享資料以減低成本。例如不同藥物研發公司,藉由樣本試驗共享,從而擴增實驗母群體之數量[5]。異業公司則可能由位於同一地區之不同企業所構成,例如前揭大丸有OMY資料活用計畫。
經團聯所提出之議題,乃著眼於同業種內及異業種間的跨公司間資料交流不易,因而提出民間企業積極跨越藩籬之呼籲。我國於推動資料共享平台等相關政策時,亦可思考政府端可提供何種支持及資源,以側面促進同種或不同種企業間之資料共享意願;同時,如何令企業理解到彼此間的合作協力,將是新興價值得以開拓的寶貴契機,亦是一大值得省思之重點。
參考連結
日本經濟團體聯合會2月份月刊特集〈後疫情時代的數位政府與數位經濟〉https://www.keidanren.or.jp/journal/monthly/2021/02_zadankai.pdf
[1]〈ポストコロナのデジタルガバメントとデジタルエコノミー〉,《経団連月刊》,2月号期,(2021)。
[2]同前註,頁15。
[3]〈異業種データ活用で、東京のビジネスエリアが生まれ変わる【前編】〉,Fujitsu Journal,https://blog.global.fujitsu.com/jp/2019-07-26/01/,(最後瀏覽日:2021/03/09)。
[4]〈15社のビッグデータ活用事例から学ぶ、成果につながる活用の方法〉,https://liskul.com/wm_bd10-4861#3_IC(最後瀏覽日:2021/3/9)。
[5]独立行政法人情報処理推進機構,〈データ利活用における重要情報共有管理に関する調査 調査実施報告書〉,頁9(2018)。
環保署近日表示,一九九八年所訂二氧化碳減量標準無法達成,建議參考經濟合作暨發展組織( OECD )模式,在二○二五年年平均成長率降為一%,對工業、能源和交通等有影響環境之虞的政策實施「政策環評」。但學者研究認為,及早因應比延後減量更有利。依據環保署所提出對溫室氣體減量根本問題,所牽涉的工業、能源和交通等重大政策進行政策環評,首當其衝包括蘇花高、中油八輕和台塑大煉鋼廠恐都將接受「檢驗」。 除鋼鐵排放持續逐年增加,國內前一百大公司的溫室氣體排放量佔工業部門排放量九成,住商和運輸部門執行情況也差。尤其推動汽燃費改隨油徵收一直未落實,交通政策以大量資金投注在新道路建設,吸引更大車流,應檢討整體運輸政策。 在策略上,應根據現有環境影響評估法第廿六條,訂定「政府政策環境影響評估作業辦法」,對國家溫室氣體減量最根本所在的工業、能源、交通政策,以及其他有影響環境之虞政策,都應實施「政策環評」,並應建立現有能源價格和徵收碳稅討論機制。
運動鞋營業秘密之爭: Nike Inc. v. Enter Play Sports Inc.美國奧勒岡州聯邦法院於今年(2016)5月命令鞋帶編織廠商Enter Play Sports Inc.(以下簡稱Enter Play Sports),簽訂與運動品牌商Nike Inc.(以下簡稱Nike)於去年(2015)7月所達成的和解協議及相關文件。 2012年,Nike委託Enter Play Sports製作一項具有3D編織鞋面的運動鞋樣品,雙方並於同年12月簽訂保密協議。Nike指出,Enter Play Sports其後違反保密協議,分別於2013年5月及6月提出專利申請。Nike認為Enter Play Sports所提出的專利申請含有Nike的機密資訊,其中至少包括3D編織鞋面的概念及其製造方法。因此,Nike於2014年向Enter Play Sports提起訴訟,控告其違反雙方的保密協議以及奧勒岡州營業秘密法(Oregon Trade Secret Act)。 Enter Play Sports表示,過去並沒有任何關於運動鞋編織鞋面的相關經驗,亦沒有開發或製造運動鞋編織鞋面的計畫。而Nike於樣品開發流程中,曾提供Enter Play Sports多項與3D編織鞋面相關的草圖及文件。然而,Enter Play Sports於訴訟中提出反訴,認為其專利申請中並未包含保密合約中的任何機密資訊,或是機密資訊已落在保密合約的除外條款中,因而尋求法院的確認。 起訴後一年,即去年,Nike與Enter Play Sports同意藉由司法和解會議(Judicial Settlement Conference)達成和解協議。Enter Play Sports於和解會議中承認, Enter Play Sports的專利申請內容與Nike鞋子重疊之處屬Nike之智慧財產,其餘部分則各自歸屬於提出申請者。 司法和解會議結束後,Enter Play Sports卻以雙方未達成合意為由拒絕簽訂和解協議及相關文件。然而法院認為,於司法和解會議中雙方已決定由司法官(U.S. Magistrate Judge)的判斷作為和解決議,因此於今年5月命令Enter Play Sports簽訂和解協議及相關文件。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
英特爾將停用開源碼授權英特爾公司宣布,將廢止一項適用於部分自家軟體的開放原始碼授權辦法。這家晶片製造公司表示,已通知開放原始碼促進會 (Open Source Initiative ; OSI) 移除英特爾的開源碼授權許可,未來不再以 OSI 認可的授權形式繼續使用。 OSI 是一個非營利性機構,其宗旨在推廣使用開放原始碼軟體,並且在 OSI 網站上公布一份開放原始碼軟體授權清單。該公司希望把英特爾開放原始碼授權 (Intel Open Source License) 「移除,未來停用」,藉此降低授權協議日益增多的情形。 授權協議如雨後春筍般地孳生,已引起開放原始碼社群人士關切,因為授權版本大增之後,有意採用開放原始碼軟體的企業必須多花一些錢評估、管理各類型的授權,無形中導致成本增加。英特爾發言人表示,決定廢止開源碼授權,是發現公司內部數年來一直未使用,公司以外的使用頻率也不高。 Smith 說,英特爾不希望讓這項授權的「解除許可」效力回溯既往,以免迫使企業重新取得程式碼的使用授權。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。