2021年3月2日美國維吉尼亞州州長簽署了維吉尼亞州消費者資料保護法(Virginia Consumer Data Protection Act),是繼加州之後,第二個自行制定相關規範並且採用的州,預計在2023年1月正式生效。
該法在主軸上與加州消費者隱私保護法相去不遠,其為消費者提供六項主要權利,包括近用權、刪除權、資料可攜權、選擇退出權、更正權,以及申訴在合理期間內未獲妥適處理之再申訴權;又或者在義務上要求企業進行資料的蒐集、處理或利用時,需經當事人同意並且符合合理利用與必要範圍之限制,亦要求企業建立技術保障管理機制,以及向消費者提供隱私權政策。
該法與加州消費者隱私保護法也有些許不同之處,例如,該法並無賦予人民為一切訴訟行為之權,訴訟權掌握在檢察總長手中、該法案適用主體必須是控制或處理十萬筆以上消費者個人資料之企業,或是總收入50%來自於利用消費者個人資料,且該資料量總數達二萬五千筆以上之企業,相比加州消費者隱私保護法適用主體之資格更為寬鬆。無論就形式上或實質上而言,維吉尼亞州消費者資料保護法普遍被認為比加州消費者隱私保護法更加友善企業,並且廣泛得到亞馬遜等相關科技行業的支持。
在數位科技發展下,美國的紐澤西州、猶他州,以及許多其他州政府,紛紛考慮進行相類似之資訊隱私保護立法,此一趨勢發展已然勢不可擋。
2022年5月澳門終審法院審結一宗涉及中國大陸家喻戶曉的涼茶品牌「王老吉」商標的爭議案,裁定兩個與「王老吉」有關商標的權利人(下稱失效商標之權利人)「未認真」使用商標,故宣告有關註冊失效。 查澳門有關商標失效之法規為《工業產權法律制度》第 231條第1項b款:「一、商標之註冊在下列情況下失效:b) 連續三年未認真使用商標」。而失效商標之權利人主張延展商標專用期限,應認為有認真使用商標,但最後終審法院認為延展商標專用期限不算是認真使用商標,而宣布其註冊商標失效。終審法院也引述歐盟法院判決輔助其判斷,指出關於商標認真使用的主要宗旨為以下: (1)認真使用:本案判決指出「如果說某個已註冊商標的權利人有“權利”對商標進行(排他性的)使用,那麼他同時也負有使用該商標的義務」,因此,商標認真使用指的是權利人必須確實將註冊商標使用在註冊的商品或服務上,達到商標向消費者(或稱公眾)指明某商品與服務來源的法律功能後,始能認定其為認真使用。(歐盟法院亦肯認之,認為認真使用指的是符合商標作為其註冊「產品或服務的來源識別」這一個主要功能)。 (2)未認真使用:本案判決特別指出,如果僅僅是基於阻擋他人使用該商標的「投機性目的」而註冊商標,卻未對公眾使用或僅為象徵性的使用(如非向公眾銷售的內部使用 又本文亦觀察到本案失效商標的權利人非中國知名涼茶「王老吉」所屬的廣州醫藥集團有限公司,若終審法院最後未做出商標失效的判決,將可能影響廣州醫藥集團有限公司在澳門市場拓展「王老吉」品牌。因此企業若要避免此類商標搶註風險,應事前在品牌拓展規劃時期同步做好「商標布局」規劃。否則,只能透過事後向商標專責機關「即時主張救濟」,如:以「商標未使用」主張申請廢止該商標。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
日本健康保險擴大遠距醫療適用對象並提高支付標準日本厚生勞動省對於利用電話、視訊等資通訊機器所為之遠距醫療,因應明年修正健康保險診療報酬,提高遠距醫療服務給付項目及支付標準,為了明確適用健康保險之相關要件與規定,成立研究委員會以作成相關適用指引。隨著資通訊技術發展,利用資通訊機器所為之遠距醫療漸漸普及。在擔保醫療之安全性、必要性及有效性下,為了更進一步普及並推進適當之診療,有必要整備相關法令規定。厚生勞動省於11月設置研究委員會,預定在2018年3月底前訂定「遠距醫療適用指引(情報通信機器を用いた診療に関するガイドライン)」。 日本1948年制定之醫師法第20條規定醫師非親自診療,不得為治療等行為。此一規定迄今未修正,遠距醫療並非當時所能想像與規範。目前,厚生勞動省以函釋通知方式,對於該條之適用為相關通知與事務聯絡,以擴大遠距醫療適用之可能性。厚生勞動省於1997年第一次發出之通知(平成9年12月24日健政發第1057號厚生省健康政策局長通知),對於遠距醫療與醫師法第20條的適用關係提出基本見解,認為醫師法第20條親自診療原則規定,不一定等於直接見面診療,以代替方式而對於病患身心狀況得以獲得有用資訊下,使用遠距醫療並非違反本條親自診療規定。在本號通知「留意事項」中,對於遠距醫療之適用對象地區與病患,有以下規定:1. 初診原則上必須為面對面診療;2.直接面對面診療有困難之離島及偏遠地區;3. 對於病況穩定之病患,在確保緊急對應處理及聯絡體制下,以「別表」列舉適用之慢性疾病(例如:居家氧氣治療病患)為對象。但是本來只是例式規定的「非初診」「離島及偏遠地區」、「特定慢性疾病」,卻被解釋成限定列舉規定,導致遠距醫療適用範圍非常狹窄,變成原則禁止之情形。 直至2015厚生勞動省再發出通知(平成27年8月10日厚生勞動省事務連絡),明確非初診、離島及偏遠地區、「別表」所列舉之慢性疾病等,僅是例式規定,對象地區及病患不限於此,以及就算是初診,直接為親自診療有困難時,基於病患要求下充分考量病患有利條件下,依據醫師之判斷,活用各種可能之工具,結合社交網路服務(SNS)、視訊影像以及電子郵件等方式組合而為適當之遠距醫療。於「別表」列舉遠距醫療之九種病患對象為,居家氧氣治療病患、居家罕見疾病病患、居家糖尿病患、居家氣喘病患、居家高血壓病患、居家過敏性皮膚炎病患、褥瘡居家療養病患、居家腦血管病患以及居家癌症病患等。 2015年通知使得遠距醫療之適用對象範圍大為擴大,因此日本醫療院所積極整備資通訊設備環境。同時,厚生勞動省在2017年底提出之2018年度福祉預算中,明確修正健康保險診療報酬,提高遠距醫療之醫療服務給付項目與支付標準,使得利用遠距醫療為診療服務之利益大為提高,更加速提高遠距醫療之利用可能性。惟,前述2015年通知之內容,對於適用對象與診療內容,尚有不明確之處,因此邀集醫療、法學、遠距醫療專門等12名專家成立研究委員會,以訂定明確適用規則,防止未來對於病患造成不利益之判斷。
經部拉抬矽產量打造太陽能產業經部致力推動太陽能整體產業發展,六月下旬舉辦兩場產官學座談會後,將制訂太陽能產業推動政策,整合太陽能上中下游供應鏈。 矽材料嚴重缺乏是目前國內太陽能光電產業發展面臨最大的障礙,經濟部能源局初步決定雙管齊下,一方面規劃引進德國 SolMic 公司退休人員團隊之技術人員,協助國內廠商突破技術障礙;另一方面將藉由研發火法冶金純化技術,生產矽材料,目前該技術已由工研院投入研發階段,政府預計投入十億元,希望在二 ○○ 八年達到生產三百噸,至二 ○ 一 ○ 年成長至一千噸。能源局指出,矽材料的供應問題若解決,國內將可建立完整上下游的太陽能光電產業供應鏈,預計二 ○ 一 ○ 年的產業規模可達六百億以上。
英國教育部《保障兒童在教育領域之安全2026》納入AI深偽影像,強調AI過濾機制及校方審查義務英國教育部(Department for Education,以下簡稱DfE)於2026年7月7日更新《保障兒童在教育領域之安全2026》(Keeping children safe in education 2026,下稱KCSIE 2026),將「生成式AI」納入學校之兒少保護與網路安全體系,供英國幼稚園至大學等學校參考,以保障及促進18歲以下兒童及青少年之福祉。此文件性質為不具強制力之指引,自同年9月1日起生效。以下簡要介紹《KCSIE 2026》重點。 《KCSIE 2026》建議除有正當理由,否則校方應遵循以下: 1.政策面,學校應將網路安全管理方法列入校內既有兒少保護政策中,如當學生使用AI生成具傷害性之內容(AI深偽照片、影片等)時,校方應啟動關於影像濫用的兒少保護程序。 2.系統管理面,建議學校應建立適當的過濾與監控系統(filtering and monitoring systems),每年至少應審查一次過濾系統之功能是否正常運作。 由校內人員組成之高級管理團隊(Senior Leadership Team, SLT)成員主導審查,以及由校方指定的一名或多名安全保護主管(Designated Safeguarding Lead, DSL)與IT人員從旁協助。審查重點除應確保過濾功能正常,亦應確保工作人員理解相關規定並知道向上通報事件之方式,並應留存相關審查紀錄。 建議學校除此份文件外,亦應參考英國DfE發布之《生成式AI產品安全標準》(Generative AI: product safety standards),評估AI工具是否符合教育領域的過濾與監控需求。 3.人員面,建議教職員的入職培訓以及每年至少一次兒少保護新知培訓中,應考量網路安全與學校的兒少保護政策並加以整合。 關於前文提及英國DfE於2026年1月更新之《生成式AI產品安全標準》,此文件性質同為不具強制力之指引,其提出11項安全標準供教育科技開發商、學校及學院供應商規劃與評估其生成式AI產品,包含:智慧財產權、隱私與資料保護、認知發展、心理健康及過濾機制等項目。其中,「智慧財產權」,主要提到除取得著作權人同意,否則AI產品不應儲存「輸入的資料」,亦不應將「輸入的資料」用於任何商業用途,包含但不限於作為訓練資料、產品開發。「隱私與資料保護」包含如:AI生命週期中應進行資料保護影響評估,若未確認合法依據,不得蒐集、儲存、分享或使用個人資料於任何商業目的,包括用於訓練與微調模型。「過濾機制」係指學校應確保採購之AI產品具過濾功能,可有效防止使用者(學生)接觸不當的內容。 由前文可得知,學校導入AI工具,不宜只評估AI功能之便利性,也應確認是否二次利用輸入之資料、資料傳輸至何處、具資料存取權限的人員範圍,以及是否具備過濾機制,並採取因應措施,如教職員培訓等。 臺灣教育領域導入生成式AI時,可參考此思維,於採購及委外開發流程,要求供應商揭露資料流向、限制二次利用(如用於訓練與微調模型)並保留系統操作紀錄,再由校方建立權限設定、過濾機制及事件應變制度,使教育AI的創新應用奠基於可追溯、可管控的資料管理基礎。 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/)