美國第三州！科羅拉多州正式通過《科羅拉多州隱私法》
美國科羅拉多州州長於2021年7月正式簽署《科羅拉多州隱私法》（Colorado Privacy Act, CPA）草案，科羅拉多州正式成為美國第三個制定全面性隱私專法的州，該法將於2023年7月1日施行。
隨著全球化及科技快速發展，以及大數據的應用趨勢，資料的蒐集、處理、利用規模及範圍逐漸擴大，全美各地隱私保護規範遍地開花，期待能促使企業在「保護個人資料」與「資料自由流通」及「資料商業運用」中取得平衡。 2018年美國加州首先制定《加州消費者隱私保護法》（California Consumer Privacy Act, CCPA）成為全美第一州級隱私保護專法後，包含華盛頓州、伊利諾州、紐約州等，也都提出各該州級隱私保護法案，而美國維吉尼亞州議會於今年2月通過《消費者資料保護法》（Consumer Data Protection Act, CDPA）法案，並在3月經由州長簽署，正式成為美國第二個擁有隱私保護專法的州，該法預計於2023年1月1日生效。
科羅拉多州於今年6月將CPA草案送交州長簽署後，於7月順利成為第三個通過隱私保護專法的州。一旦CPA生效，消費者除將享有近用權（right of access）、更正權（right of correct）、刪除權（right of delete）、資料可攜權（right of data portability）外；CPA規定在資料控制者對其消費者進行目標式廣告（targeted advertising）、銷售消費者個人資料，或者將對消費者決策產生重大影響時，消費者享有選擇退出權（right to opt out）。
整體而言，儘管 CPA 與CCPA及CDPA規範相似，在隱私保護規範上可能不是特別具有開創性，但CPA反映了美國各州強化隱私保護的趨勢與決心。舉例而言，去（2020）年不僅美國大選結果受矚目，美國各州隱私保護相關公投案，包含《加州第24號提案》、麻州《汽機車機械資料》、密西根州《電子資訊搜索票》及緬因州波特蘭市《臉部辨識禁令》也獲通過。美國在尚未具有統一聯邦隱私保護法下，透過州級隱私立法，保有各州特色並作為各州隱私保護執法依據。
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李怡親
專案經理 編譯整理
Gov. Polis Signs Bills to Power the Colorado Comeback, Colorado Governor Polis, https://www.colorado.gov/governor/news/5731-gov-polis-signs-bills-power-colorado-comeback (last visited July 20, 2021).
Colorado Privacy Act - Colorado General Assembly, State of Colorado, http://leg.colorado.gov/sites/default/files/documents/2021A/bills/2021a_190_rer.pdf (last visited July 20, 2021).
Protect Personal Data Privacy, Colorado General Assembly, https://leg.colorado.gov/bills/sb21-190 (last visited July 20, 2021).
Sarah Rippy, Colorado Privacy Act becomes law, The International Association of Privacy Professionals (IAPP), https://iapp.org/news/a/colorado-privacy-act-becomes-law/ (last visited July 20, 2021).
Twitpic公司為提供圖像分享服務軟體服務的公司，於2008年成立，2009年起，提供Twitter(微博)社群網站平台使用者，透過運用Twitpic的即時圖像分享功能，將照片及影像同時上傳至微博的服務；截至2014年6月已提供使用者此項微博平台的分享服務至少6年。Twitpic於2013年10月3日，以公司名稱「TWITPIC」為名稱，向USPTO(美國專利商標局)提出國際分類第42類之電腦服務之商標註冊案，並於2014年6月24日核准公告。 微博公司於知悉Twitpic商標申請資訊後，除了以Twitpic商標近似於先前註冊商標Twitter而提出商標異議外，並威脅Twitpic公司放棄商標申請，否則將切割Twitpic可直接連結照片至Twitter平台的服務。 同時，微博公司發言人表示，為了確保公司品牌及商譽不被侵害及淡化，故除了對於Twitpic公司提出商標異議外，並為了確保使用者能持續使用將照片及影像即時上傳至微博的服務，將由微博平台自行提供相關功能，以減少使用者無法運用Twitpic服務之不便。 因此，Twitpic公司負責人 Noah Everett於2014年9月初宣布，在無足夠的資源對抗大公司如微博的脅迫下，被迫於9月底關閉Twitpic服務。 依據Twitpic於微博上發布之最新消息顯示，Twitpic已被其他買家收購，將持續經營，但有關商標爭議案之後續發展，將持續觀察。
美國FCC公布低功率電視強制數位轉換時程美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission）於2011年7月15日公布第二份報告與命令（Second Report and Order），針對低功率電視（low power television, 簡稱LPTV）數位轉換時程進行規範，並預訂於2015年9月1日強制關閉低功率類比電視訊號的放送。 美國國會已於2009年6月12日強制關閉類比電視訊號的放送，但此規定僅適用於全功率電視台，並未及於低功率電視。所謂的低功率電視，為FCC於1984年針對在地性質的、小型的社區電視服務所創設的類型；這些社區有可能地處鄉野，但也有可能為大都會區內的個別社區。 FCC在這份命令中同時要求現行使用700Mhz頻段(channels 52-69)的類比與數位低功率電視台應在2011年9月1日前提交轉換規劃（displacement applications），並於2011年12月31日停止使用700Mhz頻段。
Amazon無法阻擋家居家飾用品零售商Williams-Sonoma對其提出之智財侵害訴訟，此訴訟案將持續進行…美國高端家居家飾用品零售商Williams-Sonoma於美國加州北區聯邦地方法院指控電商巨頭Amazon企圖誤導消費者，使消費者認為Amazon是Williams-Sonoma授權的經銷商。 2018年12月14日Williams-Sonoma向法院提起了智財侵權等訴，主張Amazon犯有下列行為，並請求損害賠償及禁制令： 侵害了Williams-Sonoma旗下West Elm品牌的Orb椅子設計專利，專利號為D815,452。 在Amazon網站上及行銷廣告中使用Williams-Sonoma的商標而有商標侵害及仿冒之行為。 在Amazon網站上及行銷廣告中使用Williams-Sonoma的商標而有商標淡化之侵害行為。 不公平競爭行為。 Williams-Sonoma指出就商標部分，Amazon未經授權，在其網站設立一Williams-Sonoma銷售網頁，並在廣告及該網頁中使用未經授權的Williams-Sonoma商標，且未標示清楚網頁中的商品並非直接由Williams-Sonoma提供；甚至於Amazon的搜尋引擎廣告及電子郵件廣告中誤導消費者，使消費者認為可以在Amazon網站上買到Williams-Sonoma授權的商品。 Amazon於今（2019）年2月提出動議主張該案與商標相關之部分應予駁回，辯稱其僅是提供一個平台，使在其他地方購買的Williams-Sonoma產品可以轉售給消費者，適用第一次銷售原則。但該地院法官表示：「就整體而言Amazon不僅是轉售Williams-Sonoma的產品，而是塑造錯誤的印象讓人誤以為在Amazon網站的這些銷售是經過授權，使一個合理謹慎的消費者（reasonably prudent consumer）會產生誤認混淆。」，因此裁定駁回被告Amazon提出的動議，本案將會進入法院審判。 Williams-Sonoma提出的訴訟案其實也是Amazon發展自有品牌衍生的抄襲問題以及與其他大型品牌商緊張關係的展現。Amazon扮演著既是合作夥伴也是競爭者的角色，使得一些大型品牌商陷入困境，若不在Amazon網站銷售，產品很有可能會銷售不佳，但若在Amazon網站銷售，則Amazon會蒐集銷售產品的資料並且製造類似但較便宜的自有品牌產品銷售。Amazon此種飽受爭議的營運模式所牽扯的智財爭議仍有待後續追蹤 。 圖片來源：COURT DOCUMENTS 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。