伴隨人工智慧、大數據及雲端運算浪潮,生物辨識技術逐漸成為日常生活的一部分。所謂生物辨識技術,是指利用個人獨特之生物特徵辨識個人的技術。生物特徵包含任何人類生理或行為特徵,只要能夠滿足普遍性、獨特性、不變性及可蒐集性 ,即可作為生物辨識之資訊。由於生物辨識技術能利用生物特徵達到識別與驗證個人身分,因而引發公眾對隱私、資安等議題的關注。
對此,紐約市於2021年7月21日也開始正式施行《生物辨識隱私法》(biometric privacy act) ,期能藉由限制業者利用生物辨識技術以及賦予消費者訴訟權利作法,促成隱私權的週全保障。
該法主要有三大部分:
一、規範生物辨識資訊範圍,包含但不限於(1)視網膜或虹膜掃描(2)指紋或聲紋(3)手或臉部立體掃描或是其他可用於識別之特徵。就前開生物特徵,要求業者應在所有消費者入口處放置清晰顯眼的標誌,搭配簡單易懂方式揭露其蒐集、保留、儲存消費者生物辨識資訊行為。同時,也明文禁止業者將消費者生物辨識資訊以販賣、租賃、交易或是分享方式交換任何相關價值或利益。
二、提供受侵害之消費者訴訟權與法定賠償請求權。但是,就單純未符合揭露要求之業者,該法給予30天的補救期間,要求消費者應於起訴前30天通知業者改善,一經改善即不得再起訴。
三、闡明政府相關部門不適用本法。金融機構、業者與執法部門共享生物辨識資訊,以及單純以影像、圖像蒐集而未分析識別情形則豁免揭露規範。
綜上,紐約市於該法創設訴訟權、法定賠償數額及豁免事由,預料將會是紐約市企業隱私保護政策重要指標,而值得我們繼續關注其發展與影響。
歐盟委員會在2020年1月提出之工作計畫中,即表示2020年第四季度將會提出新的《數位服務法案》《Digital Services Act》,以因應新興數位時代下的歐洲。 2020年10月29日歐盟競爭事務專員表示,幾個科技巨擘針對每天蒐集大量訊息並加以過濾篩選,最後傳遞予公眾有限數量消息的過程,將必須採取更多措施以清除非法及有害的內容,此舉旨在解決與大型社交媒體平台相關之兩大問題,即仇恨言論之傳播以及傷害社會公共對話與民主之言論。 該法案將規範科技公司須針對其行為製作報告,並告知使用者,他們所看到的廣告是由誰付費進行投放、為什麼他們會成為這支廣告的目標對象。蓋因科技公司之數位平台先是無償蒐集使用者個人資料及偏好,再針對這些資料進行分析後,對使用者量身訂製廣告行銷策略,最後科技公司依靠此套方法賺進大量廣告收益,例如,臉書與Google在2018年的廣告收入佔據總收入百分之九十八及百分之八十五以上。 該法案亦將針對科技公司篩選訊息,最後有選擇性的發送特定訊息予社會大眾及量身訂製置入廣告之行為,設立明確規則,羅列應作為或是不作為之清單。例如禁止推銷自己的服務,蓋阻止競爭對手向消費者提供更好的交易服務,等同於變相阻止消費者享受自由競爭和創新的成果;故將先設立協調一致之調查框架,提供一套統一的規則以調查數位服務市場已存之結構性問題,而後在必要時可以採取相關行動,使市場更加具有競爭力。歐盟預計將於2020年12月2日宣布《數位服務法》草案,在正式立法之前,會再與歐盟國家取得一致共識。
美國最高法院判決:向境外供應侵權產品若為單一元件不構成侵權行為美國最高法院於2月22日針對Life Technologies Corp. v. Promega Corp.一案作出判決,對於向美國境外供應多元件侵權產品的其中單一元件,並不構成35 U.S.C. 271(f)(以下稱271(f))的侵權責任。 美國醫療生技公司Promega控告同業LifeTech侵害其專利,指稱LifeTech所製造的基因檢測套件中之組裝元件中之DNA聚合酶元件(Taq polymerase)是由美國製造,運送到英國組裝後,再販售至世界各地。Promega認為LifeTech將單一元件輸出至英國組裝的行為,已違反271(f)(1)中的「境外組裝」規定。 該案爭點之一在271(f)(1)之詮釋及適用爭議:「一當事人未經授權自美國向境外供應專利中全部或相當部份("all or a substantial portion")之元件,若元件尚未組合,而在美國境外將主要部分加以組合,如同其在美國境內將該元件組合,應視為侵權者而負其責任。」 地院認為271(f)(1)中的"all or a substantial portion"不符合本案只提供單一元件之情形,判定侵權不成立。不過CAFC認為地院有不當解釋271(f)(1),故認定LifeTech所販售的聚合酶元件符合271(f)(1)規定的"substantial portion"應解釋為"重要的部分",故推翻一審判決,判定侵權成立。 最高法院解讀271(f)(1)時,將其中的"substantial portion"解釋為"大量"或"多的",因此認定所述"單一元件"並不構成271(f)(1)中的"substantial portion",原因為單一元件並非法條所指的"多量"。 最終,最高法院認為,本案被告僅供應"單一元件"在境外組合,因此並不構成35U.S.C.271(f)(1)法條所定義之侵權行為。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
美國運輸部公布自駕車3.0政策文件美國運輸部(Department of Transportation)於2018年10月4日公布「自駕車3.0政策文件」(Preparing for the Future of Transportation: Automated Vehicles 3.0)」,提出聯邦政府六項自駕車策略原則: 安全優先:運輸部將致力於確認可能之安全風險,並促進自駕車可帶來之益處,並加強公眾信心。 技術中立:運輸部將會依彈性且技術中立之策略,促進自駕車競爭與創新。 法令的與時俱進:運輸部將會檢討並修正無法因應自駕車發展之交通法令,以避免對自駕車發展產生不必要之阻礙。 法令與基礎環境的一致性:運輸部將致力於讓法規環境與自駕車運作環境於全國具備一致性。 主動積極:運輸部將主動提供各種協助,以建構動態且具彈性之自駕車未來,亦將針對車聯網等相關補充性技術進行準備。 保障並促進自由:運輸部將確保美國民眾之駕駛自由,並支持透過自駕科技來增進安全與弱勢族群之移動便利,進而促進個人自由。 「自駕車3.0政策文件」並建立五個策略,包括利益相關人參與、典範實務(best practice)、自願性標準、目標研究(Targeted research)與規範現代化等,配合以上原則進行。美國運輸部並肯認其先前提出之「安全願景2.0(A Vision for Safety)」中之安全性架構,並鼓勵技術與服務開發商持續遵循自願性之安全評估,並重申將依循自我認證(self-certification)而非特定認證管制途徑,以促進規範之彈性。
日本經濟產業省利用巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。 新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。