香港通過《2021 年個人資料（私隱）（修訂）條例》，「人肉搜索」成為刑事犯罪
香港立法會於今（2021）年9月29日通過《2021 年個人資料（私隱）（修訂）條例》（The Personal Data （Privacy） （Amendment） Ordinance, PDPO），並於同年10月8日實施。本次修訂主要將「人肉搜索（Doxxing）」行為訂為刑事犯罪、賦予私隱專員對肉搜進行刑事調查及要求停止批露肉搜訊息之權責。
香港政制及內地事務局今5月提議修訂PDPO ，表示這是對抗肉搜的必要手段，2019年民主抗議活動中此行徑相當普遍，許多警察及反對派人士深受騷擾。修訂訊息公開後，Facebook、Twitter及Google等科技公司即透過亞洲互聯網聯盟（AsiaInternet Coalition）表示，倘香港政府修訂PDPO ，美國企業恐因網路惡意分享個資，造成香港員工面臨刑事調查或訴追風險，因而停止在香港的服務。香港行政長官林鄭月娥為紓緩各方疑慮做出回應，表示該修訂案對阻止網路惡意散布個資而言有其必要性，受香港民眾廣泛支持，其並指出社交媒體欠缺監管，包括散播仇警訊息、違反人性行為，導致香港今年7月發生刺傷警員後再自殺的事情。
依PDPO 之修訂條文，任何人未經資料當事人同意而披露他人的個人資料，並有意圖或罔顧是否會導致當事人或其家人蒙受指明傷害，例如滋擾、騷擾、纏擾、威脅或恐嚇，或對當事人或其家人造成身體、心理傷害或財產受損，最高將處5年有期徒刑及一百萬港元罰款。
對此，亞洲互聯網聯盟表示聯盟成員反對肉搜行為，惟PDPO 修訂條文措辭含糊，位於香港的企業及員工可能因用戶肉搜行為而受到刑事調查或起訴，對企業造成不成比例且不必要之回應成本，並恐限制言論自由，單純網路分享資訊的行為亦可能被視為犯罪。聯盟甚至指出：「科技企業要避免遭受這些懲罰的唯一途徑，就是不要在香港進行投資和提供服務」。
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羅健倫
副法律研究員 編譯整理
Facebook, Twitter, Google Threaten to Quit Hong Kong Over Proposed Data Laws, https://www.wsj.com/articles/facebook-twitter-google-warn-planned-hong-kong-tech-law-could-drive-them-out-11625483036, (last visited Nov. 17, 2021).
The Wall Street Journal, Hong Kong Tries to Ease Big Tech’s Concerns Over Data Law, https://www.wsj.com/articles/hong-kong-tries-to-ease-big-techs-concerns-over-data-law-11625576300, (last visited Nov. 17, 2021).
香港個人資料私隱專員公署，《2021年個人資料（私隱）（修訂）條例》今日實施「起底」行為訂為刑事罪行，https://www.pcpd.org.hk/tc_chi/news_events/media_statements/press_20211008.html, (最後瀏覽日期：2021年11月17日).
日本國會於2023年6月通過《不正競爭防止法》修正案，新增不正競爭行為態樣，未來在元宇宙中仿製他人商品之虛擬商品或展示、轉讓等行為，可能構成不正競爭行為，健全元宇宙中發生商品侵權的法律應對基礎，預計於2024年6月13日施行。 在元宇宙中仿製他人商品並在元宇宙中展示、轉讓，屬於透過電信線路導致與他人商品混淆、以及使用相似商品描述進行轉讓、交付等行為，但依據《不正競爭防止法》現行第2條第1項第1號及第2號規定，對於仿製商品的轉讓出租行為缺乏透過電信線路態樣的實質規範。商標法對於仿冒商標雖有一定的規範，但若只是仿冒商品設計未觸及商標侵權，受害人無法依商標法對其請求停止侵權或損害賠償。因此本次修法擬補充元宇宙商品侵權的法規範，使在元宇宙轉讓出租仿製商品直接構成不正競爭行為，提供仿製商品在元宇宙轉讓出租所產生損害的請求權基礎。 本次修法新增透過「電信線路」進行不正競爭行為的態樣，根據新修訂《不正競爭防止法》第2條第1項第3號規定，透過電信線路提供轉讓、出租、以轉讓或出租為目的的展示、出口、進口、模仿他人商品型態等行為列為不正競爭行為，受害人可依據《不正競爭防止法》第3條向侵權人請求終止或防止侵權，或依同法第4條向侵權人請求損害賠償。 元宇宙的發展使得現實空間的消費活動轉移到虛擬空間。在元宇宙中，企業和用戶都可以創造虛擬物品並銷售給他人，並在元宇宙中開設虛擬商店，同時在現實與元宇宙提供商品。隨著元宇宙的發展，仿製商品的問題也凸顯出來，元宇宙的智慧財產權維護，需要法律提供保護，使受害人能夠透過法律請求終止侵權或損害賠償。日本的修法提供受害人解決侵權的法律基礎，不僅是保護受害人的權利，也保護元宇宙中的競爭環境，減少仿製商品對競爭的侵蝕，健全競爭環境。
歐盟更新資料法問答助釐清適用範圍，企業宜因應調整資料管理機制歐盟委員會（European Commission）於 2025年2月3日因應將於2025年9月12日施行的資料法（Data Act），就其常見問題說明進行補充與更新為1.2版（Frequently Asked Questions on the Data Act，下稱FAQs），以協助企業面對資料法施行後的挑戰。 於新版FAQs中就資料法進行補充說明，以助企業了解資料法之適用範圍，就資料法所稱之聯網裝置與服務，聯網裝置泛指可以連上網路的裝置，包含智慧型手機，並僅限於由使用者所擁有的聯網裝置，另就聯網服務則須具備雙向資料傳遞且須與聯網產品的操作功能有影響之服務。 就資料持有者有義務提供之資料適用範圍，僅限於聯網裝置與相關服務所產出的原始資料與預處理資料（原始但可用），資料持有者就原始資料或預處理資料進行加值所產生資料，如經分析所產生之衍生資料、經投入重大資源進行清理之資料等，則不在共享義務之範圍內，另就資料的內容有其他法律保護亦不在資料法的範疇中，如網路攝影機之照片/影片有受著作權法保護係屬於資料內容，網路攝影機之使用模式/電池狀態/照明強度等資料才是資料法所規範之資料，惟須留意若影像之內容非屬著作權保護之標的，如網路攝影機因具感測功能而自動就影像判斷是否異常現象或提供建議，此類影像因不具人類創意而不受著作權保護，仍屬資料法所涵蓋範圍。 於FAQs之解釋中，就資料法實際操作與預期有所差異，歐盟委員會後續亦會整合與數位資料相關之法規，如建立資料聯盟策略（Data Union Strategy），以助於企業促進數位資料的使用與共享。國內廠商若有提供歐盟客戶相關聯網設備與服務時，須留意內部資料管理制度能否滿足資料法要求，確保組織有因應相關法規議題的變化進行制度的變更，如何將外部議題與資料管理制度連結，可參資策會科法所創意智財中心就數位資料管理機制所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，將組織營運所在國別之法規範變動納入關注之外部議題，並設定對應之資料政策與目標，建立符合法令規範之資料管理制度，如是否得以識別為資料法所適用之資料等，以確保組織資料管理機制符合法令要求。 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://www.tips.org.tw）
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
台灣政府放棄等待流感藥物專利台灣官方已經向製造商申請取得複製抗病毒藥物－ Tamiflu的權利。然而，在製造商同意之前，由於民眾對禽流感的恐懼日增，台灣官方在未經製造商的授權情況下，已經開始製造該藥物。 Tamiflu是由瑞士藥商Roche所生產製造的一種抗病毒藥物，其被製造來對抗人類流感病毒。雖然該藥物對於禽流感的治療能力仍有待評估，一般仍認為，該藥物是目前能對抗禽流感的最佳選擇。 自 2003年12月起，禽流感已經在亞洲造成至少60起死亡案例，並且迅速於東南亞各國蔓延。雖然台灣尚未有民眾受到感染的病例傳出，政府仍決定未雨綢繆，先行研製Tamiflu的非專利藥。台灣官方宣稱將製造6公斤的Tamiflu非專利藥，以維持足夠的庫存，並且該藥物將不會被商業化。 目前台灣官方仍在與 Roche方面談判，並且向Roche釋出最大善意，希望該公司能儘早授權台灣官方製造Tamiflu，以確保台灣民眾的生命安全。由於禽流感的迅速蔓延，除了台灣之外，許多國家也正在請求該藥物的製造權利，盡力降低這場恐怖的流感風暴所造成的傷害。