歐盟執委會以(EU)2021/914號執行決定(Implementing Decision)所發布的新版「向第三國傳輸個人資料標準契約條款(New Standard Contractual Clause for the transfer of personal data to third countries,下稱SCC)」已於9月27日起正式取代舊版條款。
新SCC發布於2021年6月27日,旨在滿足歐盟法院(the Court of Justice of the European Union, CJEU)以2020年7月Schrems II判決所訂定之資訊保護需達「足夠充分(substantially sufficient)」標準。該版SCC為因應不同情境之跨境資料傳輸,而設計採取4種模組之規範條款供涉及歐盟境外之第三方資料傳輸者(控制者與接收者)依循參採,包括:
本次執行決定亦設立了轉換期以利各方進行合規審查與契約調整:雖然舊版已於2021年9月27日廢止不再適用,原已適用舊版SCC之契約,至遲仍得實施至2022年12月27日止。(亦即新版SCC公佈後的18個月內)。
在此執行決定下,歐洲資料保護委員會 (European Data Protection Board)亦發布「關於如何確保對個人資料傳輸採取適當保護措施建議(Recommendations 01/2020 on measures that supplement transfer tools to ensure compliance with the EU level of protection of personal data)」釐清GDPR「傳輸影響評估(Transmission Impact Assessment, TIA)之機制流程 。
隨著資通科技之快速崛起跨境個資傳輸已成為企業常態,而此種現象近期甚至在交通自動化的科技發展下逐漸擴及交通業別,其中全球航運和物流公司在全球範圍內傳輸個資,其中甚至包括用於履行和營銷目的之乘客資料、員工個人資料和客戶業務聯繫資訊等敏感個資已成為常態,應儘速因應相關法制之發展,解決全球範圍內快速發展的隱私合規問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,以下簡稱FTC)在2016年2月針對一款宣稱能矯正視力之Ultimeyes App處罰。此款App由Carrot Neurotechnology公司研發,以美金9.99元於平台上販售供民眾下載。App宣稱具有提升及改善視力功能,透過App使用即可在日常生活中的各種活動中,感受視力恢復而不需使用眼鏡。然而,FTC起訴認為,App所稱之使用療效,缺乏充分的文獻資料佐證說明。其必須具備完整及可信賴的科學證據來證明,包含臨床試驗或盲測等方式,且該科學證明必須符合相同領域專家所認定之標準,否則,該款App內容所標榜之效果即屬不實陳述,將造成民眾誤認。為此,Carrot Neurotechnology公司最終以美金15萬達成和解,並且經FTC要求,若將App說明當中未經科學證明的療效部份予以刪除,即可繼續再繼續販售此款App。此案並非美國FTC首度針對mHealth App處罰之案例,然而,可能造成mHealth App發展業者對FTC與FDA角色之間之混淆,後續兩者主管機關之間之角色如何調和將是未來關注之重點。反觀我國,目前雖無相關案例發生,然在鼓勵發展之際,亦應考量是否有違反消費者保護之情形。
加拿大聯邦上訴法院判決無實體酒店仍得就酒店服務註冊商標加拿大聯邦上訴法院於Miller Thomson LLP v. Hilton Worldwide Holding LLP案指出,儘管企業在加拿大未設立實體店面,但如在加拿大有提供與該實體店相關聯的服務,仍可就其服務使用該企業之商標。 該案背景為希爾頓集團(Hilton Worldwide Holding)在加拿大未有華爾道夫酒店(Waldorf Astoria)的實體店,卻將WALDORF ASTORIA(下稱系爭商標)於加拿大註冊用於「酒店服務」。對造Miller Thomson欲在加拿大註冊「WALDORF」、「THE WALDORF」、「WALDORF HOTEL」等類此名稱的商標,遭希爾頓集團反對。Miller Thomson為此主張商標註冊官應命希爾頓集團依商標法第45條規定,提出有在加拿大使用系爭商標的證明。希爾頓集團指出,系爭商標有使用於全球預訂、付款服務,且加拿大客戶為忠誠會員亦有獎勵積分等。然而,商標註冊官以先前Motel 6 Inc. v. No. 6 Motel Ltd. [1982] 1 FC 638 (FCTD) (“Motel 6”)判決,與加拿大商標異議委員會(Trademarks Opposition Board,TMOB)Stikeman Elliott LLP v. Millennium & Copthorne International Ltd., 2015 TMOB 231 (“M Hotel”) and Maillis v Mirage Resorts Inc, 2012 TMOB 220等案,認為須由實際位於加拿大的酒店,始能提供酒店服務,遂撤銷系爭商標的註冊。 經希爾頓集團提起訴訟後,聯邦上訴法院認為商標法未有「服務」的定義,因此有無使用商標,認定方式應符合現代的商業慣例。聯邦上訴法院指出,無論企業提供的是主要服務、附帶服務或輔助服務,只要消費者從中獲得實質利益,即代表企業已實現其服務。準此,華爾道夫酒店在加拿大雖僅有預訂、付款服務,屬於附帶或輔助服務,但若消費者有因系爭商標的原因,而願意在加拿大利用華爾道夫酒店提供的附帶或輔助服務,並從中獲得利益,則可認定系爭商標有在加拿大被使用。 該判決的重要性在於確立即便在加拿大無實體存在,商標權人仍可將商標與其服務結合,但聯邦上訴法院提醒,僅在加拿大境外在網站上顯示商標,尚不足證明該商標有使用於所註冊的服務。此外,商標若結合於網路服務使用,則商標人與加拿大消費者間須有足夠程度的互動,因此,商標權人為了持續受商標法的保護,有必要詳細記錄業經註冊商標的使用情況,俾利在發生爭議時,有證據資料得以佐證。
日本政府將於東京都及愛知縣成立「自駕車實證一站式中心」日本政府於2017年9月4日所召開之國家戰略特區區域會議(下稱戰略區域會議),決定由政府、東京都及愛知縣,共同成立「自駕車實證一站式中心」,協助企業及大學之自駕車相關實證研究。在自動駕駛實驗開始前,中心接受道路交通法等各程序相關諮詢,必要時可將相關程序以其他方式置換,將複數程序整合為一,推動相關實驗。 戰略區域會議並決定將窗口設置於東京都及愛知縣,欲進行實驗之企業可至前述窗口諮詢,東京都及愛知縣應與相關省廳及所管轄之警察、交通部門進行協調,並將所需之資訊彙整後回覆予企業,如此一來,企業可減輕實驗前繁瑣程序所帶來之負擔,進而降低啟動實驗之門檻。 東京都小池百合子知事於會後向記者們表示「自駕系統於汽車產業中,已是國家間之競爭」,且東京都將致力於「沙盒特區」體制之推動,於必要時可暫時停止相關現行法規之限制。愛知縣大村秀章知事則期待「透過實證實驗累積技術,促使愛知縣能維持引領世界汽車產業聚集地之地位」。 針對上述特區的設置,未來實際落實情況以及法規排除作法與範圍,值得我國持續投入關注。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。