2022年2月23日,歐盟委員會(European Commission,以下簡稱委員會)公開資料法案草案(Data Act,以下簡稱草案),基於促進資料共享的目的,草案其中一個目標是使不同規模的企業、用戶在資料利用上有著更加平等的地位,內容包含確保用戶資料可攜性、打破資料存取限制、推動大型企業的資料共享,扶植微/小型企業等幾大方向。
以下就草案對大型企業要求的義務切入,說明草案所帶來的影響:
該資料法案草案須經歐盟議會(European Parliament)通過後才會生效,目前草案規定只要有在歐盟提供物聯網產品或服務之企業,就須遵守草案內容規範,考量到網路服務可跨國提供服務,草案規範與進度仍值得國內企業關注。
「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
德國消費者組織聯盟(Federation of German Consumer Organisations , 以下簡稱VZBV)針對臉書(Facebook)的”find friends”功能向該公司發出警告信。臉書的”Find friends”功能為使用者先在該社群網站上輸入自己的email後,再選擇其與朋友的聯繫管道,如yahoo信箱、skype等。臉書將儲存使用者所上傳的聯絡人資訊,並用以協助使用者尋找朋友,或者透過居住地、學校、工作場所等搜尋要件,協助使用者找尋好友。然而,在臉書未有任何修正的情況下,VZBV向柏林地方法院控告臉書並獲得勝訴,之後臉書向上訴法院提起上訴,但於2014年01月24日遭到駁回。2016年01月14日,德國聯邦法院維持下級審法院判決,裁判臉書的” Find friends”功能牴觸德國隱私權保護與消費者保護之法律。 (一)德國聯邦資料保護法(Bundesdatenschutzgesetz,BDSG) 法院認為該項功能違反德國聯邦資料保護法,蓋因臉書未能在收集或利用使用者以及非使用者的資料前,事先取得其同意。此外,臉書的契約條款中亦未提供使用者適當程度的通知,讓使用者知道他們的資料將會被如何使用。 (二)德國不正競爭防制法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb, UWG) 法院認為,臉書在利用使用者資料並且寄發廣告郵件給非臉書會員時誤導使用者,讓使用者以為這個功能是受到限制的,亦即使用者誤認僅有其臉書上的朋友才在搜尋範圍之內。然而,臉書實際上更寄發邀請廣告郵件給其他非臉書的使用者。由於德國不正競爭防制法第五條第一項規定,採取引人錯誤的交易行為,其行為構成不正當。此外,該法第七條亦規定,具訊息之廣告,其掩飾或隱匿委任傳送此訊息之發送人的身分, 即被視為不合理之煩擾。又以不合理之方式來煩擾市場參與者之交易行為,不得為之。因此,其被認定構成德國不正競爭防制法第五條”引人錯誤的交易行為”以及第七條"不合理之煩擾"。 本案從2010年開始直至聯邦法院裁判結果出爐前,”find friends”功能已有修正,然而VZBV認為這些修正並不足夠。在2016年的這份裁判出爐後,facebook將如何修正及調整商業模式,以符合德國法律之規定值得持續關注。此外,許多社群網站如LinkedIn亦有類似功能,該裁判結果對於這些網站的商業運作,將造成如何的影響亦應持續追蹤。
防疫也須防弊!美國加州檢察總長針對醫療照護機構遭受勒索軟體攻擊提出適當措施與事故通報指引由於近日頻傳醫院遭受勒索軟體攻擊(ransomware attacks),美國加州檢察總長於2021年8月24日發布官方公告(bulletin):在加州州法「醫療資訊保密法」(Confidentiality of Medical Information Act, CMIA)與聯邦法「健康保險可攜與責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA)規範下,蒐集、處理和利用醫療健康資料的醫療照護機構,有採取適當措施與事故通報的義務,以維護醫療健康資料保密性。 針對「採取適當措施」的內容,美國加州檢察總長於本次官方公告中,提出明確指引(guidance):醫療照護機構須至少採取下列5項防範措施(preventive measures),以避免勒索軟體威脅: 確保所有存取醫療健康資料的作業系統與軟體,均升級至最新版本; 安裝防毒軟體,並維護其運作; 定期為員工舉辦教育訓練,包含教導員工不要點擊可疑網址和防範釣魚電子郵件(phishing email); 限制員工下載、安裝和運作未經批准的軟體; 維護和定期測試資料備份與救援計畫,以便於事故發生時,控制對資料和系統的影響範圍及程度。 此外,針對「資料外洩事故通報義務」(breach notification obligations),美國加州檢察總長指出:依據「加州民法」(California Civil Code)第1798.82條,擁有或經授權使用含有個人資料的「電腦化資料」(computerized data)的醫療照護機構,於發生,或可合理確信發生,影響超過500位加州居民的資料外洩事故時,即負有將該事故通報檢察總長辦公室的義務。
美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年03月09日 美國稅務基金會(Tax Foundation)於2025年12月19日發布資料中心(Data Centers)租稅分析報告,說明各州租稅設計為對資料中心選址與投資成本之重要因素。 壹、事件摘要 隨著AI與雲端運算需求擴張,資料中心投資規模持續提升,各州為吸引大型科技企業進駐,普遍透過銷售稅(Sales Tax)與財產稅(Property Tax)減免提供租稅優惠。相關措施包括對資料中心設備提供銷售稅減免,並設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件,部分州亦於一定年限內提供財產稅減免。整體而言,各州租稅制度設計差異顯著,形成州際間競爭現象。 貳、重點說明 一、銷售稅減免之制度設計 資料中心營運涉及大量設備與電力投入,若適用一般銷售稅規範,將提高初期投資成本。因此,多數州透過銷售稅制度提供減免措施,主要類型如下: (一)設備之銷售稅減免 部分州將資料中心設備納入銷售稅免稅範圍,例如維吉尼亞州(Virginia)明確規定符合州法規定條件之資料中心設備得適用銷售稅減免。 (二)投資與就業門檻設計 部分州設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件,例如亞利桑那州(Arizona)以最低投資金額為標準,投資人須達一定資本額或就業人數,始得適用銷售稅減免。 (三)用電納入銷售及使用稅減免範圍 另有州將資料中心用電納入銷售及使用稅(Sales and Use Tax)減免範圍,例如北卡羅來納州(North Carolina)對符合州法規定條件之資料中心設備與用電提供銷售及使用稅減免。由於電力使用為主要營運成本,此類措施對投資決策具有實質影響。 二、財產稅與地方政府財政考量 資料中心屬高度資本密集產業,若依一般財產稅計算方式課徵,地方政府可獲得穩定稅收來源。然而,多數州允許地方政府提供財產稅減免,財產稅優惠常透過法定減免或地方協議方式訂定,內容包括減免期間與減免比例,有助於提升投資誘因,也可能影響地方政府長期財政收入。 三、銷售稅減免之制度設計 隨著各州競相提供租稅優惠,州際間形成租稅競爭現象,若優惠措施缺乏明確成本效益評估,可能造成公共資源配置失衡。此外,資料中心自動化程度高,營運階段實際創造之就業機會有限,若政策僅以投資金額或資本規模作為誘因標準,而未評估其對地方產業帶動效果,未必能確保長期經濟外溢效果,如供應鏈發展或相關科技產業聚集效果。 參、事件評析 資料中心為AI發展之基礎設施,各州透過租稅制度吸引投資,有助提升數位基礎建設與資料處理能力。然而,租稅優惠涉及財政問題,須兼顧產業間租稅公平與財政永續。銷售稅與財產稅減免雖可降低投資成本,但若缺乏統一標準,各州或各地方政府設計差異過大,企業可能基於租稅差異進行選址,而非基於能源結構或網路品質等長期條件,此種情形可能影響整體產業布局之合理性。 資料中心對地方經濟之實質貢獻仍存爭議,建設期間可創造短期就業,營運階段實際人力需求有限,若優惠期間過長,地方政府可能增加機會成本。而隨著AI應用擴張,資料中心能源消耗與電力需求持續增加,未來制度設計宜結合永續發展目標,建立明確評估機制。 綜合而言,美國各州資料中心租稅政策差異顯著,對企業選址決策與投資成本評估具有實質影響,此一競爭趨勢反映數位基礎設施之策略地位。然而,政策設計仍須審慎衡量財政負擔與產業效益,方能在促進科技發展與維持公共利益間取得平衡。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。