澳洲通過新修正之隱私法,大幅提高罰責以期遏止個資事故

  澳洲司法部長Mark Dreyfus於2022年10月26日提出聯邦《2022年隱私法修正案(執法及其他措施)》(Privacy Legislation Amendment (Enforcement and Other Measures) Bill 2022 (Cth) ),並於11月28日正式通過,顯示澳洲政府對於近期多起大型個資事故的重視,以及民眾對於個資保護之公民意識逐漸成熟。

  近期澳洲發生之兩起大規模個資事故,其一為9月底澳洲第二大電信業者Optus表示受到網路攻擊,約有1,000萬人(約占澳洲人口40%)的個資遭到外洩,除了姓名、性別、生日等資料之外也包括用戶的住址、駕照和護照號碼等;無獨有偶,於十月底澳洲最大的私人健康保險公司Medibank亦公開聲明發生200GB的資料遭到竊取的個資事故,被竊資料中有大約970萬名現在或過去客戶的姓名、出生日期、地址、電話號碼和電子郵件地址等資料,因為此兩起大型個資事故的發生,促使澳洲政府不得不予以重視,在極短時間內通過新法修正。

  此次修正案修改1988年《隱私法》(Privacy Act)、2010年《澳洲資訊委員法》(Australian Information Commissioner Act)和2005年《澳洲通訊及媒體管理局法》(Australian Communications and Media Authority Act 2005),修正重點包含加重裁罰、加強資訊委員執法權限及域外管轄權。

  一、加重裁罰之部分,依修正《隱私法》第13G條,當嚴重或反覆侵犯他人隱私事件發生時,若行為人為「非法人」(a person other than a body corporate,即我國法之自然人)時,其由行政機關課予當事人之罰金(civil penalty)上限提高到250萬澳幣(約新台幣5,200萬);若行為人為「法人」(body corporate)時,罰金上限增加到5,000萬澳幣(約新台幣10億)或其所得利益價值的三倍(兩者取其高)。如果法院無法確定利益的數額,則取法人違規期間或事故發生後12個月內(擇其時間較長者)調整型營收(adjusted turnover*)的30%。

  二、關於資訊委員執法權限強化部分,其擴大資訊委員與他公私部門間交換及查閱資訊之權限,資訊委員得向嫌疑人進行調查或要求交付相關證據,且賦予資訊委員得不待法院裁判,逕對妨害查辦者課以民事制裁,甚至得將屢次妨害查辦之法人團體之行為定為刑事犯罪。

  三、有關域外管轄權部分,原先僅適用於「未在澳洲設立登記,但有在澳洲境內蒐集個資且經營業務」之公司;現刪除「有在澳洲境內蒐集個資」之規定,故未在澳洲登記之公司往後即使未在澳洲境內蒐集個資,若有在澳洲境內經營業務即受有域外效力之管轄,其範圍甚至將比歐盟GDPR之域外管轄權更為寬廣。

  至於提高裁罰金額能否提升資安及個資保護之效益仍有待商榷,惟提高罰鍰額度應能使持有個資業者採行較高之資料保護安全措施等級。我國近期亦發生2,300萬筆民眾戶政資料外洩事件,依我國《個人資料保護法》規定,個資事故發生時,若被害人不易或不能證明其實際損害額時,法院依侵害情節,以每人每一事件500以上至2萬元以下計算財產損害。且同一原因事實造成的事件,原則上其賠償最高總額以2億元為限。若我國將來修法適當調整金額,相信有望遏止類似事故不斷發生。

  *調整型營收(adjusted turnover):指公司(及相關企業)在違規期間內營業額扣除應調整之稅額例外項目後,所有商品及服務價值的總和。

相關連結
你可能會想參加
※ 澳洲通過新修正之隱私法,大幅提高罰責以期遏止個資事故, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8935&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/17)
引註此篇文章
你可能還會想看
英國政府許可利他的研究用途卵子捐贈

  主管英國生殖醫療及胚胎研究事務的人工授精暨胚胎管理局(The Human Fertilisation and Embryology Authority, HFEA)在考量過包括對捐贈婦女的風險以及公眾意見的諮詢後,於今(2007)年2月21日正式對外宣佈一項關於研究用途卵子捐贈的方案,當中提出有力的安全措施確保婦女在捐贈過程中會被正確的告知其風險,並強制地獲得適當的保障。管理局許可婦女捐贈其卵子以供研究之用,包括利他的卵子捐贈,以及接受試管受精醫療後所剩餘的卵子捐贈,而這是英國政府首度許可非接受生殖醫療的婦女可以為提供研究之用進行卵子捐贈。   HEFA強調研究用途卵子捐贈在程序上將有更明確的安全措施。這些安全措施包括清楚的區分研究人員及施行該婦女醫療的人員、關於實際上研究後果的詳細資訊、捐贈將產生的影響,以及要求獲得捐贈婦女在不受研究團隊干擾下的同意。這些安全措施將可有效避免女性捐贈者在被脅迫、被詐欺或是被誤導下做出捐贈卵子的決定。同時,婦女亦不能藉由捐贈卵子而獲得報酬,捐贈者只能要求一筆因捐贈所實際產生費用的補償(250英鎊,約16000元新台幣)。   雖然HEFA認為研究用途捐贈卵子的婦女將得到管制部門嚴密而強力的保障,並且不預見在這個特殊的研究領域會有魯莽的應用,但是部分專家對此並不贊同。位於英國倫敦的國王學院幹細胞研究學者Stephen Minger博士即認為目前使用人類卵子進行的研究工作仍未成熟,這項過早提出的方案會鼓勵婦女去提供她們的卵子來進行研究,而鼓勵這種情況的發生仍是太早了。

歐洲法院裁決比特幣兌換免徵增值稅

  歐洲法院(Court of Justice of the European Union)日前(2015年10月22日)裁決,根據歐盟增值稅指令(Council Directive 2006/112/EC of 28 November 2006 on the common system of value added tax (OJ 11.12.2006 L 347, p. 1-118, ‘the VAT Directive’)),虛擬通貨比特幣(bitcoin)與其他傳統通貨的兌換交易免徵增值稅。   本案肇因於歐盟會員國瑞典之國民David Hedqvist欲申請線上比特幣交易平臺營利,預先向瑞典稅法委員會(Swedish Revenue Law Commission)申請先裁決定(preliminary decision),以確認比特幣與其他傳統通貨,諸如瑞典克朗,之間的兌換交易免徵增值稅。委員會表示,比特幣作為一種支付方式,其使用與合法的支付方式相似,因此比特幣與傳統通貨之間的兌換免徵增值稅。然而瑞典稅務機關(Skatteverket; the Swedish Tax Authority)對該決定不符因而上訴至瑞典最高行政法院(Högsta förvaltningsdomstolen; Supreme Administrative Court, Sweden)。法院認為本案涉及歐盟增值稅指令之解釋,因此以之為先決問題暫停訴訟而提交至歐洲法院,請求先行裁決(the reference for a preliminary ruling)。先行裁決是歐盟法院進行的程序之一,由各會員國法院請求其對歐盟法內容或效力作出解釋並拘束所有會員國,藉此保證歐盟法的法確定性及適用上的一致性。   瑞典最高行政法院認為,固然可以從歐洲法院先前判決推導出:從傳統通貨與虛擬通貨的兌換交易中,取得買賣虛擬通貨之差額作為對價,構成「提供服務以獲取對價」。有疑者,該等交易是否被歐盟增值稅指令第135條第1項各款規定所涵蓋,而屬於得免除增值稅之金融服務提供。其提交歐盟法院請求解釋之問題有二:第一,系爭交易是否屬於歐盟增值稅指令第2條第1項所定之「提供服務以獲取對價」之交易;第二,如是,該等交易是否屬於同法第135條第1項所規定得免除增值稅之交易?   歐洲法院認為,比特幣具有雙向通貨流的性質,而其除了作為支付工具之外別無意義。該虛擬通貨與傳統通貨的兌換,性質上屬於不同支付方式的交換;此外,比特幣販售者所獲得報酬等同於其買賣比特幣的價差,與交易有直接連結,屬於歐盟增值稅指令第2條第1項c款「提供服務以獲取對價」之交易。   關於第二個爭點,歐洲法院認為,歐盟增值稅指令第135條第1項e款之目的即在於避免金融交易中,決定應稅額及增值稅抵扣額的困難。更重要者,傳統通貨與虛擬通貨比特幣之相互兌換,在交易雙方都可接受比特幣作為支付方式之情況下,僅是不同支付方式之交換而屬於金融交易。若將系爭交易排除於該款適用範圍之外,將會剝奪規範目的的部份效果,因此應認定其免徵增值稅。   至於此裁決是否代表歐盟全面肯認,諸如比特幣等具有雙向通貨流性質之虛擬通貨,其作為通貨的性質?裁決中提到,就歐盟指令而言,虛擬通貨與電子錢不同,且前者並非以諸如歐元之傳統記帳單位(traditional accounting units)表示,僅是虛擬記帳單位。因此,比特幣乃至虛擬通貨於歐盟法上之定位,仍有待觀察。

美國著作權局發布AI著作權報告第三部分:生成式AI訓練-AI訓練是否構成合理使用?

美國著作權局發布AI著作權報告第三部分:生成式AI訓練-AI訓練是否構成合理使用? 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月04日 美國著作權局於2025年5月發布著作權與AI第三部分報告之預出版本 (Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version)[1],該報告重點為生成式AI訓練資料與著作權之關係,彙整各方意見並分析現行法制之挑戰及修改方向,目前發布之版本為預出版本,該報告說明將於近期發布最終確認版,預期其結論與實質內容並不會有修改。 壹、事件摘要 美國著作權局自2023年起即開始對AI所引發之著作權法律及政策問題進行研究,同年8月著作權局發布著作權及AI諮詢通知(Comments on Artificial Intelligence Notice of Inquiry, NOI),徵集各界對AI著作權議題之意見,著作權局亦針對相關議題舉辦多場公聽會及研討會協助意見之蒐集[2]。NOI發布後蒐集到之意見經著作權局整理分析,於2024年7月起發布AI著作權報告,第一部分為數位仿造,第二部分於2025年1月發布為就AI作品之著作可保護性之分析,而同年5月所發布之第三部分則聚焦於生成式AI之訓練。 生成式AI於訓練過程可能大量使用受著作權保護之作品,此份報告針對訓練過程可能涉及之著作權問題進行分析,主要說明AI模型訓練過程中使用受著作權保護作品是否可構成合理使用。 貳、重點說明 一、生成式AI模型訓練及模型權重對重製權之侵害 使用受著作權保護作品進行AI模型訓練涉及著作權中之重製,除非開發者能提出授權或其他合理抗辯如合理使用等,否則可能對一項或多項著作權利構成初步侵權(Prima Facie Infringement)。AI開發者於模型訓練階段會進行多次作品複製,包含下載作品、於儲存媒介間轉換、將作品進行格式化或製作副本等[3],模型訓練過程中暫時複製之作品亦有可能因其存在於時間足夠而構成重製權之侵害[4]。 在特定情形下,模型權重(model weights)[5]之複製亦可能構成重製權之侵害。訓練過程可能使模型權重包含著作權作品,而若第三方複製了包含著作權作品之模型權重,即便其未參與模型之訓練,亦可能構成初步侵權[6]。若模型能在未經外部輸入之情形下產出與訓練範例相似之內容時,表示此範例必以某種形式存在於模型權重中,故此模型權重之複製極有可能侵犯著作重製權[7]。換言之,不僅開發者有可能因模型權重之複製侵害著作權人之權利,部署、使用等第三方若複製模型權重亦有可能構成對重製權之侵害。 著作權局指出,模型權重究竟是否會構成重製權或甚至衍生作品之侵權,須判斷該模型權重是否保留與作品受權利保護部分實質相似之內容,僅有在實質相似之情形下,模型權重之複製才可能構成侵權[8]。 二、合理使用 對著作權作品之合理使用可做為作品重製權的抗辯,著作權局於報告中就不同因素分析AI使用著作權作品進行訓練是否得主張合理使用。AI於訓練過程中會有多次複製行為,惟在判斷AI模型訓練是否為對作品之合理使用,仍須視整體使用情境進行判斷[9]。 (1) 作品轉化性須視模型目的及佈署判斷 報告中分析作品之轉化性(transformativeness)[10],AI訓練使用作品是否具有轉化性並非絕對,而是依據模型最終之功能及佈署有程度上之區別,須依個案判斷。若模型之訓練目的為用於研究或封閉系統,則該模型具高轉化性;若其目的是生成與訓練用作品實質相似之結果時,不具轉化性。多數模型之轉化程度會落在前述兩極端之中間,如模型使用特定類型之作品進行訓練,用以生成使用目的與原作相同之內容時,即便其生成內容未有實質相似,頂多僅為有限度之轉化(modestly transformative)[11]。AI開發商得於其系統設置防護措施,限制模型複製受著作權保護作品之節錄內容,使生成內容之目的與原作品不同,此措施能使模型訓練更具轉化性[12]。 有論者認為,使用受著作權保護作品進行AI模型訓練並非出於表達目的,且近似人類學習,因此實質上應是具有轉化性的,著作權局否定了前述兩種說法。報告中說明,語言模型於訓練時所吸收的內容包含文句、段落及文件之排列選擇,並非單純僅吸收其單字含意,且所生成之模型是被用作創造表達性內容,故不得謂AI模型為非表達性目的[13]。其次,針對人類學習觀點,報告首先闡明,學生基於學習目的亦不得以合理使用為由複製整本著作,因此人類學習並不得直接作為合理使用之抗辯。生成式AI之訓練能迅速分析並生成完美之作品,此非如同人類經學習後會產出具個別人格特質之結果,故著作權局不同意AI模型之訓練為與人類學習相同具有轉化性之論點[14]。 (2) 受著作權保護作品之表達性 AI訓練所使用之受著作權保護作品若具較高創作或表達性,如小說、電影等,其著作權比其他作品如電腦編碼等功能性作品更接近著作權之保護核心。而AI模型訓練來源多元,因此判斷上仍須視個案模型及作品而定。 (3) 使用作品之合理比例 AI模型訓練需大量複製受著作權保護作品,於判斷其複製比例是否合理時,係判斷模型訓練所複製之部分對於受著作權保護作品之數量及重要性使否合理[15]。作品使用之合理性,須考量重要性以及數量,若模型僅使用小部分作品做訓練,但該部分為著作權作品之核心部分,此使用並不一定合理。 在使用完整作品層面,生成式AI較一般搜尋引擎更不具合理性,生成式AI所提供之資訊並非僅限於其訓練資料庫中所複製作品資料。然而,許多生成式AI之訓練方式必須使用完整作品進行訓練,因此,著作權局指出,雖開發者使用完整作品進行訓練與合理使用相悖,但若其訓練具有轉化性目的(transformative purpose),並且有必要透過大量作品之訓練以提升模型效能時,則使用整部作品進行訓練可能被認為合理[16]。換言之,使用完整作品進行訓練合理與否須連同其使用必要性及訓練目的一併考量。 (4) 影響原作品之潛在市場或價值 報告中點出三項生成式AI訓練可能造成的市場危害。 A 銷售損失(lose sale):權利人因潛在消費者選擇AI複製創作取代原作,而失去收入。 B 市場稀釋 (market dilution):AI生成內容之速度以及規模對訓練資料中同類作品之市場造成稀釋風險,原作者將更難銷售其作品亦將使消費者更難找到真人創作之作品[17]。AI所生成風格相似之作品亦會導致市場稀釋,風格非為著作權所保障之方為,惟若AI生成與作品風格相似之內容,即便未有實質相似,但消費者可能因此難以分辨AI創作與真人作者,將使AI作品與原作者之作品於市場上直接競爭而影響原市場[18]。 C 喪失授權收入機會 (lost licensing opportunities):權利人本可就其作品於市場上有授權收入之機會,但因AI未經授權使用作品進行訓練而喪失該部分收入[19]。 三、 授權使用 對於AI自願授權之情形於近年越來越普遍,報告亦肯認自願授權之可行性,雖自願授權可行,且已有開發商開始實施,惟對於完全滿足AI產業之需求仍存有疑義[20]。該報告認為,即便現階段自願性授權仍為發展中之制度,但該制度確實能避免使用著作權作品之不確定性。著作權局認為應讓自願性授權制度於授權市場於無政府干預情形下繼續發展,若未來於特定類型作品中出現失靈情形時,再考慮進行擴大集體授權等干預措施[21]。 參、事件評析 AI訓練使用著作權保護作品是否可以合理使用作為抗辯為近年AI發展下著作權高度討論問題之一。目前美國各地法院中有40多件相關案件正在進行審理,然就此報告之結論觀之,其並未對AI訓練是否可作為合理使用給予統一解答,合理使用與否仍須視個案而定。如同報告結論所提及,AI訓練過程中,使用受著作權保護作品可能具有轉化性,但是否足以構成合理使用,仍須視其所使用之作品、來源以及目的等個案因素而定[22]。AI訓練於著作權仍存在一定程度之不確定性。 值得注意的是,雖報告並未明示AI訓練使否為合理使用著作權作品,惟其立場似乎更偏向有利於著作權利人。例如報告中於轉化性認定具有灰色地帶,開發商是否能主張合理使用仍需於後續由法院個案認定。此外,報告中提及市場稀釋理論,目前尚未有法院採用,對合理使用之認定較為嚴格,即使未有實質相似之生成內容亦有可能因影響市場競爭被視為非合理使用,可見該理論對著作權利人之權利保障。 同時著作權局亦正向看待產業界透過自願性授權進行作品訓練之方法,雖該制度於AI訓練上尚未為一完善制度,但確實地授權制度能同時促進產業發展並保護著作權[23]。目前實務上亦是以此種作法解決合理使用之困境,但授權制度仍有待市場持續發展完善制度以確保能符合AI訓練之需求。 美國著作權局之報告雖對AI使用著作權保護作品進行訓練進行分析及說明,惟其結論仍是認為判斷上需依照個案分析。目前國際上尚未有對AI合理使用之實際定論,自願性授權仍為產業界所使用之方法。我國著作權法亦未對AI訓練之合理使用有說明,國際上將會如何發展仍有待觀察。 資策會科法所創智中心致力於著作權相關科技法律研究,本中心將持續關注相關議題並更新動態。 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。 [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training pre-publication version, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf [2]U.S. Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last viewed: 2025/05/19) [3]supra note 1, at 26. [4]Id. at 27. [5]AI模型之建立仰賴神經網,主要功能為將輸入資料轉換為輸出資料。神經網路之運作方式係透過大量於訓練過程中產生之參數進行運案,而該些參數即為「權重」(weights)。 [6]Id. at 28. [7]Id. [8]Id. at 30. [9]Id. at 36-37. [10]轉化性係指新作品加入新元素,具有與原作不同目的或性質,且以新表達、意義或訊息改造原作。並且新作品於市場上較不會取代原作。 [11]Id. at 46. [12]Id. [13]Id. at 47. [14]Id. at 48. [15]Id. at 54. [16]Id. at 60. [17]Id. at 65. [18]Id. at 65-66. [19]Id. at 66-67. [20]Id. at 85. [21]Id. at 106. [22]Id. at 107. [23]Id. 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

日本通過國家戰略特別區域法修正案

  日本國會在2020年5月27日通過《國家戰略特別區域法》修正案(国家戦略特別区域法の一部を改正する法律),亦即「超級城市法」(スーパーシティ法)。所謂超級城市,係指符合(1)在交通、物流、支付、行政、醫療、照護、教育、能源/水、環境/垃圾、防災/安全等10大領域中,至少滿足其中5個領域日常生活需求;(2)加速實現未來社會生活;(3)透過民眾參與,建立從民眾觀點出發之理想社會等三大條件之未來都市。   超級城市法修正重點有二,首先為實現超級城市構想之相關制度整備,包括(1)賦予蒐集、整理、提供各種類型服務相關資料之資料聯合平台(データ連携基盤)業者法律上地位;(2)因相關制度涉及不同法規及主管機關,故超級城市法內特別設計可併同檢討跨領域法規修正之特別程序;(3)其他規定︰如明定各中央政府機關應提供具體協助、應檢討制定Open API規範,以及本法施行後3年應檢討施行狀況等。其次,本次修法新增地區限定型之監理沙盒制度(地域限定型規制のサンドボックス制度),針對自駕車、無人機等科技創新實驗,透過強化事後監督體制,事前放寬道路運輸車輛法、道路交通法、航空法、電信法之限制,以加速實驗進行。

TOP