法國國家資訊自由委員會(Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL)基於cookie聲明(cookie banner)違反法國資料保護法(Act N°78-17 of 6 January 1978 on Information Technology, Data Files and Individual Liberties)裁罰微軟愛爾蘭分公司(Microsoft Ireland Operations LTD,下稱微軟)搜尋引擎Bing,並根據cookie蒐集資料間接產生的廣告收入、資料主題數量及處理的資料範圍定出6千萬歐元之罰鍰額度,且要求微軟應於3個月內限期改正,如逾期按日處以6萬歐元罰鍰。本案是繼2022年1月6日以來,CNIL以相同理由分別對Google與Facebook裁罰1.5億及6千萬歐元罰鍰後,再增1件科技巨頭因違法運用cookie遭受裁罰之案例。本案對我國隱私執法機關參酌於數位環境中,應就cookie聲明如何進行管理之理由與細節,具有參考價值。
而本案微軟之搜尋引擎Bing遭受裁罰之理由,主要可分為二面向:
一、未經使用者事前同意,逕於使用者設備中設置cookie
依法國資料保護法第82條規定,業者利用cookie或其他追蹤方式針對使用者終端設備上的資料進行讀取或寫入資料前,應盡告知義務並取得使用者同意。惟搜尋引擎Bing在使用者造訪網站時,未經使用者同意便設置一種具有安全及廣告等多種用途的cookie(MUID cookie)於其電腦設備,且當使用者繼續瀏覽網站時,將會另設置其他廣告cookie,然微軟亦未就此取得使用者同意。
二、拒絕設置cookie與給予同意之方式便利性應相同
在有效同意的標準與具體判斷上,由於搜尋引擎Bing的cookie聲明第一階層僅提供「接受」與「設定」兩類按鈕,並未提供「拒絕」按鈕,因此使用者同意或拒絕設置cookie之流程便利性有其差異,並未一致,如下說明:
(一)使用者同意設置cookie
如使用者同意設置cookie,僅需於cookie聲明的第一階層點擊「接受」按鈕,即完成設置。
(二)使用者拒絕設置cookie
若使用者欲拒絕設置cookie,需於cookie聲明的第一階層點擊「設定」按鈕;其後進入第二階層,使用者可於各類型cookie選擇開啟或關閉,再點擊「保存設定」按鈕,始完成設置。
是以使用者拒絕同意設置cookie與給予同意之方式,兩者的便利性並未一致。又因第二階層顯示默認未設置cookie,恐導致使用者誤以為網站並未設置cookie,故CNIL認為此種同意欠缺自願性而屬無效者。
德國Essen地方法院判決(Az. 44 O 79/07),網站上之聯絡我們的功能(Contact-Formula),並不符合網路服務者依德國電信服務法第5條(Telemediengesetz, TMG)所應遵守之資訊揭露義務*。 根據德國電信服務法第5條第1項第2款規定,網路服務提供者之資訊揭露義務範圍,包括應提供一個供網路使用者可以快速且直接聯繫網路服務提供者之電子聯繫方式,例如提供電子郵件。 按德國電信服務法第5條規定目的在提供消費者法定之保護,而違反本條規定者,將可依德國「不正競爭防止法,UWG」第4條第11款及第2條第1項第2款規定,視為違反公平競爭之行為。 該法院認為,網站上「連絡我們功能(Contact-Formula)」性質上僅屬於一個用以製造連結的科技措施,使用者需填寫網站上表格,按下傳送鍵後,始能得知網路服務者之電子郵件,而有些網站甚至無法顯示網路服務者之電子郵件。 我國於「電子商務消費者保護綱領」第5點企業經營者應提供有利於消費者選擇及進行交易之充分資訊包括「企業經營者本身資訊」,例如登記名稱、負責人姓名及公司簡介、公司或商號所在地及營業處所所在地、電子郵件、電話、傳真等聯絡方式及聯絡人等資訊,資訊提供範圍與德國電信服務法第5條第1項第2款大抵相同。 *德國電信服務法(TMG)第5條網路服務者應揭露之資訊範圍包括其聯繫資料、特許職業執照證號、營利事業登記證號等。
數位基礎建設的挑戰與未來-以歐盟「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求?」白皮書為中心數位建設在數位化浪潮以及AI來臨的年代,顯得非常重要,也是世界各國重視的議題之一,歐盟於2024年2月提出了「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求?」(WHITE PAPER How to master Europe's digital infrastructure needs?)白皮書來匯集專家意見至6月30日止。 數位基礎建設所涵範圍甚廣,包含資訊科技所有的技術系統以及網際網路等等。如果沒有這些建設,將無法順利完成數位轉型及提升競爭力,況且人工智慧以及物聯網時代的到來,正在改變全球消費者的習慣,因此落實數位基礎建設佈建具有相當之必要性。白皮書開門見山地提到數位基礎建設的諸多優點,但要完成目標,需克服許多難題。 數位基礎建設的佈建需投入大量資金,更需仰賴公私協力才可順利達標,因此難題主要圍繞在企業實力以及是否能夠有相當之吸引力,促使企業投資者以龐大的金流支援,而企業投資者之目標以獲利為原則,因此如果要吸引大量投資人進場,必須提出成功施行並獲利的案例來拋磚引玉。白皮書內也提到,歐洲境內固網行動匯流尤其光纖及5G網路覆蓋率較世界各國來的低,且歐盟因為成員國眾多,缺乏單一的市場,難統籌規範,更何況歐盟對於複雜的數位基礎建設生態中,針對參與者沒有明確規範,諸如投入電子通訊網路建置之雲端供應商其權利義務關係,使得參與者無所適從,如何去克服這些絆腳石將會是歐盟的重大挑戰。 為克服數位基礎建設的難題,白皮書建議以三個支柱作為框架,其一為打造共同連結的運算網路系統(Connected Collaborative Computing)作為歐盟經濟體的中樞神經;其二為建立單一的數位市場,整合各國市場機制並建立完善法規制度;最後為所有數位基礎建設須安全且富有韌性,否則遭到攻擊,將會威脅歐盟各國。 數位化的時代,不僅可提提升運作效能,更能促進永續發展,然而工欲善其事,必先利其器,數位基礎建設為不可少之一環,鑒於我國推動數位建設佈建也可能面臨投資誘因的難題,歐盟白皮書所提到的建議以及後續的發展,或許值得我國持續關注。
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會(将来のネットワークインフラに関する研究会)4月份針對日本人工智慧(Artificial Intelligence 簡稱AI)、物聯網(Internet of Things 簡稱IoT)、資訊及通訊技術(Information and Communication Technologies 簡稱ICT)等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術(5G)、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化,相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構,而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路,逐漸變成社會系統之神經網絡(社会システムの神経網)。 物聯網服務目前係由專用終端設備,並根據特定的應用目的建構,但在未來的網絡基礎設施,可能出現如橫向合作應用的通用平台,到2030年左右物聯網服務中M2M(Machine to Machine,機器和機器之間的通訊)的佔有率估計將達到10%。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路(仮想化レイヤのネットワーク)之維護和操作,更是物理層面的網路(物理レイヤのネットワーク)資源的管理,AI仍然只擔任協助之工具。其中,物理網絡(物理ネットワーク)和邏輯網絡(論理ネットワーク)應分別處理,邏輯網絡將型成多層次化,將變得難以檢測故障和調查原因,但在安全和可靠的網絡基礎設施下,經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇,非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生,型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面,在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量,達到以往的光纖的容量限制,將透過無線電接入技術進一步發展,補足不足的光學寬頻。然而,人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。
日本發布新版之農業資料利用推動報告,並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動(下稱報告),其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫,並指出為確保農業數位資料與人工智慧(下稱AI)之間的串聯應用,農業資料合作基礎平台(下稱WAGRI)的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出,透過各式農業數位資料的蒐集與整合,諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等,並經過統合及分析後,可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗,以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止,WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API,供農業領域從業者介接運用,並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外,報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料,用以開發農業領域之基礎AI模型,並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務,輔以自身之農業數位資料,建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而,報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用,還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型,農業數位資料之法制配套仍需整備。因此,除了資料權屬等關係釐清外,報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下,尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」,包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策,以及資料刪除請求權等範圍,以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型,除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外,亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制,以降低農業數位資料之間的協作風險。 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)