美國總統拜登(Joe Biden)於2023年1月10日首次發布「交通運輸業去碳藍圖」(The U.S. National Blueprint for Transportation Decarbonization),致力於2050年前達成交通運輸業淨零碳排目標。
交通運輸業碳排放占美國碳排放總量三分之一,是二氧化碳的主要排放源,有鑒於此,是美國淨零路徑的優先重點對象。「交通運輸業去碳藍圖」是以《跨黨基礎建設法》(Bipartisan Infrastructure Law)和《降低通膨法案》(The Inflation Reduction Act)作為依據,這兩部法律代表美國願意對建立一個更安全、更永續的交通系統而做了歷史性投資。本藍圖由美國能源部、運輸部、住宅與都市發展部以及環保署共同訂定,列出交通運輸業整體淨零轉型的重要方向與架構,具體體現拜登政府力抗氣候變遷,誓言2035年達到100%潔淨電能、2050年實現淨零碳排放的目標。
藍圖提出交通運輸業去碳策略的三大方針:
(1)提升生活便利性。
透過區域、州以及地方層級的基礎設施投資暨土地使用規劃,確保工作場所、購物中心、學校、娛樂以及各種生活服務設施皆在國民居住生活環境周邊。從而減少通勤時間、提供良好的步行與自行車發展環境、提升生活品質。
(2)更高效的交通運輸系統。
透過更高效的交通運輸系統暨潔淨能源運輸規劃,可有效降低氣候變化風險及其影響,確保構成整體性的均衡運輸系統,得以達成永續交通系統的目標。
(3)推動零排放車輛。
透過部署電動車充電或氫燃料補充設備計畫,推動低污染、使用清潔能源、油電混合車、氫燃料電池車等零排放車輛。
藉由「交通運輸業去碳藍圖」,將可望完善綠色運輸規劃、減少消費者支出、改善公眾健康,同時保障國家能源安全,進而提升美國人民生活品質、環境永續性,並兼顧國家經濟的可持續發展。
面對全球淨零排放浪潮,此藍圖值得讓同樣已宣示將和國際主流同步,達到2050淨零排放目標的我國,借鏡參考。
歐盟執行委員會宣布義大利於2015年9月30日成為「加強合作系統(enhanced corporation)」的第二十六個會員國,加強合作機制是里斯本條約下的法律工具,且加強合作機制允許九個或更多的歐盟會員國使用歐盟的程序及架構來制訂約束這些會員國的協議。經由加強合作機制規劃來發展新的單一專利制度,義大利成為會員國後即加入單一專利制度,就專利登記來說,因義大利是歐洲第四大市場,但義大利曾經是少數不涉及推動新單一專利框架的歐盟國家之一且曾隨西班牙挑戰單一專利法規的合法性,故這是相當重要的突破。 委員會發言人並表示隨著義大利申請加入加強合作系統,義大利已簽署單一專利法規。西班牙與克羅埃西亞是目前唯二未採用單一專利法規的歐盟國家。單一專利法規提供支持新單一專利制度的法律框架。法規讓參與單一專利國家的所屬企業能藉由向歐洲專利局單一專利申請取得專利保護,而不需要到各個國家單獨申請專利。然而,單一專利保護將只應用於這些已簽署及認可單一專利法院協議及採用單一專利法規的國家。到目前為止有八個國家已認可單一專利法院:奧地利、法國、比利時、瑞典、丹麥、馬爾他共和國、盧森堡及葡萄牙。
何謂德國KOINNO創新採購中心?德國KOINNO創新採購中心是由德國經濟暨能源辦事處(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie)轄下的倉儲管理、採購與物流經濟協會(Bundesverband Materialwirtschaft,Einkauf und Logistik e.V, BME)所執掌,該協會主要任務為關於政府採購與各領域的物流管理的研發成果技術移轉、促進職業與終生教育的補助與經驗交流,目的在於創造未來趨勢、經濟發展與鼓勵創新。而KOINNO創新採購中心的成立宗旨即是持續提供政府採購的創新來源,並引導具有創新元素的政府採購實踐為成功經驗與最佳練習。 其中政府採購方面,BME在2004年建立該平臺,其功能為提供使研發成果能最佳實踐的對話交流、創造未來發展趨勢與創新、將研發成果技轉給採購機關與提升政府採購的價值。德國慕尼黑國防大學的公共採購法學與管理研究中心(Forschungszenturm für Recht und Management öffentlicher Beschaffung der Universität der Bundeswehr München,FoRMöB)是KOINNO的合作夥伴,同時也是德國唯一以企業經營與法學觀點分析公共採購問題的跨領域研究中心。
Thomson Reuters v. ROSS案──美國聯邦第三巡迴上訴法院認定以商業替代目的訓練非生成式AI不構成合理使用Thomson Reuters v. ROSS案──美國聯邦第三巡迴上訴法院認定以商業替代目的訓練非生成式AI不構成合理使用 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年10月16日 人工智慧(AI)訓練利用他人著作是否、如何構成合理使用,是各國著作權法持續討論中的爭議。美國聯邦第三巡迴上訴法院(United States Court of Appeals for the Third Circuit,下稱第三巡迴法院)於今(2026)年9月就Thomson Reuters v. ROSS案作成判決,認定以商業替代目的訓練非生成式AI,不構成合理使用[1]。 壹、事件摘要 美國聯邦第三巡迴法院就Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH (下稱Thomson Reuters)及West Publishing Corp. (下稱West)控告ROSS Intelligence Inc. (下稱 ROSS)案(案號 No. 25-2153)作成判決,認定Thomson Reuters之法律裁判要點(headnote)具原創性而受著作權保護,且 ROSS為訓練AI而使用該等裁判要點,不構成合理使用(fair use)[2]。判決指出Thomson Reuters的素材具有「創作火花」(creative spark),受著作權保護,且ROSS意圖以高度相似的目的使用這些素材,成為直接競爭者,認定不構成合理使用[3]。 Thomson Reuters為蒐集、整理、註解並出版司法判決等法律內容之公司,並推出線上法律研究平台Westlaw。Westlaw以主題與關鍵編號系統整理司法判決,撰擬提供裁判要點,清楚簡明的呈現判決所表明之關鍵法律論點,並讓使用者點選即可前往該要點所依據之判決段落[4]。ROSS係AI法律搜尋引擎開發者,其以數千則 Westlaw裁判要點作為訓練AI的素材,使其能辨識哪些判決段落足以妥適回應法律問題[5]。Thomson Reuters得知後對ROSS提起訴訟,主張著作權侵害。 貳、重點說明 判決指出Thomson Reuters之裁判要點編輯,須決定哪些法律論點重要到足以納入裁判要點,以及如何依Westlaw之撰寫準則表達這些論點,內容必須納入足夠之事實背景與理由,且無須參照判決或任何其他裁判要點即可被理解,首先肯定裁判要點具有原創性[6]。反駁ROSS主張,法院認為裁判要點內容並未等同判決內容,著作權主張並不會實際上壟斷司法判決[7],而且「表達司法判決中的法律論點有許多方式」,並不適用概念與表達合一原則(merger doctrine)[8]。同時,逐項衡量美國著作權法四項合理使用因素,提出如下看法: 一、使用之目的與性質不利於合理使用 法院首先考量使用屬商業性或非營利性,因為商業性使用不利於認定合理使用;其次考量複製者之使用有多大之轉化性(transformative),亦即新著作是否僅取代原創作之標的,抑或增添新內容、具有進一步之目的或不同之性質,其指標在於複製者之使用是否維持「獨特的目的」[9]。法院認為ROSS 意在建立一個收費與 Westlaw 相當之法律研究平台,與 Westlaw 爭取客戶,因此 ROSS 之使用具商業性[10]。而且,就轉化性而言,Thomson Reuters使用其裁判要點,協助法律研究者尋找並理解載有與其搜尋相關法律論點之司法判決;ROSS使用Thomson Reuters之裁判要點,建立一個法律研究平台,協助使用者找出回應其搜尋之判決段落。雙方方法雖略有差異,但都是使用裁判要點來建立並改進一個協助使用者尋找相關法律資料之法律研究平台,終極目的相同[11]。法院認定ROSS使用具高度商業性且僅具輕微轉化性,第一項因素不利於合理使用[12]。 判決指出,本案不同於Authors Guild v. Google案,該案Google 掃描整本書籍,供使用者搜尋並閱讀與其搜尋詞相符之書籍小段摘錄;原書之目的是供人閱讀,而搜尋功能之目的,是使使用者得以找到含有搜尋者所感興趣詞語之書籍[13]。但本案不存在這種轉化性目的,相反的,ROSS之平台使用Thomson Reuters之裁判要點,是協助使用者找到與其法律研究詢問相關之司法判決,而這正是Thomson Reuters已經以其裁判要點在做的事。而且Google之搜尋功能可能將使用者導向其後會向原作者購買之書籍,但本案ROSS不會把使用者導向Westlaw,相反地正如 ROSS 所承認,其目的是取代 Westlaw[14]。法院亦未支持ROSS的「中間複製」(intermediate copying)[15]主張,判決指出ROSS無須複製Thomson Reuters之裁判要點,即可取得原始的司法判決,並可自由複製這些判決,ROSS 選擇不這麼做,不是因為複製裁判要點是提供製作訓練備忘錄的「必要」方式,而是因為它是較「簡便」的方式[16]。 二、著作性質雖略為有利於合理使用但影響輕微 著作在被使用時是已發行或未發行,以及該著作雖具足以受著作權保護之創意,是否同時含有事實性或功能性要素;越具創意、越少事實性之著作,越「接近著作權保護的核心」,即越不利於合理使用。法院認為Thomson Reuters在 ROSS 使用前已發行這些裁判要點,且裁判要點較偏事實性而非虛構性,因其必須準確傳達法律,並描述不受著作權保護之司法判決,因此此項因素有利於合理使用[17]。惟法院亦指出,著作性質因素在合理使用判斷中鮮少扮演重要角色[18]。 三、所使用部分之量與重要性不利於合理使用 就量與重要性而言,法院認為ROSS 將 25,000 則 Westlaw 撰寫之裁判要點(本案經認定侵權而受審查者為其中2,243則)[19]全文複製到其備忘錄中,並以之訓練其 AI 程式,且意在利用 Westlaw 之成果,製作 Westlaw 之商業替代品,因此 ROSS 欠缺足以使大量複製成為合理之轉化性目的與性質[20]。雖然ROSS 主張其所取用的僅是Thomson Reuters 2,800 萬則裁判要點之0.08%[21],但法院認為關鍵在於達成複製者之目的[22]「所取用者是否未超出必要程度」,在ROSS缺乏足以正當化之轉化性目的的情況下,其複製取用這些裁判要點即屬超出必要程度;而且每則被取用之裁判要點,ROSS所複製的都是全部,如此廣泛之複製因缺乏足夠之轉化性目的支持而不合理,故第三項因素不利於合理使用[23]。 四、利用結果產生價值影響與市場取代的效果 第四項因素關乎該使用對受著作權保護著作之潛在市場或價值所生之影響;「潛在市場」包括原著作之市場,以及原著作衍生使用之任何市場[24]。ROSS 主張相關原市場是裁判要點作為獨立產品之市場,Thomson Reuters則主張法律研究平台市場才是相關原市場。 法院認為ROSS 複製裁判要點,是為了在與 Westlaw 相同之競爭性法律研究平台市場中競爭,損害 Westlaw 在該原市場中之地位[25]。而且,縱採 ROSS 所稱的裁判要點市場,ROSS論點仍忽略其使用對Thomson Reuters裁判要點價值之影響。法院援引Video Pipeline案[26]駁斥ROSS類似論點,指出合理使用法規係指示法院考量使用對受著作權保護著作「價值」之影響,而不僅是對「市場」的影響。ROSS 複製裁判要點並以之建立自己之競爭性法律研究平台,挪用裁判要點在尋找與分析司法判決上之價值,並減損其作為吸引使用者前往Thomson Reuters法律研究平台之誘因的功能[27]。 此外,針對潛在衍生市場影響,Thomson Reuters則主張,ROSS 損害其將裁判要點授權作為 AI 訓練資料之潛在衍生市場,ROSS則主張裁判要點之衍生市場並不存在。法院認為將裁判要點作為文本授權用於訓練 AI 之市場正快速發展[28],Thomson Reuters提出證據顯示,其正將裁判要點用作自身 AI 搜尋產品之訓練資料,而且Thomson Reuters未將其裁判要點授權予他人,並不能證明不存在可供授權之市場。ROSS 未經授權即複製裁判要點作為訓練資料,剝奪Thomson Reuters進入該衍生市場並為此目的授權其裁判要點之機會[29]。 最後,法院針對ROSS 主張其複製將因增加法律之可近性而有益於公眾、AI 對國家安全之主張,表示司法判決本可自由取得,且 ROSS 提供服務之價格與 Westlaw 相當,無法認定 ROSS 之複製能大幅增加公眾對法律之可近性[30];雖然某些 AI 技術可能涉及國家安全疑慮,但這並不使 ROSS 僅因其納入了 AI,就可毫無顧忌地違反著作權法,不予採納。綜合上述理由,法院認定 ROSS 對這些裁判要點之使用並非合理使用,法院維持原裁定[31]。 參、事件評析 第三巡迴法院認為,本案與Bartz案及In re: OpenAI案之 AI 模型不同,ROSS 之 AI 平台無法產生原創表達,且本案證據支持欠缺轉化性之結論;ROSS 訓練其 AI,目的是創造 Westlaw 之商業替代品。本判決之意義,不在提供一個論述AI 訓練能否主張合理使用之依據,而在於哪些事實使本案走向利/不利於合理使用之結論。 一、著作性質偏事實性,但此因素法院認為權重較低:本案系爭的裁判要點偏事實性,與Bartz案、Kadrey案以創意程度較高之書籍為對象不同。判決雖因其須準確傳達法律、描述不受著作權保護之判決,認定略有利於合理使用,但仍指出該因素在合理使用判斷中鮮少扮演重要角色。 二、AI使用終極目的與原使用等同即欠缺轉化性:本案與Authors Guild 案之搜尋功能導向原書,及Bartz案、Kadrey案之模型生成新文字不同,ROSS雖非為產出相同裁判要點而訓練AI,但其自承產品與 Westlaw 直接競爭,並以取代 Westlaw 為目的;法院雖承認訓練為中間步驟,但仍以該步驟所服務之法律研究平台與 Westlaw 之使用具相同目的,作出輕微轉化之判斷。 三、利用須在達成轉化利用目的所必要的限度內:法院認為關鍵在於達成複製者之目的「所取用者是否未超出必要程度」,本案非如同其他案件,複製係為達成其他目的而必須採取的必要動作,ROSS 原即可自由取得原始司法判決,卻選擇複製裁判要點以求簡便。 四、將 AI 訓練授權機會納入衍生的潛在市場評價:只要能舉證即可納入認定市場影響,Thomson Reuters 提出其已將裁判要點用於訓練自身 AI 搜尋產品,以及 AI 訓練授權市場正在發展之證據,獲得法院支持。法院在有證據之前提下,認定 ROSS 篡奪Thomson Reuters進入並授權該潛在市場之機會。 由上述說明可知,第三巡迴法院與其他法院在判斷架構上並無歧異,不同點在於非生成式訓練、與原著作處於同一市場、且底層資料可自由取得之情況,如何認定使用目的與市場損害。本文認為ROSS使用目的的取代意圖過於明確,實質影響第三巡迴法院對第一、第三及第四項合理使用因素的判斷。特別是在市場影響的認定上,除原著作之市場外,法院明示其亦考量使用對著作價值之影響,即使不存在裁判要點之獨立市場,仍可認定價值受損;而且潛在衍生市場不以著作權人已實際授權為限,只要有證據顯示授權市場正在發展。在AI訓練結果具轉化性與對既有市場影響這兩個要素,可預見將來會有更多不同的判決,因應事實情況的差異,而發展出更細部的判斷因素。AI訓練授權市場之提出,後續如何牽動合理使用邊界值得持續觀察。 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) [1]Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. ROSS Intelligence Inc., No. 25-2153, slip op. (3d Cir. Sept. 29, 2026), https://www2.ca3.uscourts.gov/opinarch/252153p.pdf(最後瀏覽日:2026/10/07)(下稱 ROSS slip op.)。 [2] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 2:“We therefore hold that Thomson Reuters’s materials are copyrightable and that ROSS’s use was not fair.” [3] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 2。 [4] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 3。 [5] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 5–6。 [6] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 10–11。 [7] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 11。 [8] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 12。 [9] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 14–15。 [10] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 16。 [11] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 16–17。 [12] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 17–18。 [13] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 18–19,引述 Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202, 216 (2d Cir. 2015)。 [14] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 19。 [15] 即美國聯邦第九巡迴上訴法院之 Sega Enterprises Ltd. v. Accolade, Inc. 案與 Sony Computer Entertainment, Inc. v. Connectix Corp. 案中提及的,複製電腦程式碼之目的,是使使用者得讓其軟體與既有電腦系統相容運作,其使用具有轉化性,因為複製均為接觸電腦程式碼不受保護之功能性面向所必要。ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 19–20,引述 Sega Enters. Ltd. v. Accolade, Inc., 977 F.2d 1510, 1514 (9th Cir. 1992);Sony Comput. Ent., Inc. v. Connectix Corp., 203 F.3d 596, 599, 606–08 (9th Cir. 2000);Google LLC v. Oracle Am., Inc., 593 U.S. 1, 6–7, 30–31 (2021)。 [16] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 20–21。 [17] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 21–22,引述 Campbell v. Acuff-Rose Music, Inc., 510 U.S. 569, 586 (1994);Oracle, 593 U.S. at 20, 28–29。 [18] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 22,引述 Authors Guild, 804 F.3d at 220。 [19] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 7 & n.3;p. 28。 [20] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 22–23。 [21] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 23。 [22] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 23:“The crux of the inquiry is whether ‘no more was taken than necessary’” to achieve the copier’s purpose. 引述 Authors Guild, Inc. v. HathiTrust, 755 F.3d 87, 98 (2d Cir. 2014)。 [23] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 23 & n.10:“So, ROSS took more than necessary when it copied these headnotes without a justifying transformative purpose. Thus, the third factor weighs against fair use.”。 [24] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 24。 [25] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 25。 [26] 該案認為即使不存在預告片之獨立市場,被告Video Pipeline 發布的預告片,損害預告片吸引使用者前往迪士尼網站購買產品之價值。ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 24–25,引述 Video Pipeline, Inc. v. Buena Vista Home Entm’t, Inc., 342 F.3d 191, 202 (3d Cir. 2003)。 [27] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 25。 [28] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 26。 [29] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 26。 [30] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 27。 [31] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 27–28。
醫療與健康資料創新應用法制研析醫療與健康資料創新應用法制研析 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年06月25日 壹、事件摘要 配合未來智慧醫療與精準健康之發展,民眾的健康、醫療資料將成為相關創新技術之基礎,且需整合許多異質資料庫(包括:生物資料、病歷、環境資料、基因資料等)作為相關研究與診斷基礎。然而,在創新實驗階段,個人資料保護向來是最核心之議題,如何在「創新技術」與「資料保護」間需取得衡平,於保護民眾個資權利的同時,又能滿足規範緩解或彈性化之明顯需求,便成為亟待解決的問題。 近年來,我國積極透過「法規沙盒」(Regulatory Sandbox)制度,來創造一個兼顧技術創新與有效監理的機制,例如《金融科技發展與創新實驗條例》與《無人載具科技創新實驗條例》皆是設立法規沙盒制度,在確保法律監管的前提下,依個案情形適度地鬆綁法規,為業者打造出恰當的實驗空間,以鼓勵創新發展。然而,我國於金融與交通領域訂立沙盒制度之時,關於個資法是否能被豁免,一度成為討論重點,最後二條例皆明文規定實驗進行以遵守個資法為原則,因此法規沙盒制度宜否用以緩解醫療與健康資料相關法律限制,仍堪研探;此外,醫療法規沙盒所涉及的醫療或健康資料主要落入敏感性資料之範疇,在個資法監管密度更高的情形下,更加限制了智慧醫療與精準健康產品或服務之發展,則如何突破此等醫療領域創新困境,即屬我國未來應密切關注之焦點。 職是之故,本文將研探國際上涉及醫療健康資料之機制,以作為我國法規沙盒等制度措施抑或設計其他方式運作之借鏡,讓創新者能獲有個資法等法規之規範彈性空間以進行創新活動。 貳、重點說明 以下對於英國、日本及新加坡等國制度,觀測分析其如何緩解資料法規而創造出彈性化空間,使創新者有機會藉此活用醫療健康資料,進行醫療領域之創新發展。 一、英國 (一)ICO法規沙盒 英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)於2019年推出法規沙盒計畫,希望可向利用個人資料開發具有明顯公共利益的創新產品和服務的組織,提供必要的試驗空間。在進入沙盒之前,ICO將會要求申請者簽署相關條款,並有專屬ICO沙盒成員與之聯繫,安排會議協助制訂沙盒計畫,同時也會要求申請者進行資料保護自我評估清單,以利沙盒計畫之制定[1]。 此沙盒的特色之一,在於不會完全排除資料保護規範之適用,而是著重於如何協助業者遵法,參與者能透過此計畫借助ICO在資料保護方面的專業知識和建議,從而在測試創新服務時減輕風險,並確保適當的個資保護措施臻於完備[2]。此外,參與者也將會收到一份暫緩執法聲明(statement of comfort from enforcement),亦即在參與沙盒期間,若產品或服務因疏忽而有違反資料保護相關法規之情形,只要違規行為未超出原先進入沙盒所預想的情況,便不會立即導致ICO的監管行動,暫緩程度則取決於創新團隊與ICO保持協作與對話之狀況[3]。 截至2021年2月,其尚有9個測試案例正在進行中,而與健康、醫療資料有關者為CDD服務有限公司(CDD Services)及諾華製藥的語音解決方案(Novartis Voice Enabled Solutions project)[4]。 (二)動態同意機制 「動態同意」(Dynamic Consent)是指一種基於網路與資通訊技術的即時同意程序,透過利用資通訊技術建立的動態同意網路平台,研究者得即時通知資料當事人其研究進度、研究目的變更等事項,資料當事人則得隨時修改同意範圍或撤銷同意[5]。 動態同意機制的優點,對研究者而言,在於節省許多徵詢同意所需之成本,也能清楚瞭解資料庫中的資料附加了哪種類型的同意或是資料當事人要求徵詢同意的密度[6],並且可以更加容易地整合其他多媒體技術(例如播放影片、照片與錄音)進行研究內容與風險之說明。而對於資料當事人而言,動態同意則可解決同意成本過高而不得不實施過於寬泛的概括同意之情形,從而更加保障資料主體之資料自主權[7]。 在英國,動態同意之原型係於2008年左右ENCoRe計畫提出;國際間較為有名的計畫皆實施於英國,例如曼徹斯特大學inBank團隊開發的蒐集與處理電子健康紀錄系統、牛津大學主導的參與式Rudy研究等[8]。 二、日本 日本於2018年實施「專案型沙盒」制度,建立特定不受現有法規限制之情境,使業者得於限定期間及場域內,以「新興技術」進行實證[9]。所謂「新興技術」,係指在創新事業活動中所使用具有顯著新穎性之技術或方法,且該技術或手法可創造出高附加價值者[10],而「具顯著新穎性」者,則指相較於該領域的常用技術和方法,更有新穎性且得以衍生實用化和事業化討論的技術與方法,例如AI、IoT、巨量資料、區塊鏈等[11]。 專案型沙盒中,有3件與醫療相關的案例,其中涉及個資法規範的是「以生物辨識技術了解本人意思(Digital Living Will)」一案。本案情境為考量到獨居老人數量增加,其因急救被送往醫療機關時,尚需時間確認其身分,甚至須向家屬說明治療方式且獲同意後,始得開始檢查和治療,而常有遲延急救時間之情事,故醫院及醫療業者共同申請一項專案型沙盒實證計畫,藉由「預立同意」之方式保存個人手術及檢查等意願,待患者發生急救情形時,將依指紋、手指靜脈、人臉等生物辨識技術準確且迅速地確認身分,向醫院提供患者的個人意願資料。本計畫採取的新技術,涉及日本個資法第18條、第19條及第23條規定,申請者表示將依法辦理之,例如告知參加者「獲取生物辨識資料之利用目的」、經參加者同意後始向第三方提供生物辨識資料等,並由厚生勞動省和個人情報保護委員會等主管機關進行監督[12]。 三、新加坡 新加坡於2012年10月通過《個人資料保護法》(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)[13],同時依法設置個資保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)。該法旨在規範「非公務機關」之個人或組織對於個人資料的蒐集、利用及揭露(例如與第三方共享)等相關行為。該法第62條設計了豁免權(Exemption),個人或組織可於備妥申請文件後,向個資保護委員會預先申請尋求《個人資料保護法》任何條文之豁免;經審查批准後,個資保護委員會可以透過命令(order),在特定的規則或情況下,豁免任何個人或組織遵守本法的全部或部分規定[14]。 再者,新加坡提出「資料協作計畫」,以促進組織、政府、個人三方間資料無障礙流通,創造更多合作機會進行創新應用。該計畫可分作兩部分,首先建立「可信賴資料共享框架」(Trusted Data Sharing Framework),為企業對企業的資料交換方法步驟提供指南;其次提出「資料共享安排」(Data Sharing Arrangements)的資料法規沙盒計畫[15],排除企業以創新模式近用個人資料時發生的阻礙,「資料共享安排」係依據上述個人資料保護法第62條所賦予的豁免權,讓個人或組織可在個人資料保護委員會訂定的規則下,依照個案給予組織免除個資法部分規範(例如:不須取得當事人同意、免除跨境傳輸之限制)。故總體而言,「資料協作計畫」下的「可信賴資料共享框架」與「資料共享安排」,將由政府擔任監管角色,申請者只要符合指南建議方向,例如遵循法律、達到一定資料技術應用品質、實施資安與個資保護措施等,便可進行個人與商業資料之共享。 以「中風患者於資料共享安排(資料法規沙盒計畫)之運作」為例,醫院、志願福利組織(Voluntary Welfare Organization, VWO)[16]與行政機關之資料共享計畫,彼此之間分享病患個人資料,毋須再經患者之同意,由資料中介機構進行資料分析,以改善服務並確保有效媒合老年中風患者之援助。經分析後,志願福利組織可主動與醫院患者接觸以利其提供收入援助或社會支持,行政機關則可利用相關資訊改善政策[17]。 參、事件評析 隨著新興科技崛起,資料驅動之技術創新需求於近年大幅顯現,若個資法規範始終缺乏彈性,又無相關機制確保創新空間,我國社會經濟發展將嚴重受影響。對此,面對「創新技術」與「資料保護」間如何取得衡平的難題,各國政府透過不同規範及政策手段,給予個資法規範一定彈性,以促進國內創新與轉型的腳步,可見個資法既定規範並非絕對,重點仍在於如何做好個資保護評估及風險管控,使資料主體於創新實驗下仍可受到隱私保護。 綜觀上開國家的資料法規彈性化措施,主要以兩大方式進行,其一為「針對法規提出整體鬆綁或彈性化機制」(法規面),例如英國ICO法規沙盒、日本專案型沙盒、新加坡資料共享安排機制皆屬之,雖各國立法模式或依據有所不同,但主要仍是利用法規沙盒或性質相近之措施,於運作上賦予個資法規一定彈性。其二則為「利用技術解消資料利用障礙」(技術面),例如動態同意機制,透過科技來擴大個資法規的適法及遵法態樣。 據此,我國在研議「醫療領域宜否應用法規沙盒等制度,緩解個資法等相關法規現行規範」時,或可先肯認個資法確有(有條件地)豁免適用之餘地,且得以法規沙盒作為個資法限制之彈性機制。其次,在立法模式的選擇上,由於我國已著手立法《智慧醫療創新實驗條例》(草案)[18]或考量規劃泛用型法規沙盒,未來或可於「醫療法規沙盒」或「泛用型法規沙盒」立法過程中,研議是否豁免創新實驗有關個資法令之適用。再者,針對個資法豁免條件,有鑑於沙盒實驗期間不能忽視個人利益之隱私保障措施,故應有一套完善機制協助法規沙盒之監管,相關豁免事項及條件設計,也須考量創新、公共利益與資料當事人權利侵害之比例原則。最後,在實作方面,機關亦可協助與輔導業者引進動態同意等措施及其新技術,以利業者遵法。 [1] ICO, What will happen if our application to the Sandbox is successful?, https://ico.org.uk/for-organisations/the-guide-to-the-sandbox/what-will-happen-if-our-application-to-the-sandbox-is-successful/ (last visited Feb. 6, 2021). [2] ICO selects first participants for data protection Sandbox, https://www.computerweekly.com/news/252467504/ICO-selects-first-innovation-Sandbox-participants (last visited Feb. 6, 2021) [3] ICO, What will happen if our application to the Sandbox is successful?, https://ico.org.uk/for-organisations/the-guide-to-the-sandbox/what-will-happen-if-our-application-to-the-sandbox-is-successful/ (last visited Feb. 6, 2021). [4] ICO, Current Projects, https://ico.org.uk/for-organisations/regulatory-sandbox/current-projects (last visited Feb. 6, 2021). [5] Jane Kaye, Edgar A Whitley, David Lund, Michael Morrison, Harriet Teare & Karen Melham, Dynamic consent: a patient interface for twenty-first century research networks, European Journal of Human Genetics, 23, 141–146 (2015) [6] 動態同意平台上的研究者介面,可能顯示資料當事人對於哪種類型的研究給予何種同意(例如對於心臟病研究給予概括同意;對於癌症研究給予特定同意),允許概括同意的時候也可以註記同意期限,或設定其他限制。 [7] Rasmus Bjerregaard Mikkelsen, Mickey Gjerris, Gunhild Waldemar & Peter Sandøe, Broad consent for biobanks is best - provided it is also deep, BMC Med Ethics, 20(1),71 (2019) [8] 義大利、美國、日本與澳洲等國目前皆有實施動態同意之機制,但都是以特定疾病或研究主題為主,尚未有全國通用的動態同意系統。義大利有名為「CHRIS」的慢性病研究動態同意平台;美國有非營利組織架設名為「PEER」的基因研究動態同意平台;日本有名為「Rudy Japan」的動態同意平台;澳洲有名為「CTRL」的動態同意平台。 [9] 生産性向上特別措置法第2條第2項。 [10] 同前註。 [11] 新技術等実証の総合的かつ効果的な推進を図るための基本的な方針,頁1(2018),https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/underlyinglaw/basicpolicy.pdf(最後瀏覽日:2021/2/10)。 [12] 〈生体認証を用いた本人意思に基づく救急医療の実証〉,首相官邸,https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/project/gaiyou7.pdf (最後瀏覽日:2021/2/19)。 [13] Personal Data Protection Act 2012, No. 26 of 2012. [14] Personal Data Protection Act 2012, Section 62. [15] Data Collaboratives Programme, https://www.imda.gov.sg/programme-listing/data-collaborative-programme (last revised Jun. 8, 2021) [16] 獨立於政府與市場運作之外的團體或組織。 [17] PDPC, Guide to Data Sharing (2018), https://www.pdpc.gov.sg/-/media/Files/PDPC/PDF-Files/Other-Guides/Guide-to-Data-Sharing-revised-26-Feb-2018.pdf (last revised Jun. 8, 2021). [18] 鄭鴻達,〈政院BTC閉幕 吳政忠:推智慧醫療沙盒、生醫條例修法〉,聯合新聞網,2021/09/01,https://udn.com/news/story/7238/5715580(最後瀏覽日:2022/06/13)。