2023年5、6月經濟合作暨發展組織(Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD)在邁向數位化計畫(Going digital Project)下陸續公布53個國家地區科學技術創新政策(science, technology and innovation policy)指標。OECD另一方面也提供許多政策工具供各政府參考,如2022年12月發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》(Going Digital to Advance Data Governance for Growth and Well-being),並出版《資料治理政策制定之數位化指南》(Going Digital Guide to Data Governance Policy Making),協助應對轉型為數位治理時的潛在益處與風險。
《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》指出,數位工具發展使資料蒐集、處理的效能大幅增加,邊際成本快速下降,為經濟、社會注入新驅動力。OECD觀察到COVID-19疫情危機中,各國政府藉多樣的資料有效追蹤疾病並做出相應對策;然而,也出現資料治理不當案例,如有勞動中介機構不慎在資料應用時加深性別勞動的不平等。因此,資料成為治理的戰略資產同時也需詳加了解資料多樣化的特性,在資料跨領域產製、流通與利用的過程中一併考量其益處與風險。
《資料治理政策制定之數位化指南》則點出三個發現,並提供相應策略做為各國政府治理參考。第一,關切資料開放同步產生的益處與風險,建議應確立風險管理的文化並建置透明且開放的資料生態系,以增加使用者的能動性,俾利人們自覺主動利用資料。其次,治理框架應平衡生態系中利害交疊的人民、企業團體、政府各部門等,藉契約範本、行為準則等機制確保決策各環節中利害關係人的參與機會和框架的一致性。第三,資料的邊際成本雖一再降低,然而進入門檻、後續管理的負擔仍重,政府應持續激勵資料的基礎建設投資,促進市場競爭並解決後進者的阻礙。
法國書商聯盟(Syndicat de la librairie française),於2004年一月對美國知名電子商務業者-「亞馬遜網路書店」(Amazon.com)所提出之違法書籍折扣及低於售價的訴訟,法國法院於今年十二月初做出裁定。該法院命令Amazon.com應於收到判決十天內對於所售出之書籍開始收取運費,否則必須受到每天一千歐元的罰款至該公司停止該不收取運費之行為止。同時該判決亦命令,Amazon.com應支付給原告書商聯盟十萬歐元的損害賠償金。 法國政府對於零售價格之法律規定十分嚴格,尤其對於書籍的零售。在法國,商家利用「價格犧牲」(Loss-Leaders)的促銷方式或其他低於產品價格的方式吸引顧客係為違法之行為;因此該國法律規定,關於書籍的零售商依法必須不得以低於出版商建議售價百分之五的價格出售書籍。Amazon.com所提供之折扣已經超過法國法律所規定之上限,故法國書商聯盟為保障其會員之權益,特別對該網站提出訴訟,以保護獨立小型書店之營運。Amazon.com尚未對上開判決發表正式的官方意見。
英國提出因應GDPR自動化決策與資料剖析規定之細部指導文件2018年5月,英國資訊專員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)針對歐盟GDPR有關資料自動化決策與資料剖析之規定,公布了細部指導文件(detailed guidance on automated decision-making and profiling),供企業、組織參考。 在人工智慧與大數據分析潮流下,越來越多企業、組織透過完全自動化方式,廣泛蒐集個人資料並進行剖析,預測個人偏好或做出決策,使個人難以察覺或期待。為確保個人權利和自由,GDPR第22條規定資料當事人應有權免受會產生法律或相類重大效果的單純自動化處理決策(a decision based solely on automated processing)之影響,包括對個人的資料剖析(profiling),僅得於三種例外情況下進行單純自動化決策: 為簽訂或履行契約所必要; 歐盟或會員國法律所授權; 基於個人明示同意。 英國2018年新通過之資料保護法(Data Protection Act 2018)亦配合GDPR第22條規定,制定相應國內規範,改變1998年資料保護法原則上容許資料自動化決策而僅於重大影響時通知當事人之規定。 根據指導文件,企業、組織為因應GDPR而需特別留意或做出改變的事項有: 記錄資料處理活動,以幫助確認資料處理是否符合GDPR第22(1)條單純自動化決策之定義。 倘資料處理涉及資料剖析或重大自動化決策,應進行資料保護影響評估(Data Protection Impact Assessment, DPIA),判斷是否有GDPR第22條之適用,並及早了解相關風險以便因應處理。 提供給資料當事人的隱私權資訊(privacy information),必須包含自動化決策之資訊。 應確保組織有相關程序能接受資料當事人的申訴或異議,並有獨立審查機制。 指導文件並解釋所謂「單純自動化決策」、「資料剖析」、「有法律效果或相類重大影響」之意義,另就可進行單純自動化決策的三種例外情況簡單舉例。此外,縱使符合例外情況得進行單純自動化決策,資料控制者(data controller)仍必須提供重要資訊(meaningful information)給資料當事人,包括使用個人資料與自動化決策邏輯上的關聯性、對資料當事人可能產生的結果。指導文件亦針對如何向資料當事人解釋自動化決策處理及提供資訊較佳的方式舉例說明。
老歌翻唱!手握著作權轉讓證明書便可放心?-簡評智慧財產法院 101 年度民著上字第 9 號判決 美國加州機動車輛管理局3月10日發布無人駕駛車輛管理方案無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人,皆屬自動化載具的一種,具有傳統汽車的運輸能力。而作為自動化載具,自動駕駛汽車不需要人為操作即能感測其環境及導航。目前無人車仍未全面商用化,大多數均為原型機及展示系統,部份可靠技術才下放至商用車型,但有關於自駕車逐漸成為現實,已經引起了很多有關於道德與法律上的討論。 無人駕駛車輛若能夠變得商用化,將可能對整體社會造成破壞性創新的重大影響。然而,在商品化之前的實際道路測試是自動駕駛車輛開發過程非常重要的一環,是否允許自動駕駛車輛實際上路測試為各地交通主管機關之職責。因此,為了保障公共安全與推廣創新,為美國加州機動車輛管理局(Department of Motor vehicles ,下稱加州DMV)便自2015年12月公布無人駕駛車輛規範草案後,歷經2016年9月的修正,於2017年3月10日正式公布無人駕駛車輛管理規範。 美國加州申請自動駕駛車輛上路測試規定係依據加州汽車法規 (California Vehicle Code)38750 中之條款 3.7所訂定,依照加州DMV規畫,在社區內和高速公路上進行測試的自動駕駛車,仍需與傳統汽車一樣,具有方向盤與煞車踏板,而且駕駛座上亦需有人隨時待命應付緊急情況發生。此外,無人駕駛車輛尚必須有人進行遠距監控,並且能在緊急情況發生時安全停靠路邊。 截至2017年3月8日,已有27家公司獲得加州DMV許可,在道路上測試無人駕駛車輛,且這些車輛迄今只造成少數事故。加州DMV公布無人駕駛車輛管理規範後,還將於2017年4月24日舉行公聽會持續蒐集意見,研擬規範修改內容,以符合實際需求。 人駕駛車輛是汽車產業未來發展的趨勢之一,我國於不久的將來亦可能面臨有無人駕駛車輛在國內進行實際道路測試的需求。然而,我國地狹人稠,交通狀況複雜,且國人守法觀念尚有加強空間,確也增添無人駕駛車輛在國內道路測試的挑戰性,以及主管機關於受理測試申請之困難度。因此,加州DMV所公布之無人駕駛車輛管理規範之後續發展,值得吾人持續關注。