2023年7月知名社群網路服務平台Twitter基於品牌多角化經營考量(意圖進軍線上金融服務領域),Twitter執行長伊隆·馬斯克(Elon Musk)突然宣布全面變更品牌商標,經典「藍色小鳥」的商標標識改為黑白配色的「X」圖案(以下將該案例稱為「Twitter案」)。
實務上,企業可能於多種情況進行品牌商標之變更,例如:諾基亞(Nokia)因為希望向消費者表明其從手機公司轉型為商業科技公司的決心,故更換新商標,可見Twitter案的更名在科技業並不少見。重點在於品牌商標更名後,可能在商標法方面產生的風險。商標為指示品牌商品與服務來源的重要識別標識,在Twitter案中使用單一英文字母「X」作為新商標,在商標法上,一般被認為識別性較低,較難取得商標權,且其保護範圍可能也因此限縮於設計過的「黑白X標識」;其次,X作為一個常用的英文單字,較易產生與他人商標近似之風險,例如:微軟(Microsoft)公司2003年註冊與其遊戲系統Xbox通訊有關的X商標,或Meta公司自2019年起擁有藍白色彩的X字母商標,且註冊商標指定範圍也是社群媒體、軟體等。
為降低前述品牌商標爭議問題,建議企業由品牌標識設計、品牌全球拓展、品牌行銷宣傳三大階段,分別留意以下事項:
一、品牌標識設計階段:設計全新品牌標識或優化既有品牌標識前,事先評估品牌標識在商標法上是否具有識別性、是否與他人商標近似造成消費者混淆誤認等法定無法取得商標等風險,再決定是否維持原設計理念投入設計。如:Twitter案新商標X,除了透過品牌標識設計增加法律上的識別性,同時降低可能的侵權風險。
二、品牌全球拓展階段:如果預見可能侵權風險,則應加強爭議處理機制的建置,以利爭議發生時,及時採取因應措施。
三、品牌行銷宣傳階段:運用行銷手段加強品牌商標的「後天識別性」,如:透過投放廣告加強在消費者心中「黑白X標識」與品牌的連結等。
有關Twitter Inc.(現已併入X Corp.)的X品牌商標保護與布局策略,將會是後續值得關注的議題。
本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
為因應近年來人口增長、氣候變遷對糧食安全之威脅,歐洲各國皆認為糧食安全( Food Security)議題為亟待解決之議題,應投入資源研究。為此,2012年歐洲理事會(The European Council),始提出FACCE-JPI策略研究議程(The Strategic Research Agenda of the Joint Programming Initiative on Agriculture, Food Security and Climate Change),議程主要係針對歐洲農業、糧食安全和氣候變化進行整合研究。來自21個歐洲國家代表及研究學者,提出該年度糧食安全之重要觀察議題與發展方向,欲透過此議程建立研究資源整合機制,提高歐盟因應糧食生產挑戰之研究、應對能力。 歐洲理事會於去年(2012)12月提出本年度策略研究議程,內容除重申歐盟應整合糧食安全研究能量外,該議程更指出五大核心研究議題,反映歐盟對糧食安全威脅多元化之重視 ,本議程研究重點歸納如下: 1. 氣候變遷與糧食安全永續 2. 環境永續發展與農業精緻化 3. 糧食供需、生物多樣性與生態系統平衡 4. 氣候變遷之因應 5. 減緩氣候異常現象之有效措施 本議程以核心研究為理論基礎,有效整合各會員國研究能量,更針對各別領域提出具體實踐策略,藉以強化基礎溝通平台、建立歐洲知識訊息交換能力,便利後續評估、監測機制的建立。 策略議程取代傳統將糧食安全視為「國家內政」議題,而以「區域整合」層次處理,象徵歐盟糧食安全共識逐漸發展之趨勢。
產學合作的推動-以株式會社東京大學TLO為例-產學合作的推動 -以株式會社東京大學TLO為例- 資策會科技法律研究所 法律研究員 林思妤 105年07月12日 壹、前言 我國政府日漸重視產學合作,各部會也相繼推出各項產學合作研究計畫及提供各式獎補助金方案,供學研單位及產業界申請,期能使學界的研發成果符合產業界的需求,產業界再將該研發成果的運用發揮至最大效益,成為國家經濟發展的潛能[1]。當中,大學的育成、技轉中心扮演著重要角色,其業務包含協助新創事業的成立以及管理研發成果的授權與移轉。而鄰近於我國的日本,以東京大學為例,其不僅有校內的產學協創推進本部(The Division of University Corporate Relations,DUCR)(以下簡稱DUCR)[2],支持著東京大學與企業之間的共同研究,也有因應文部科學省(相當於我國教育部)推動國立大學法人化相關政策[3]而設立的株式會社東京大學TLO(Technology Licensing Organization)(以下簡稱東大TLO),促進東京大學研發成果的商品化[4],在這樣校內、外組織長期合作下,東大TLO及DUCR皆對大學的研發成果有著深入的認識,針對每種研發成果安排合適的運用方式,使東京大學在研發成果商業化上有著亮眼的成績。本文將介紹東大TLO的組織及業務範圍,以供我國相關單位參考。 貳、株式會社東京大學 TLO的發展與運作 日本大學所設立的技術移轉中心TLO是根據1998年10月所制定的「大學技術移轉促進法」(「大学等における技術に関する研究成果の民間事業者への移転の促進に関する法律」)所設立的[5]。該法明定TLO為法人組織[6],可為股份有限公司型態,對外公開發行股票,TLO主要工作為:研發成果之技術評鑑、接受國有研發成果之專屬授權、向經濟產業省的特許廳(相當於我國智慧財產局)提出專利等智慧財產權申請、提供技術資訊予私人企業、回饋一定比例之技術移轉效益予原研發單位。此外,推動大學、研究單位之創新公司(Start-up Company)或衍生公司(Spin-off Company),促使大學、研究機構設立創業育成中心(Incubator),提供新設公司必要資金,擴展研究機構與私人企業間之合作計畫等,皆屬TLO的重要任務[7]。 一、東京大學百分之百持股的技術控股股份有限公司 1998年8月3日,東京大學根據「大學技術移轉促進法」的宗旨自發性合資,以2000萬日圓的資本額成立「先端科学技術インキュベーションセンター」(Center for Advanced Science and Technology Incubation,CASTI)[8],而CASTI就是東京大學的TLO,係屬法人組織,負責東京大學技術授權的對外窗口。2004年以前,因為日本國立大學不具法人身份,故校內研發人員的研發成果,歸私人而非校方所有,如何運用該研發成果校方難以干涉。2004年4月,因應「國立大學法人法」[9]的制定,CASTI保留股份有限公司的身份,正式編納入東京大學組織中,更名為株式會社東京大學TLO(TODAI TLO. Ltd.)[10],是東京大學唯一百分之百持股的技術控股股份有限公司[11]。東大TLO藉由技術移轉扮演著學術界以及產業界間仲介橋樑任務,將大學及研究人員之研發成果進行智慧財產權信託[12]與專利申請等事務,將東大本身擁有的技術移轉至民間企業。透過技術移轉開創新產業目標,並將所得之收入再投入研發資金並回饋予大學,使大學之研發成果成為知識循環以及創新原動力[13]。 二、東大TLO的業務範圍 國立大學法人化後,教授的研發專利權歸屬校方而非教授本人,東大TLO會先與校方簽約,再代表東京大學與產業界洽談專利授權事宜。東大TLO一方面協助東大申請校內研發成果的專利權,依校方立場,判斷其是否具申請價值,並引導研發人員修整其專利申請方向,另一方面主動向企業界推銷校方公佈的專利,並將企業提出的需求意見整理供校內人員參考。 詳言之,東京大學研發產出之專利申請、取得及授權係由校外組織的東大TLO與校內組織DUCR協同運作完成,其處理流程為:(一)東京大學研究人員提出發明揭露給DUCR 作初步審查;(二)初步審查通過後發明揭露由DUCR轉給東大TLO;(三)東大TLO 與研究人員面談研議發明內容之專利性(Patentability)與市場性(Marketability);(四)與研究人員面談後,東大TLO針對發明內容之專利性與市場性自為調查;(五)東大TLO 根據面談與調查結果提出專利申請建議給DUCR;(六)DUCR 決定是否續行專利申請;(七)東大TLO再聘請外部專利事務所進行專利申請;(八)專利申請提出後,東大TLO 即可著手進行授權作業[14]。東大TLO目前共有25位成員負責其業務。 另外,校內發明人創立新事業的過程中,資金的來源、人員的組成或創立的地點,東大TLO不會介入。但是涉及使用校內研發技術的部分,就必須透過東大TLO協助申請專利之後,再授權給發明人所開創的新事業[15]。 三、東大TLO享有的特別措施 日本的技術移轉中心TLO,因TLO本身「是否歸屬大學」分為承認型TLO以及認定型TLO。承認型TLO為大學所創設的技術移轉中心,係由大學同時向文部科學省及經濟產業省提出申請[16]。承認型TLO具申請獎補助金之資格,得接受政府各類獎助措施,且研發成果所有權移轉至TLO。認定型TLO則不屬大學機構所有,無法提出部分獎補助金之申請,但協助技術移轉之角色不變。再者,承認型TLO又根據其「存在方式」分為校內及校外TLO[17];東大TLO即是承認、校外型的TLO。 而承認型TLO在「大學技術移轉促進法」、「產業技術力強化法」[18]以及「國立大學法人法」的規定下,有多項特別措施[19],亦即東大TLO享有的特別措施。例:專利費用的減免[20]、專利處分的自主[21]、可獲國立大學法人出資[22]、信託業務的實施[23]及資金借款債務保證[24],相信這樣的特別措施是有助於東大TLO將研發成果商業化的。 東大TLO自1998年運作至今,已完成了3,549件的技術移轉契約,達到約61億日圓的收入[25],特別是2013年時,因為PeptiDream Inc.上市(藥物研發公司),使得該年度授權金收入達到將近7億日圓[26]。 參、評析 由東大TLO的運作發展觀之,可了解到產學合作的推廣,要注重學研單位及產業界之間的訊息流通,研發成果才有商品化的潛力。執行上,東京大學藉由校內DUCR對研發成果做出初步審查,佐以校外東大TLO對於技術移轉市場的專業判斷力,扮演著媒合的角色,使授權案件數量持續增長。更重要的是,政府對於設置TLO的支持與鼓勵,不僅放寬了限制,還給予多項特別措施,讓日本TLO有著穩定的發展,目前日本共有37個享有特別措施的承認型TLO[27]。 反觀我國,縱使根據經濟部於今年4月發佈的函釋[28],國立大學可以擔任公司發起人,可以設置像東大TLO這樣的智慧財產研發成果管理公司,但卻受「國立大學校務基金設置條例」的規定,校方必須以自籌收入作為設立的資金來源[29],無法將其從政府獲得的補助用於成立該類型公司。再者,若一國立大學將其因政府補助而取得的技術,固定交由其自身設立的TLO,是否仍適用現行的政府採購法等。總而言之,我國國立大學已有資格設立像東大TLO這樣的技術控股公司,但是相關的配套措施、因應機制及相關規範的調適仍待政府引領規劃。 [1] 經濟部中小企業處在各大專院校以及研究機構成立中小企業創新育成中心;科技部在各校成立技術移轉中心;教育部推出產學合作中心,為的都是促進產學合作。 [2] 日本東京大學産学協創推進本部DUCR,http://www.ducr.u-tokyo.ac.jp/(最後瀏覽日:2016/05/05)。 [3] 日本文部科學省國立大學法人化相關政策簡介,http://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/houjin/03052704.htm,(最後瀏覽日:2016/06/27)。 [4] 株式會社東京大學TLO(TODAI TLO Ltd.),http://www.casti.co.jp/en/#sect01 (最後瀏覽日:2016/05/04)。 [5] 「大學技術移轉促進法」(Act to Facilitate Technology Transfer from Universities to the Private Sector ),1998年,http://www.japaneselawtranslation.go.jp/law/detail/?ft=2&re=02&dn=1&yo=universities&x=0&y=0&ia=03&ky=&page=2 (最後瀏覽日:2016/5/4)。 [6] 日本「大學技術移轉促進法」第二條明定多項技術意轉組織成立方式,包含資金規模與公司人數(條文全文請參考前註連結)。 [7] 李素華,「日本施行大學及研究機構技術移轉促進法」,科技法律透析,1999年5月15日。 [8] Taking new challenges-RCAST historical Facts,http://www.rcast.u-tokyo.ac.jp/about/history/index_en.html(最後瀏覽日:2016/5/4) [9]国立大学法人法,2003年7月16日, http://law.e-gov.go.jp/htmldata/H15/H15HO112.html (最後瀏覽日:2016/06/29)。 [10] 林秉毅,論文「日本大學與研發機構之技術移轉辦公室促進研發成果商品化研究」,2003年,頁3(肆、案例分析)。 [11]株式會社東京大學TLO(TODAI TLO Ltd.),“TLO stands for Technology Licensing Organization, and TODAI TLO, the only wholly-owned subsidiary of the University of Tokyo, acts as a contact point for industry to access technologies developed at the University of Tokyo.” http://www.casti.co.jp/en/,(最後瀏覽日:2016/06/28)。 [12] 根據日本信託業法第52條,承認型TLO(東大TLO)得為信託業者。 [13]有鑒於TLO之特殊性,其不僅在組織型態上不限於股份有限公司,也不要求其必須使用商號,同時對於董事之兼職或主要股東之限制等規定亦均無適用餘地。(李智仁,「從日本經驗談智慧財產權信託與技術移轉問題」,銘傳大學法學論叢,7期,2007年6月,頁98。) [14] 經濟部中小企業處,「行政院所屬機關科長級以上跨領域科技管理研習國外專題報告」,日本東京大學智財管理、技轉與產學合作模式,2013年11月,頁27-28,http://goo.gl/jzEviM(最後瀏覽日:2016/5/5)。 [15] 林秉毅,論文「日本大學與研發機構之技術移轉辦公室促進研發成果商品化研究」,2003年,頁10(肆、案例分析)。 [16]「特定大学技術移転事業の実施に関する計画承認実施要綱」(2008年最後修訂)第2條第1項:「法第四条第一項の規定に基づき実施計画の承認を受けようとする事業者は、様式第一による申請書を文部科学大臣及び経済産業大臣に提出するものとする」。 [17] 林秉毅,論文「日本大學與研發機構之技術移轉辦公室促進研發成果商品化研究」,2003年,頁35~37。 [18]「産業技術力強化法」Industrial Technology Enhancement Act(Tentative translation),2000年4月發佈,http://www.japaneselawtranslation.go.jp/law/detail/?ft=2&re=02&dn=1&yo=%E5%BC%B7%E5%8C%96&x=0&y=0&ia=03&ky=&page=3 (最後瀏覽日:2016/06/29)。 [19] 日本特許廳,特許料等の減免制度,http://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/genmensochi.htm (最後瀏覽日:2016/5/4)。 [20] 大學等技術移轉促進法第8條,承認TLO第1年到第10年的專利費得減免二分之一。 [21] 產業技術力強化法第19條,政府委託研究成果由大學取得之專利權,讓售(讓與)或授權他人實施時,不必經過國家認可。 [22] 國立大學法人法蒂22條,承認TLO可從國立大學法人獲得出資。 [23] 信託業法蒂52條,承認TLO實施信託業務時,不需要取得內閣總理大臣之執照。 [24] 大學技術移轉促進法蒂6條,承認TLO所需要的資金借款,可受到獨立行政法人中小企業基礎整備機構的債務保證。 [25] 株式會社東京大學TLO(TODAI TLO Ltd.),Licensing Track Record,http://www.casti.co.jp/en/about/results.html (最後瀏覽日:2016/06/29)。 [26] 科技部中部科學園區管理局盧科員素璧日本考察報告,日本筑波科學城、相模原育成中心招商及產學合作研討會,2015年4月7日。 [27] 日本特許廳,承認、認定TLO(技術移轉機關)一覽,https://www.jpo.go.jp/kanren/tlo.htm(最後瀏覽日:2016/06/29)。 [28]經濟部函釋,國立大學可以擔任公司發起人,2016年4月19日,https://gcis.nat.gov.tw/elaw/query/ConSearchRLT.jsp?CONS_CD=8793 (最後瀏覽日:2016/06/29)。 [29]國立大學院校校務基金設置條例第10條第1項:「為確保校務基金永續經營,並提升其對校務發展之效益,國立大學校院於提出年度投資規劃並經管理委員會審議通過後,得投資下列項目:一、存放公民營金融機構。二、購買公債、國庫券或其他短期票券。三、投資於與校務發展或研究相關之公司及企業,除以研究成果或技術作價無償取得股權者外,得以自籌收入作為投資資金來源。四、其他具有收益性及安全性,並有助於增進效益之投資。」
新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年3月9日 2021年2月,日本經濟團體聯合會(以下簡稱「經團聯」)發布其所舉辦有關「後疫情時代的數位政府與數位經濟」之座談會研討內容。該座談會於2020年12月舉辦,主旨為探討日本持續推進數位轉型與邁向社會5.0目標之過程中,面對新冠肺炎疫情之擴大,有何待解決之課題[1]。 壹、主要問題 數位轉型之層面所涉甚廣,本文認為可初步分為政府面、企業面及個人面。首先,就政府面而言,可探討如何建立e化政府並提供民眾便捷服務。其次,就個人面而言,則可能涉及消費者資料之蒐集與個人隱私資料保護之議題。最後,就企業面而言,則包含同種企業或不同企業間彼此蒐集到的資料共享、利用及分析。 針對企業間,擔任數位經濟推進委員長之篠原弘道於會中指出,數位轉型致力於價值創新,然而,日本業界間的數位轉型存在一極大的待突破問題,即是彼此對於資料資源之分享,尚存不信任甚且互相猜疑,此將不利於資料共享之發展。篠原弘道進一步說明,數位轉型以突破空間與距離之屏障為特色,欲突破此一屏障有賴於民間企業彼此間的合作與信賴,僅只單一企業的資料本身無法有效達至此目標,呼籲日本國內企業能協力合作,強化數位流通與交流[2]。 執此,如何促進企業間的資料分享,建立互相信賴的關係,突破業界間彼此藩籬,即為官方及民間所應努力的目標。 貳、具體案例 就民間而言,日本已有民間發起之企業共享平台,例如2018年5月至12月,三菱房地產於東京車站周邊之大丸有地區進行實驗性的OMY(大手町、丸之內到有樂町一帶的區域,日本俗稱Daimaruyu,簡稱OMY))資料活化計畫,驗證跨行業別企業間的資料利用分配與有效性,期盼能將資料應用於促進該地區的經濟成長、帶動觀光發展,甚至規劃災害措施[3]。 提供該計畫資料服務平台的富士通有限公司經理池田榮次指出,該計畫為了建立彼此信任感,而非一味地僅關注於資料的分析,進行了多達12間公司之間的對談,並也得到了一定的成效。 參、事件評析 有關企業面的資料活用,本文認為可大致分為「單一公司」、「同業種內」及「異業種間」三者。單一公司之資料活用,以壽司郎為例,其將每盤菜餚均以IC標籤管理,藉以蒐集每盤菜餚之新鮮度、銷售情況。從而,累積之資料即可運用於掌握消費者喜好,並避免食材之浪費等[4]。同業種內則涉及相同類別的企業間,藉由共享資料以減低成本。例如不同藥物研發公司,藉由樣本試驗共享,從而擴增實驗母群體之數量[5]。異業公司則可能由位於同一地區之不同企業所構成,例如前揭大丸有OMY資料活用計畫。 經團聯所提出之議題,乃著眼於同業種內及異業種間的跨公司間資料交流不易,因而提出民間企業積極跨越藩籬之呼籲。我國於推動資料共享平台等相關政策時,亦可思考政府端可提供何種支持及資源,以側面促進同種或不同種企業間之資料共享意願;同時,如何令企業理解到彼此間的合作協力,將是新興價值得以開拓的寶貴契機,亦是一大值得省思之重點。 參考連結 日本經濟團體聯合會2月份月刊特集〈後疫情時代的數位政府與數位經濟〉https://www.keidanren.or.jp/journal/monthly/2021/02_zadankai.pdf [1]〈ポストコロナのデジタルガバメントとデジタルエコノミー〉,《経団連月刊》,2月号期,(2021)。 [2]同前註,頁15。 [3]〈異業種データ活用で、東京のビジネスエリアが生まれ変わる【前編】〉,Fujitsu Journal,https://blog.global.fujitsu.com/jp/2019-07-26/01/,(最後瀏覽日:2021/03/09)。 [4]〈15社のビッグデータ活用事例から学ぶ、成果につながる活用の方法〉,https://liskul.com/wm_bd10-4861#3_IC(最後瀏覽日:2021/3/9)。 [5]独立行政法人情報処理推進機構,〈データ利活用における重要情報共有管理に関する調査 調査実施報告書〉,頁9(2018)。
G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年03月10日 七大工業國組織(Group of Seven,下稱G7)於2024年10月10日至11日在義大利羅馬舉辦第四屆資料保護與隱私機構圓桌會議(Data Protection and Privacy Authorities Roundtable,下稱圓桌會議),並發布「G7 DPAs公報:資料時代的隱私」(G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data,下稱公報)[1],特別聚焦於人工智慧(AI)技術對隱私與資料保護的影響。 壹、緣起 由美國、德國、英國、法國、義大利、加拿大與日本的隱私主管機關(Data Protection and Privacy Authorities, DPAs)組成本次圓桌會議,針對數位社會中資料保護與隱私相關議題進行討論,涵蓋「基於信任的資料自由流通」(Data Free Flow with Trust, DFFT)、新興技術(Emerging technologies)、跨境執法合作(Enforcement cooperation)等三大議題。 本次公報重申,在資通訊技術主導的社會發展背景下,應以高標準來審視資料隱私,從而保障個人權益。而DPAs作為AI治理領域的關鍵角色,應確保AI技術的開發和應用既有效且負責任,同時在促進大眾對於涉及隱私與資料保護的AI技術認識與理解方面發揮重要作用[2]。此外,公報亦強調DPAs與歐盟理事會(Council of Europe, CoE)、經濟合作暨發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)、亞太隱私機構(Asia Pacific Privacy Authorities, APPA)、全球隱私執行網路(Global Privacy Enforcement Network, GPEN)及全球隱私大會(Global Privacy Assembly, GPA)等國際論壇合作的重要性,並期望在推動資料保護與建立可信賴的AI技術方面作出貢獻[3]。 貳、重點說明 基於上述公報意旨,本次圓桌會議上通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》(Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI)[4]、《關於AI與兒童的聲明》(Statement on AI and Children)[5]、《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》(Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions)[6],分別說明重點如下: 一、《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》 繼2023年第三屆圓桌會議通過《關於生成式AI聲明》(Statement on Generative AI)[7]後,本次圓桌會議再次通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》,旨在確立管理AI技術對資料保護與隱私風險的基本原則。G7 DPAs強調許多AI技術依賴個人資料的運用,這可能引發對個人偏見及歧視、不公平等問題。此外,本聲明中還表達了擔憂對這些問題可能透過深度偽造(Deepfake)技術及假訊息擴散,進一步對社會造成更廣泛的不良影響[8]。 基於上述考量,本聲明提出以下原則,納入G7 DPAs組織管理的核心方針[9]: 1. 以人為本的方法:G7 DPAs應透過資料保護來維護個人權利與自由,並在AI技術中提供以人權為核心的觀點。 2. 現有原則的適用:G7 DPAs應審視公平性、問責性、透明性和安全性等AI治理的核心原則,並確保其適用於AI相關框架。 3. AI核心要素的監督:G7 DPAs應從專業視角出發,監督AI的開發與運作,確保其符合負責任的標準,並有效保護個人資料。 4. 問題根源的因應:G7 DPAs應在AI的開發階段(上游)和應用階段(下游)找出問題,並在問題擴大影響前採取適當措施加以解決。 5. 善用經驗:G7 DPAs應充分利用其在資料領域的豐富經驗,謹慎且有效地應對AI相關挑戰。 二、《關於AI與兒童的聲明》 鑒於AI技術發展可能對於兒童和青少年產生重大影響,G7 DPAs發布本聲明表示,由於兒童和青少年的發展階段及其對於數位隱私的瞭解、生活經驗有限,DPAs應密切監控AI對兒童和青少年的資料保護、隱私權及自由可能造成的影響程度,並透過執法、制定適合年齡的設計實務守則,以及發佈面向兒童和青少年隱私權保護實務指南,以避免AI技術導致潛在侵害兒童和青少年隱私的行為[10]。 本聲明進一步闡述,當前及潛在侵害的風險包含[11]: 1. 基於AI的決策(AI-based decision making):因AI運用透明度不足,可能使兒童及其照顧者無法獲得充足資訊,以瞭解其可能造成重大影響的決策。 2. 操縱與欺騙(Manipulation and deception):AI工具可能具有操縱性、欺騙性或能夠危害使用者情緒狀態,促使個人採取可能危害自身利益的行動。例如導入AI的玩具可能使兒童難以分辨或質疑。 3. AI模型的訓練(Training of AI models):蒐集和使用兒童個人資料來訓練AI模型,包括從公開來源爬取或透過連線裝置擷取資料,可能對兒童的隱私權造成嚴重侵害。 三、《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》 考慮到個人資料匿名化、假名化及去識別化能促進資料的創新利用,有助於最大限度地減少隱私風險,本文件旨在整合G7成員國對於匿名化、假名化與去識別化的一致理解,針對必須降低可識別性的程度、資訊可用於識別個人的程度、減少可識別性的規定流程及技術、所產生的資訊是否被視為個人資料等要件進行整理,總結如下: 1. 去識別化(De-identification):加拿大擬議《消費者隱私保護法》(Consumer Privacy Protection Act, CPPA)、英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018, DPA)及美國《健康保險可攜性及責任法》(Health Insurance Portability and Accountability Act , HIPAA)均有去識別化相關規範。關於降低可識別性的程度,加拿大CPPA、英國DPA規定去識別化資料必須達到無法直接識別特定個人的程度;美國HIPAA則規定去識別化資料須達到無法直接或間接識別特定個人的程度。再者,關於資料去識別化的定性,加拿大CPPA、英國DPA認定去識別化資料仍被視為個人資料,然而美國HIPAA則認定去識別化資料不屬於個人資料範疇。由此可見,各國對去識別化規定仍存在顯著差異[12]。 2. 假名化(Pseudonymization):歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)及英國《一般資料保護規則》(UK GDPR)、日本《個人資料保護法》(個人情報の保護に関する法律)均有假名化相關規範。關於降低可識別性的程度,均要求假名化資料在不使用額外資訊的情況下,須達到無法直接識別特定個人的程度,但額外資訊應與假名化資料分開存放,並採取相應技術與組織措施,以確保無法重新識別特定個人,因此假名化資料仍被視為個人資料。而關於假名化程序,日本個資法明定應刪除或替換個人資料中可識別描述或符號,歐盟及英國GDPR雖未明定具體程序,但通常被認為採用類似程序[13]。 3. 匿名化(Anonymization):歐盟及英國GDPR、日本個資法及加拿大CPPA均有匿名化相關規範。關於降低可識別性的程度,均要求匿名化資料無法直接或間接識別特定個人,惟可識別性的門檻存在些微差異,如歐盟及英國GDPR要求考慮控管者或其他人「合理可能用於」識別個人的所有方式;日本個資法則規定匿名化資料之處理過程必須符合法規標準且不可逆轉。再者,上述法規均將匿名化資料視為非屬於個人資料,但仍禁止用於重新識別特定個人[14]。 參、事件評析 本次圓桌會議上發布《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》、《關於AI與兒童的聲明》,彰顯G7 DPAs在推動AI治理原則方面的企圖,強調在AI技術蓬勃發展的背景下,隱私保護與兒童權益應成為優先關注的議題。與此同時,我國在2024年7月15日預告《人工智慧基本法》草案,展現對AI治理的高度重視,融合美國鼓勵創新、歐盟保障人權的思維,針對AI技術的應用提出永續發展、人類自主、隱私保護、資訊安全、透明可解釋、公平不歧視、問責等七項原則,為國內AI產業與應用發展奠定穩固基礎。 此外,本次圓桌會議所發布《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》,揭示各國在降低可識別性相關用語定義及其在資料保護與隱私框架中的定位存在差異。隨著降低可識別性的方法與技術不斷創新,這一領域的監管挑戰日益突顯,也為跨境資料流動越發頻繁的國際環境提供了深化協調合作的契機。在全球日益關注資料保護與隱私的趨勢下,我國個人資料保護委員會籌備處於2024年12月20日公告《個人資料保護法》修正草案,要求民間業者設置個人資料保護長及稽核人員、強化事故通報義務,並針對高風險行業優先實施行政檢查等規定,以提升我國在數位時代的個資保護水準。 最後,本次圓桌會議尚訂定《2024/2025年行動計畫》(G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan)[15],圍繞DFFT、新興技術與跨境執法合作三大議題,並持續推動相關工作。然而,該行動計畫更接近於一項「基於共識的宣言」,主要呼籲各國及相關機構持續努力,而非設定具有強制力或明確期限的成果目標。G7 DPAs如何應對數位社會中的資料隱私挑戰,並建立更順暢且可信的國際資料流通機制,將成為未來關注的焦點。在全球共同面臨AI快速發展所帶來的機遇與挑戰之際,我國更應持續關注國際趨勢,結合自身需求制訂相關法規以完善相關法制,並積極推動國際合作以確保國內產業發展銜接國際標準。 [1]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/communique-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025). [2]Id. at para. 5. [3]Id. at para. 7-9. [4]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_ai/ (last visited Feb 3, 2025). [5]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on AI and Children (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_child-ai/ (last visited Feb 3, 2025). [6]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/de-id_20241011/ (last visited Feb 3, 2025). [7]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on Generative AI (2023), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2023/s-d_20230621_g7/ (last visited Feb 3, 2025). [8]Supra note 4, at para. 11. [9]Supra note 4, at para. 18. [10]Supra note 5, at para. 5-6. [11]Supra note 5, at para. 7. [12]Supra note 6, at para. 11-15. [13]Supra note 6, at para. 16-19. [14]Supra note 6, at para. 20-25. [15]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/ap-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025).