美國4州及司法部指控資料處理商（Agri Stats）的資料共享行為涉及聯合行為
美國明尼蘇達州、加州、北卡羅萊納州及田納西州之檢察總長於2023年11月加入「美國司法部（U.S. Department of Justice, DOJ）在同年9月對於肉品產業資料提供者（Agri Stats, Inc.，以下簡稱Agri Stats）提起的反壟斷訴訟」中，主張Agri Stats透過報告方式將肉品數據資料分享給訂閱服務之肉類加工商，此類資料共享行為削弱了市場競爭關係造成聯合行為，違反了休曼法（Sherman Act）。以下先就此案背景進行說明，以釐清此案象徵意義。
於2023年2月，美國司法部反壟斷部門撤回3項與資訊共享相關的聲明，該3聲明是為了醫療保健產業而發布，其中就資料分享之安全使用方式亦可讓其他產業的資料提供業者評估其資料分享行為是否造成反壟斷行為，惟在目前AI／演算法技術變革之下，利用共享所得之資料反推競爭對手之競爭策略具有可行性，因此當年認為有助於促進競爭之資料共享行為，現在反而有造成聯合行為之可能，故廢棄該3項已過時的聲明。
於2023年9月28日，美國司法部反壟斷部門於明尼蘇達州指控Agri Stats違反休曼法。Agri Stats為專門彙整、分析美國豬肉與家禽（肉雞、火雞）相關商業資料的資料處理商，並將其分析報告提供給具競爭關係的肉品加工商，肉品加工商可透過將Agri Stats分析報告反推以監控／預測出競爭對手之價格、供應量、營運計畫等，並依分析報告建議進行價格調高與減產的行為，而被美國司法部認定為聯合行為。
該訴訟所涉及的肉品加工商占了全美家禽（肉雞與火雞）銷售量的9成以上，豬肉銷售量的8成以上。目前已有前述4州加入該訴訟，法院後續會如何認定，將影響產業間的資料交換作法，也顯現出資料商業化前須先做好資料管理，確保在合規的範圍內進行資料利用，國內廠商可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》對自身資料管理機制進行檢視。
本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw/）
- FRED ASHTON, DOJ Revs Up Scrutiny of Information Exchanges, AMERICAN ACTION FORUM, Nov. 29, 2023
- KRISSA WELSHANS & ANN HESS, Four states join DOJ lawsuit against Agri Stats, NATIONAL HOG FARMER, Nov. 7, 2023
- MAYDEEN MERINO, DOJ's Agri Stats Suit Could Spur Similar Cases in Other Industries, Antitrust Lawyers Say, ALM | LAW.COM, Oct. 6, 2023
- U.S. Department of Justice, Justice Department Withdraws Outdated Enforcement Policy Statements, Feb. 3, 2023
- JEFF VANHOOREWEGHE, KAREN SHARP & ROSE REINACHER, DOJ Sues Analytics Company for Facilitating Information Exchange, WILSON SONSINI, Oct. 27, 2023
莊越程
高級法律研究員 編譯整理
FRED ASHTON, DOJ Revs Up Scrutiny of Information Exchanges, AMERICAN ACTION FORUM, Nov. 29, 2023, https://www.americanactionforum.org/insight/doj-revs-up-scrutiny-of-information-exchanges/ (last visited Jan. 17, 2024).
KRISSA WELSHANS & ANN HESS, Four states join DOJ lawsuit against Agri Stats, NATIONAL HOG FARMER, Nov. 7, 2023, https://www.nationalhogfarmer.com/market-news/four-states-join-doj-lawsuit-against-agri-stats (last visited Jan. 17, 2024).
MAYDEEN MERINO, DOJ's Agri Stats Suit Could Spur Similar Cases in Other Industries, Antitrust Lawyers Say, ALM | LAW.COM, Oct. 6, 2023, https://www.law.com/nationallawjournal/2023/10/06/dojs-agri-stats-suit-could-spur-similar-cases-in-other-industries-antitrust-lawyers-say/ (last visited Jan. 17, 2024).
U.S. Department of Justice, Justice Department Withdraws Outdated Enforcement Policy Statements, Feb. 3, 2023, https://www.justice.gov/opa/pr/justice-department-withdraws-outdated-enforcement-policy-statements (last visited Jan. 17, 2024).
JEFF VANHOOREWEGHE, KAREN SHARP & ROSE REINACHER, DOJ Sues Analytics Company for Facilitating Information Exchange, WILSON SONSINI, Oct. 27, 2023, https://www.wsgr.com/en/insights/doj-sues-analytics-company-for-facilitating-information-exchange.html#2 (last visited Jan. 17, 2024).
科法觀點
2024年3月27日，美國商務部國家電信和資訊管理局（National Telecommunications and Information Administration, NTIA）發布「人工智慧問責政策報告」（AI Accountability Policy Report），該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估（Independent Evaluations）或是第三方評測，期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法，分別如下： 1.人工智慧稽核指引：聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引，該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露：人工智慧系統雖然已經應用在許多領域，但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤（Nutrition Label）的方式，使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準（Liability Standards）：聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準，以解決現行制度下，人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源：聯邦政府應投入必要的資源，以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如： (1)資助美國人工智慧安全研究所（U.S. Artificial Intelligence Safety Institute）； (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施（Cloud Infrastructure）； (3)提供獎金和研究資源，以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊； (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具：NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具，以評估人工智慧系統之使用情況，例如透明度工具（Transparency Tools）、認驗證工具（Verification and Validation Tools）等。 6.獨立評估：NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管，特別是可能侵害權利或安全的模型，應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力：NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊，並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約：透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作，以建立人工智慧風險的問責機制，並確保該問責報告之建議得以落實。
歐盟發布新人工智慧規範，以風險程度判斷防止科技濫用歐盟執委會於2021年4月21日提出「人工智慧規則」（AI regulation）草案，成為第一個結合人工智慧法律架構及「歐盟人工智慧協調計畫」（Coordinated Plan on AI）的法律規範。規範主要係延續其2020年提出的「人工智慧白皮書」（White Paper on Artificial Intelligence）及「歐盟資料策略」（European Data Strategy），達到為避免人工智慧科技對人民基本權產生侵害，而提出此保護規範。 「人工智慧規則」也依原白皮書中所設的風險程度判斷法（risk-based approach）為標準，將科技運用依風險程度區分為：不可被接受風險（Unacceptable risk）、高風險（High-risk）、有限風險（Limited risk）及最小風險（Minimal risk）。 「不可被接受的風險」中全面禁止科技運用在任何違反歐盟價值及基本人權，或對歐盟人民有造成明顯隱私風險侵害上。如政府對人民進行「社會評分」制度或鼓勵兒童為危險行為的語音系統玩具等都屬於其範疇。 在「高風險」運用上，除了作為安全設備的系統及附件中所提出型態外，另將所有的「遠端生物辨識系統」（remote biometric identification systems）列入其中。規定原則上禁止執法機構於公眾場合使用相關的生物辨識系統，例外僅在有目的必要性時，才得使用，像尋找失蹤兒童、防止恐怖攻擊等。 而在為資料蒐集行為時，除對蒐集、分析行為有告知義務外，也應告知系統資料的準確性、安全性等，要求高度透明化（Transparency obligations）。不只是前述的不可被接受風險及高風險適用外，有限風險運用中的人工智慧聊天系統也需要在實際和系統互動前有充足的告知行為，以確保資料主體對資料蒐集及利用之情事有充足的認知。 在此新人工智慧規範中仍有許多部份需要加強與討論，但仍期望在2022年能發展到生效階段，以對人工智慧科技的應用多一層保障。
德國與愛爾蘭對於個人資料處理是否須明示同意之見解不同德國與愛爾蘭資料保護局對於資料保護指令所規定個人資料（以下簡稱個資）的處理（process），是否須取得資料當事人明示同意，表示不同的見解。德國資料保護局認為臉書網站所提供之人臉辨識（預設加入）選擇退出（opt out consent）的設定，並不符合資料保護指令（Data Protection Directive）對於同意（consent）的規範，且有違資訊自主權（self-determination）；然而，愛爾蘭資料保護局則認為選擇退出的機制並未牴觸資料保護指令。 德國資料保護局委員Johannes Caspar教授表示，預設同意蒐集、使用與揭露，再讓資料當事人可選擇取消預設的作法，其實已經違反資訊自主權（self-determination）。並主張當以當事人同意作為個人資料處理之法律依據時，必須取得資料當事人對其個資處理（processing）之明示同意（explicit consent）。對於部長理事會（Council of Ministers）認同倘資料當事人未表達歧見（unambiguous），則企業或組織即可處理其個人資料的見解，Caspar教授亦無法予以苟同。他認為部長理事會的建議，不但與目前正在修訂的歐盟資料保護規則草案不符，更是有違現行個資保護指令的規定。 有學者認為「同意」一詞雖然不是非常抽象的法律概念，但也不是絕對客觀的概念，尤其是將「同意」單獨分開來看的時候，結果可能不太一樣；對於「同意」的理解，可能受到其他因素，特別文化和社會整體，的影響，上述德國和愛爾蘭資料保護局之意見分歧即為最好案例。 對於同意（consent）的落實是否總是須由資料當事人之明示同意，為近來資料保護規則草案（The Proposed EU General Data Protection Regulation）增修時受熱烈討論的核心議題。資料保護規則草案即將成為歐盟會員國一致適用的規則，應減少分歧，然而對於企業來說，仍需要正視即將實施的規則有解釋不一致的情況，這也是目前討論資料保護規則草案時所面臨的難題之一。
新加坡個人資料保護委員會2017年7月發布資料共享指引新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING)，該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)，並提供組織內部和組織之間的個資共享指引，例如得否共享個資，與如何應用，以確保符合PDPA共享個資之適當方法；並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分，並有附件A、B。 指引的第一部分為引言，關於資料共享區分為三種類型探討： 在同一組織內或關係組織間共享 與資料中介機構共享(依契約約定資料留存與保護義務) 與一個或多個組織共享(在不同私部門間、公私部門間) 共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資；而在組織內共享個人已同意利用之個資，組織還應制定內部政策，防止濫用，並避免未經授權的處理、利用與揭露；還應考慮共享的預期目的，以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資，必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。 指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素： 共享目的為何？是否適當？ 共享的個資類型為何？是否與預期目的相關？ 在該預期目的下，匿名資料是否足以代替個資？ 共享是否需要得同意？是否有例外? 即使無須同意，是否需通知共享目的？ 共享是否涉及個資跨境傳輸? 上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題，附件B則有相關作業流程範例。 指引的第三部分，具體說明如何共享個資，與資料共享應注意規範，並提供具體案例參考，值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。