歐盟法院(Court of Justice of the European Union, CJEU)於2023年12月14日對Gemeinde Ummendorf(C‑456/22)案作出判決。歐盟法院試圖釐清《歐盟一般個人資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)第82條的民事求償規範中,資料主體受到非財產上的損害要到何種程度才可獲得賠償。
本案源自於兩位自然人原告與德國的烏門多夫市政府(Municipality of Ummendorf)之間的紛爭。2020年,烏門多夫市政府未經兩位原告同意情況下,在網路上公布市議會議程與行政法院判決,這些資訊內容均多次提及兩位原告的姓名與地址。兩位原告認為市政府故意違反GDPR,因此依據GDPR第82條請求市政府賠償,並進一步主張該條意義下的非財產損害,不需要任何損害賠償門檻。然而,市政府則持相反意見。
長久以來,德國法院傾向認為,GDPR的非財產上損害需要超過某個「最低損害門檻」才可獲得賠償。然而,承審法院決定暫停訴訟程序,並將是否應有「最低損害門檻」以及其基準為何的問題,提交給歐盟法院進行先訴裁定。
歐盟法院考慮到,GDPR的宗旨在於確保在歐盟境內處理個人資料時對自然人提供一致和高水準的保護,如要求損害必須達到一定的嚴重性閾值或門檻才可賠償,恐因為成員國法院認定的基準不同,進而破壞各國實踐GDPR 的一致性。因此,歐盟法院最後澄清,GDPR的民事賠償不需要「最低損害門檻」,只要資料主體能證明受有損害,不論這個損害有多輕微,都應獲得賠償。
美國J. Cathell公司於2022年12月21日以《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act of 2016)、《喬治亞州營業秘密法》(The Georgia Trade Secrets Act)控訴前員工Martin侵害其營業秘密「設計社群媒體發文及服裝策畫計算公式」。 J. Cathell公司是知名引領潮流、設計與旅遊的網紅兼部落客Jess Cathell所成立,其個別社群媒體皆有上千、萬名之追蹤者。其所經營之J. Cathell公司透過Instagram(@j.cathell)與網站(www.jcathell.com)提供前往特定目的地旅遊而設計的服裝,亦融合特定風格與特殊活動,同時提供販售連結。另有經營Facebook(J. Cathell Facebook)、Pinterest(J. Cathell Pinterest)、Like To Know It(下簡稱LTK)(J. Cathell LTK)等社群媒體。該服裝與風格設計是由Jess Cathell針對其客群研析出專屬、非公開之計算公式(營業秘密)所得出之結果。 被告Martin自2020年9月起任職於J. Cathell公司、擔任Jess Cathell的助理。Jess Cathell主張其提供Martin專屬計算公式之使用權限,並投注大量成本教導如何運用計算公式詮釋服裝策畫結果、設計社群媒體發文內容。前述資訊對J. Cathell公司皆具有獨立之實際或潛在經濟價值、他人亦可因被揭露之資訊,或使用該資訊而獲利。 Jess Cathell主張僅有自己、Martin能接觸專屬計算公式,並運用該公式產出設計社群媒體發文及服裝策畫結果。Jess Cathell為了保密,不曾以紙本記錄留存專屬計算公式相關資訊;用於追蹤銷售與其他績效指標的系統,皆以帳號、密碼保護。而Martin知悉該密碼,且於Martin任職期間多有提醒前述資訊之秘密性,Martin針對這些資訊具有保密義務。 Jess Cathell於2022年4月左右,發現WEAR TO WANDER公司(下簡稱WTW公司)成立Instagram、Pinterest、Facebook、LTK等帳號與WTW公司網站,於前述社群媒體發文的格式及概念,與J. Cathell公司於社群媒體發布的內容幾乎相同,並於同年8月發現Martin是WTW公司的創立者。Jess Cathell主張因Martin、WTW公司不當使用其營業秘密「設計社群媒體發文及服裝策畫計算公式」,在短短11個月內,WTW公司的Instagram即獲得近9萬名追蹤者,造成J. Cathell公司之財務與競爭損害,遂於同年12月向法院提出營業秘密侵害訴訟。 本案為首件社群媒體經營產業相關之營業秘密訴訟案件,後續判定將值得關注。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
新加坡修正通過電子交易法新加坡於2010年5月19日修正通過電子交易法,並於7月1日正式施行。此次新修正之「電子交易法」,是依據新加坡資通訊發展局(Infocomm Development Authority,IDA)及司法部於2004到2005年間推行之公眾意見諮詢,進行法條之全面翻修。作為電子交易法制之先驅國家,新加坡於此次修法中納入聯合國「跨國契約中使用電子通訊公約」(United Nations Convention on the Use of Electronic Communications in International Contracts)之相關規定,此一公約旨在促進全球之電子通訊及交易以相同之法律模式加以運作。 該法之修正係為因應新加坡電子商務之日趨成長以及國民對電子化政府之需求,以建立新加坡成為全球可信賴之資通訊中心。此次修正重點如下: 一、參照聯合國「跨國契約中使用電子通訊公約」之規定,調整電子簽章之要件以及對於收發電子文件時間與地點之認定。納入以自動處理訊息系統做為契約訂立之方式,以電子文件作為正本以取代實體書面之正本文件,並就電子交易中要約之引誘以及電子通訊中發生錯誤時之解決方式加以規定,使新加坡之法律制度能與國際電子商務法律制度接軌。 二、促進民眾及企業與政府機關進行互動時,更有效率地使用電子文件相關服務,以加強電子化政府服務之應用。如提供綜合性電子表格,讓使用者僅需填寫一次相關資訊,即能利用不同種類的電子化政府服務。 三、對憑證管理中心之規範採用技術中立的認證架構,未來憑證管理中心不一定要使用公開金鑰基礎建設(Public Key Infrastructure,PKI)之相關技術作為提供驗證服務之方式,相對地,在其他技術逐漸開發之狀況下,也可採用其他技術提供驗證服務,如生物鑑識技術。當然,主管機關仍會以相同標準對採用不同驗證技術之憑證管理中心進行監督,以確保憑證服務之安全性及有效性。 。
歐盟執委會發布2024年的能源聯盟現狀報告,概述歐盟能源政策的進展以及挑戰歐盟執委會於2024年9月11日發布「2024年的能源聯盟現狀報告」(State of the Energy Union Report 2024),說明歐盟近年來在能源政策方面的發展,以及未來需要面對的挑戰。其中三項重點內容及近期後續發展如下: (1) 歐盟減碳和再生能源發展成果顯著 歐盟的溫室氣體排放量從1990年到2022年減少了32.5%,而同期歐盟經濟則增長了約67%;且於再生能源發展方面,風力發電成為歐盟第二大電力來源,僅次於核能。2024年上半年,再生能源占歐盟發電量的50%,超越歐盟所有化石燃料的總發電量。不過,歐盟仍需要加強能源效率措施,以實現到2030年最終能源消耗量減少11.7%的目標。 今(2025)年1月23日,英國智庫Ember報告指出,綜觀2024年,太陽光電已占歐盟發電量的11%,首度超越燃煤發電(10%),自綠色政綱(European Green Deal)頒布以來,風電與光電所增加的發電量,已助歐盟減少近590億歐元的化石燃料進口。 (2) 歐盟已降低對於俄羅斯的能源依賴 歐盟已大幅減少對俄羅斯天然氣的進口依賴,從2021年的45%降至2024年6月的18%,同時增加了從挪威和美國等可靠合作夥伴的進口;並將繼續支持烏克蘭,幫助其穩定電力系統,並通過捐款和資金援助其能源部門。而烏克蘭於今年停止俄羅斯天然氣借道輸送至歐洲後,波羅的海三國:立陶宛、拉脫維亞和愛沙尼亞亦決議脫離俄羅斯電網,連接歐洲大陸電網和能源市場。 (3) 歐盟將持續推動淨零相關政策 歐盟致力在淨零轉型過程中賦予能源消費者權利,通過新的能源市場法規保護消費者,確保其能負擔得起能源之使用,並提供社會氣候基金等支持;而為持續增強能源安全和競爭力,歐盟需要加快淨零技術的發展,加強與工業界的合作,並妥善利用創新基金等工具。而同(2024)年12月歐盟即以創新基金挹注46億歐元,加速綠氫、儲能、熱泵、電動車電池和等技術開發,並與歐洲投資銀行共同宣布以現代化基金投資29.7億歐元,支援會員國的潔淨工業部門;今年1月則在跨歐洲能源基礎設施 (Trans-European Networks for Energy Regulation, TNE-E)的政策架構下,投資跨國能源基礎建設逾12 億歐元,包含海上及智慧電網、氫能及碳封存之基礎設施等計畫。
人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。