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。
專利審理暨訴願委員會(Patent Trial and Appeal Board, PTAB)成立於2012年9月16號。其成立之法源為《美國發明法案》(Leahy-Smith America Invents Act, AIA),承接「專利訴願暨衝突委員會」(Board of Patent Appeals and Interferences, BPAI)事務,成為美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office,USPTO)下轄職司專利審理與訴願等相關程序的組織。PTAB主要可以分成「專利審理部門」(Trials)和「專利訴願部門」(Appeals)。 「專利審理部門」處理有爭議的案件,囊括四種處理方式: 專利授予後複審(Post-Grant Review, PGR) 除了專利所有權人的任何人,可以在專利公告或發證後9個月內提出,惟之前不得就專利無效提出訴訟。無效理由只要一項請求不具專利性即可,不需要是實質新問題(Substantial New Questions, SNQ)。但不可匿名,需揭露實質利益關係人。 多方複審程序(Inter Partes Review, IPR) 在發證後9個月後才可提出,且必須是PGR終結後、提出確認之訴(Declaratory Judgment)之前、或被控侵權的1年內提出申請。且僅能以核准專利及公開文獻作為證據。 含商業方法專利的過渡性方案(Transitional Program for Covered Business Method Patents, CBM) 這是對所授予的商業方法專利的過渡型條款,將商業先使用抗辯(Prior Commercial Use Defense)擴大適用到所有專利的商業使用行為,不再侷限在方法專利。IPR、CBM類似於我國的舉發制度,只是 CBM 僅能就商業方法專利提出。 申請人/發明人調查程序(Derivation Proceedings) 以往發明人身分爭議多仍以訴訟解決,原因之一為,過去程序係釐清誰先想到該構想或實踐該構想而非釐清原創者為誰。申請人調查程序將俾利身分的釐清。 「專利訴願部門」則是由超過一百位專利行政法官(Administrative Patent Judges)所組成,處理與被駁回專利申請相關的訴願。按 35 U.S.C. § 141(a),訴願人可以就PTAB的訴願結果,向美國聯邦上訴法院(United States Court of Appeals for the Federal Circuit, CAFC)提起訴訟;後續,可就聯邦上訴法院之判決,再上訴至最高法院(Supreme Court)。
加拿大隱私專員與首席選舉官針對聯邦政黨發布個人資料保護指引加拿大隱私專員辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC)與加拿大首席選舉官(Chief Electoral Officer of Canada, CEO)於2019年4月1日聯合針對聯邦政黨發布個人資料保護管理之指引(Guidance for federal political parties on protecting personal information)。目前加拿大選舉法(Canada Elections Act, CEA)僅概括規範政黨須制定隱私政策,以保護選民之個人資料,惟其卻未有具體法規制度落實。對此加拿大隱私專員辦公室認為政黨必須提出具體隱私政策來履行其法律義務。 現行加拿大選舉法規範聯邦政黨必須於其網站上公布隱私政策,並提交給加拿大選務局(Elections Canada)。若其隱私政策變更,必須通知首席選舉官,且即時更新網站上隱私政策版本。加拿大聯邦各政黨須於2019年7月1日前完成相關規範,為具體實踐政黨隱私保護制度,加拿大隱私專員辦公室提出幾點隱私政策之必要條件: 一、 聲明蒐集個人資料之類型與如何蒐集個人資料? 二、 如何保護其蒐集之個人資料? 三、 說明如何利用個人資料?是否會將個人資料給予第三方? 四、 針對個人資料蒐集、利用之人員如何培訓?內部控管機制為何? 五、 蒐集分析之資料為何?是否有利用cookie或相關應用程式蒐集? 六、 設置處理個資隱私疑慮專責人員 除此之外,該辦公室更建議參採國際隱私保護作為,著重公平資訊原則,政黨於個資隱私保護上須有其問責制、目的明確性、透明化、限制性蒐集,且未經當事人明確同意不得蒐集政治觀點、宗教或種族等敏感性個資,並應建置保障性措施與合規性管理機制。
IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告,IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍,其中多著重在人工智慧(artificial intelligence)、認知運算(cognitive computing)、及雲端(cloud)等技術領域,也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局(U.S. Food and Drug Administration)展開兩年期之合作研究,透過區塊鏈技術(blockchain)以安全且去中心化的方式進行數據共享,如:交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網(Internet of Things)數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構,造成資訊管理效率及互通性較低,在區塊鏈技術的架構下,有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整,並藉審查追蹤紀錄以防止竄改,提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下,有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外,過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據,不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題,如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示,預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合(medication reconciliation)及供應鏈管理等。IBM預估,至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具,並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
美國勞工部發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」文件,要為雇主和員工創造雙贏.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國勞工部(Department of Labor)於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」(Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers)參考文件(下稱本文件)。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)中對勞工的承諾,作為行政命令中承諾的一部分,本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖,同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益,並免受其潛在危害。 本文件以八項AI原則為基礎,提出最佳實踐作法,其重點如下。 1. 賦予勞工參與權(empowering workers):開發人員和雇主履行各項原則時,應該秉持「賦予勞工參與權」的精神,並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。 2. 以合乎倫理的方式開發AI系統:開發人員應為AI系統建立標準,以利進行AI系統影響評估與稽核,保護勞工安全及權益,確保AI系統性能符合預期。 3. 建立AI治理和人類監督:組織應有明確的治理計畫,包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。 4. 確保AI使用透明:雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。 5. 保護勞工和就業權利:雇主使用AI系統時,除應保障其健康與安全外,不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。 6. 使用AI以提升勞工技能(Enable Workers):雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險,再決定採用AI系統。 7. 支援受AI影響的勞工:雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓,必要時應提供組織內的其它工作機會。 8. 負責任使用勞工個資:開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。