歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)於2024年12月13日,就歐洲數位權利中心(Noyb - The European Center for Digital Rights,下稱noyb)之申訴做成決定,認定歐盟執委會(European Commission, EC)於社群媒體上依據使用者的政治傾向投放精準廣告,違反歐盟機構資料保護規則(Data Protection Regulation for EU institutions, bodies, offices and agencies, EUDPR),對EC作成訓誡處分。
本案背景事實:EC在2023年9月15日至28日間,於社群網站X上投放了精準廣告,旨在向公眾傳達EC當時正在推動的兒少性剝削防治法(Child Sexual Abuse Regulation, CSAR)草案。該草案本身亦因涉及對數位通訊服務的管制而引發了隱私爭議。EC委託X依照其制定的受眾方針進行廣告投放,該投放方針定義了某些包含和排除關鍵字,和排除了與政治利益相關的帳戶。該政策顯示,包含的關鍵字多與「親歐盟」的立場與情緒相關,包含特定政黨如荷蘭自由民主人民黨(Dutch VVD);而排除的關鍵字則多與「疑歐論」的立場與情緒相關,如Viktor Orban。X並透過關鍵字定位和相似(look-alike)策略,根據關鍵字和與代表資料(proxy data)相比較下顯示出的相似性,篩選成年荷蘭公民進行精準廣告投放。
Noyb認為此類廣告投放操作已經涉及EUDPR第10條第1項的特種個資(政治立場),在同條第2項之許可性條件未獲滿足之情況下,已構成EUDPR第4條第1項(a)的合法性原則的違反。EC則主張其並未利用X使用者的個人資料,也未打算處理特種個資,只是使用X的服務。EC還主張,為了傳達立法草案,並基於EC依歐盟條約(Treaty of EU, TEU)的提案權,其行為也應該被認為是出於EUDPR第5條第1項(a)的公共利益,具備合法基礎。
EDPS經過調查後,認定:
1.EC透過委託投放廣告和制定受眾方針,決定了資料處理的目的(purpose determination),在此範圍內,也應被認為是資料控制者。
2.社群媒體供應商透過比較和關鍵字分析將使用者歸類為具有某些宗教、哲學或政治信仰,亦屬處理了使用者的特種個資。
3.雖然當事人若屬主動公開特種個資,會滿足EUDPR第10條第2項(e)的許可性條件,但依照歐盟法院判決先例,僅點讚某些貼文不當然等於當事人主動公開其這類動態個人活動資料,且即便當事人使用公開帳戶可能滿足許可性條件,該資料之處理仍須具備合法性基礎。
4.TEU中有關提案權之規定本質上非常籠統,難認包含EC的宣傳活動。因此EC進行的資料處理其實並不符合EUDPR第5條所謂的有明確法律依據要求,從而,難認具備執行符合公共利益的任務之合法基礎。
5.最後,雖然EDPS認為EC違反EUDPR,但也同時認為,廣告已經結束,並無罰款的必要,因此僅對EC做成訓誡處分。
「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
數位內容與色情問題引起討論南非國會近期推動數位匯流法案 (Convergence Bill) 之立法,其中,色情內容是否應於數位匯流立法之中加以定義與規範,引起不同的看法。有專家指出,色情內容超出了數位匯流法案所應規範之主題。亦有專家指出,如定義與規範不當,反而會引發出更多的問題。 在數位匯流與數位內容成為趨勢的今天,我們對於數位匯流與數位內容都從正面的角度來加以觀察,並予以期待。然而,數位匯流的只是傳播媒介,數位內容標示的也只是承載內容的載體。我們希望什麼樣的數位內容?負面的數位內容 ( 如色情內容 ) 在未來數位匯流與數位內容的發展趨勢中,應被放置在一個怎樣的位置,應是值得我們加以思考的。