歐洲人權法院(European Court of Human Rights,簡稱ECtHR)於2025年4月8日就Green v. The UK案作成判決,針對國會議員發言揭露個資是否構成隱私權侵害之爭議,強調國家就衡平立法權與司法權的界線、言論自由與隱私保護等利益享有裁量權,駁回了申訴人之請求。
一、事實背景
本案起源於英國每日電訊報(Telegraph)試圖就英國零售集團Arcadia的前員工針對其董事長Philip Green的職場性騷擾與霸凌指控進行報導。先前,Arcadia及Green已與涉及相關糾紛的員工達成了和解協議,依據協議所附保密協定,員工除正當揭露(如向警察揭露犯罪)外不得洩露相關資訊。Green於Telegraph於報導前徵求當事人評論時發現資訊遭洩露,隨即向法院申請禁制令與暫時禁制令,英國上訴法院嗣後批准了暫時禁制令,認定Telegraph獲得的資訊很可能來自違反保密協定的揭露,也不認為欲報導的內容當然具備凌駕當事人可能蒙受之損害的公共利益。Telegraph最終尊重了暫時禁制令。惟隔日,一位英國上議院議員援引言論免責權,於議會發表了雖不涉及細節,但具體提及Green身分和關於其性騷擾、霸凌的指控,並提及Telegraph遭禁制報導一事。Green因此向議會申訴,認為議員違反了司法保密規則(sub judice rule)(編按:上議院曾做成決議,認除非具全國重要性,議員不得於動議、辯論或質問中論及繫屬於法院中的個案)及濫用免責權,但上議院標準專員(House of Lords Commissioner for Standards)認為司法保密規則不屬於《上議院行為準則》。Green嗣後在法院中試圖向Telegraph請求賠償,認為Telegraph應要為議員的發言負責,違反了禁制令,並要求提供線人身分。Telegraph抗辯,在議員享有免責權的前提下,法院毋庸受理本案處理其責任問題。Green向ECtHR提出申訴,主張國家對議員使用免責權揭露受禁制令約束的資訊的權力缺乏事前和事後控制,侵犯了其受歐洲人權公約(ECHR)第8條保障的私生活權。
二、法院判斷
法院認為由於受暫時禁制令保護的資訊被揭露,Green的私生活權利確實受到干預。然而,法院不認為國家違反了公約課予國家保護私生活權之積極義務(positive obligation)。核心理由在於:國家對如何履行積極義務有廣泛的裁量權,且於各國就保護方式較無共識,或涉及基本權利間之衡平時,法院尤應尊重裁量空間。
針對本案,法院認為:(1)議會中的言論自由享有較高程度的保護,對其干涉需要非常重大的理由(very weighty reasons);(2)涉及司法權與立法權的具體界線,以及言論自由與隱私保護的利益衡量;(3)必須考量議會自治原則在多國之間有廣泛共識;(4)英國並非完全沒有針對國會議員發言的事前、事後控制措施。儘管非屬《上議院行為準則》,但上議院所做成的司法保密規則決議,仍屬一定程度的事前控制。事後來看,國會議員若確實構成濫用免責權,法院也可以判處蔑視法庭罪。
法院總結認為,基於原則上各國議會較國際法院,更適合評估限制議會行為之必要性與手段,法院要取代這個判斷須要非常重大的理由,但本案中Green並無法成功論述這個理由存在,因此駁回Green的主張。
加拿大運輸部(Transport Canada)於2021年3月22日發布「2025無人機方案」(Transport Canada’s Drone Strategy to 2025),概述其對無人機的願景及方案,並提出其至2025年前所應優先關注之項目,以確保無人機安全地整合進現代化航空系統並進入空域中。 為因應無人機產業發展帶來新挑戰及機會,加拿大運輸部列出五點事項做為對總體政策及優先事項之考量,包括: (一)透過安全規範支持創新:相關方案包含為偏鄉地區操作較低風險之視距外操作制定規範、為中度風險視距外操作核發飛行操作許可、在實際操作環境中測試技術,以及核准相關試行計畫,以提供中度風險之視距外操作更多的政策規劃資訊。 (二)建立無人機交通管理系統:包括建立無人機飛行計畫、空域使用請求系統、通訊、導航及空域監管系統、自2021年於偏鄉地區進行無人機交通管理實驗、探索「數位牌照」(digital license plate)用於遠端識別無人機的選項,以作為無人機交通管理系統基礎。 (三)無人機的安全風險:與利益相關人合作釐清機場保安的角色與職責、通訊傳輸協定及突發事件回應期間的工作協調、評估機場威脅及漏洞以了解風險、探索反無人機技術、對未經授權無人機的侵入進行偵測及追踪,以及導入驅逐未經授權無人機的安全框架。 (四)創新推動經濟發展:促進短、中期研發計畫、對先進無人機研發活動尋求合作機會、尋求能為加拿大氣候環境與操作提供資料的優先研發項目、制定方案使新型無人機技術更容易被國際市場接受、針對無人機之營運框架及產業目標進行評估、擬定產業合作策略並促進現有航空經濟框架現代化。 (五)建立民眾對無人機的信任:為增進民眾對無人機的認識及接受度,制定行動計畫、與地方政府共同規劃營運、鼓勵更多的社群參與,並與執法單位持續合作執行安全無人機操作規則。 加拿大運輸部將對本方案定期進行評估並於2025年前完成總體檢視,並公布2025-2030年的無人機發展方案。
WIPO公布《2018年世界智慧財產權指標報告》 中國大陸驅使全球申請量再創新高世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization;後稱WIPO)針對2017年智財活動相關數據於12月3日公布《2018年世界智慧財產權指標報告》,內容分為:(1)專利、(2)商標、(3)工業設計、(4)植物品種、(5)地理標誌、及(6)創意經濟(出版)等六大項目。 其中「創意經濟」為首度納入之項目。WIPO與「國際出版人協會(International Publishers Association, IPA)」共同調查28個國家的出版活動,本次僅完成基本統計且初步納入「貿易」、「教育」、「科技與醫療(scientific, technical and medical, STM)」三個出版議題。法國在「貿易」方面的出版營收佔69%、英國50%;「教育」佔葉門總出版營收68.2%、巴西62%;「科技與醫療」佔比利時46.1%、巴西37.9%。 2017年專利全球申請量達317萬件(相較於2016年成長5.8%)、商標申請量達1,239萬件(成長26.8%)、工業設計申請量超過124萬件(與前一年持平)。以中國大陸為首,專利申請量佔全球43.6%、商標申請量佔46.3%、工業設計申請量佔50.6%。 2017年植物品種申請量計有18,490件、成長率為11.7%,此為15年來最大增長,而以中國大陸、英國、歐盟、越南及烏克蘭為主要成長國家。其中中國大陸接獲4,465件植物品種申請、其次歐盟為3,422件,這也是23年來第一次歐盟未列為首位。 地理標誌之問卷在2016年重新調修,2017年首度完整納入54個地區的數據,計有59,500個受保護的地理標誌。其中,德國有14,073個、奧地利8,749個、中國大陸8,507個。若以類別區分,「酒類」佔57.1%,其次為「農產食品」28.2%、「手工藝品」約2.7%。 本次報告之特別議題為「藉由統計數據掌握專利訴訟活動」,另針對美國與英國之統計數據進行探討。美國在1999至2009年間之專利訴訟案件和緩上升,並在2009至2013年間顯著增加;而英國在2010至2012年間也呈現相同趨勢,原因在於此時正值「全球專利戰」時期。進一步分析訴訟數據,可以發現專利訴訟案量往往與專利申請量、專利實施具正相關性,例如2013年後美國專利申請量及專利實施量呈下降趨勢,同期美國地方法院之專利訴訟案量亦隨之減少。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
澳大利亞聯邦法院作出人工智慧可為專利發明人的認定2021年7月30日,澳大利亞聯邦法院做出一項裁定,認為人工智慧(Artificial Intelligence, AI)可作為專利申請案的發明人。 隨著人工智慧的功能不斷演進,人工智慧已經開始展現出創新能力,能獨自進行技術上的改良,此判決中的人工智慧(Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience, DABUS)係由人工智慧專家Stephen Thaler所創建,並由DABUS自主改良出食品容器與緊急手電筒兩項技術。 Thaler以其自身為專利所有人,DABUS為專利發明人之名義,向不同國家提出專利申請,但分別遭到歐盟、美國、英國以發明人須為自然人而駁回申請,僅於南非獲得專利,此案中澳大利專利局原亦是做出駁回決定,但澳大利亞聯邦法院Beach法官日前對此作出裁示,其認為1990年澳大利亞專利法中,並未將人工智慧排除於發明人之外,且專利並不如著作權般強調作者的精神活動,專利更重視創造的過程,其認為發明人只是個代名詞,其概念應具有靈活性且可隨著時間演變,故其認為依澳大利亞專利法,人工智慧亦可作為專利發明人。 該法院的裁定雖是發回澳大利亞專利局重新審核,且澳大利亞專利局仍可上訴,因此DABUS是否能順利成為專利發明人尚有變數,但此案對於人工智慧是否可為發明人已帶來新一波的討論,值得業界留意。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。