「歐洲資料保護委員會」(European Data Protection Board, EDPB)於2025年9月12日發布《數位服務法》(Digital Services Act, DSA)與《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)交互影響指引(Guidelines 3/2025 on the interplay between the DSA and the GDPR)。這份指引闡明中介服務提供者(intermediary service providers)於履行DSA義務時,應如何解釋與適用GDPR。
DSA與GDPR如何交互影響?
處理個人資料的中介服務提供者,依據處理個資的目的和方式或僅代表他人處理個資,會被歸屬於GDPR框架下的控制者或處理者。此時,DSA與GDPR產生法規適用的交互重疊,服務提供者需同時符合DSA與GDPR的要求。具體而言,DSA與GDPR產生交互影響的關鍵領域為以下:
1.非法內容檢測(Illegal content detection):DSA第7條鼓勵中介服務提供者主動進行自發性調查,或採取其他旨在偵測、識別及移除非法內容或使其無法存取的措施。指引提醒,中介服務提供者為此採取的自發性行動仍須遵守GDPR要求的處理合法性,而此時最可能援引的合法性依據為GDPR第6條第1項第f款「合法利益」(legitimate interests)。
2.通知與申訴等程序:DSA所規定設通報與處置機制及內部申訴系統,於運作過程中如涉及個資之蒐集與處理,應符GDPR之規範。服務提供者僅得蒐集履行該義務所必須之個人資料,並應確保通報機制不以通報人識別為強制要件。若為確認非法內容之性質或依法須揭露通報人身分者,應事前告知通報人。同時,DSA第20條與第23條所規範之申訴及帳號停權程序,均不得損及資料主體所享有之權利與救濟可能。
3.禁止誤導性設計模式(Deceptive design patterns):DSA第25條第1項規範,線上平台服務提供者不得以欺騙或操縱其服務接收者之方式,或以其他實質扭曲或損害其服務接收者作出自由且知情決定之能力之方式,設計、組織或營運其線上介面,但DSA第25條第2項則宣示,線上平台提供者之欺瞞性設計行為若已受GDPR規範時,不在第25條第1項之禁止範圍內。指引指出,於判斷該行為是否屬 GDPR 適用範圍時,應評估其是否涉及個人資料之處理,及該設計對資料主體行為之影響是否與資料處理相關。指引並以具體案例補充,區分屬於及不屬於 GDPR 適用之欺瞞性設計模式,以利實務適用。
4.廣告透明度要求:DSA第26條為線上平台提供者制定有關廣告透明度的規範,並禁止基於GDPR第9條之特別類別資料投放廣告,導引出平台必須揭露分析之參數要求,且平台服務提供者應提供處理個資的法律依據。
5.推薦系統:線上平台提供者得於其推薦系統(recommender systems)中使用使用者之個人資料,以個人化顯示內容之順序或顯著程度。然而,推薦系統涉及對個人資料之推論及組合,其準確性與透明度均引發指引的關切,同時亦伴隨大規模及/或敏感性個人資料處理所帶來之潛在風險。指引提醒,不能排除推薦系統透過向使用者呈現特定內容之行為,構成GDPR第22條第1項的「自動化決策」(automated decision-making),提供者於提供不同推薦選項時,應平等呈現各項選擇,不得以設計或行為誘導使用者選擇基於剖析之系統。使用者選擇非剖析選項期間,提供者不得繼續蒐集或處理個人資料以進行剖析。
6.未成年人保護:指引指出,為了符合DSA第28條第1項及第2項所要求於線上平台服務中實施適當且相稱的措施,確保未成年人享有高度的隱私、安全與保障,相關的資料處理得以GDPR第6條第1項第c款「履行法定義務」作為合法依據。
7.系統性風險管理:DSA第34與35條要求超大型在線平台和在線搜索引擎的提供商管理其服務的系統性風險,包括非法內容的傳播以及隱私和個人數據保護等基本權利的風險。而指引進一步提醒,GDPR第25條所設計及預設之資料保護,可能有助於解決這些服務中發現的系統性風險,並且如果確定系統性風險,根據GDPR,應執行資料保護影響評估。
EDPB與其他監管機關的後續?
EDPB的新聞稿進一步指出,EDPB正在持續與其監管關機關合作,以釐清跨法規監理體系並確保個資保護保障之一致性。後續進一步的跨法域的指引,包含《數位市場法》(Digital Markets Act, DMA)、《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)與GDPR的相互影響指引,正在持續制定中,值得後續持續留意。
歐盟執委會(European Commission)於2020年2月19日提出「歐洲資料戰略」(the European data strategy),其將建立單一資料市場(single data market)。針對少數大型科技公司(big tech)往往透過定位、社群網路等服務,掌控全球大量資料,且嚴重阻礙由資料驅動之商業型態(data-driven business)的發展與創新,透過建立單一資料市場,開放未使用的資料,使資料可於歐盟內部及跨部門自由流動,以對抗美國大型科技公司,例如:Facebook、Google或Amazon等資料壟斷之情況,確保市場開放和公平。 依據文件內容,歐洲資料戰略主要目標在於,善用歐盟巨量產業資料和創新科技,建立一個公平的歐盟資料空間,鼓勵資料共享,並建議制定資料監管規則。歐盟相關措施包含公布更多地理空間、環境、氣象學等公共資料(public data);免費提供企業街區資料;針對阻礙資料分享之規範訂定競爭法;提供新跨境資料使用和整合規範;針對製造、氣候變遷、自動產業、健康照護、金融服務、農業、能源等提供相關標準;廢除阻礙資料共享的相關規則,避免線上平臺對資料限制利用或獲利顯失公平之情況。歐盟執委會預計於2020年底提出數位服務法(Digital Services Act),提供企業於單一市場營運更清楚規則,強化數位平臺責任和保護基本權利。
美國明尼亞波利斯市禁止政府部門使用人臉辨識技術美國明尼蘇達州明尼亞波利斯市的市議會鑑於人臉辨識技術有可靠性的疑慮,以及對有色人種有潛在的傷害,該議會於2021年2月12日通過修正《明尼亞波利斯條例》(Minneapolis Code of Ordinances)關於資訊治理(Information Governance)的部分,新條例規定除有例外情形,禁止政府部門採購人臉辨識技術及使用從該技術獲得之資訊。明尼亞波利斯是繼波士頓、舊金山、奧克蘭等,新加入禁用人臉辨識技術的城市。 新條例是由該市市議會議員Steve Fletcher倡議,其指出市民擔心在未得其同意時使用人臉辨識技術進行監視,是否會侵害市民的隱私權。此外,根據研究亦顯示人臉辨識技術仍存在瑕疵,尤其是辨別婦女、兒童和有色人種的錯誤率相當高,而不正確的識別,恐怕讓弱勢者受到更不利的對待。 明尼亞波利斯市以明尼蘇達州《明尼蘇達政府資料應用法》(Minnesota Government Data Practices Act)中所定資料隱私原則,作為制定新條例的基礎,規定在蒐集有關個人資料時應考慮並重視個人隱私,包含僅在具備理由時始得蒐集資訊,並且就蒐集的內容與原因保持透明。再者,新條例要求在市議會設置專門的委員會,市政府應向該委員會提出書面報告,說明新條例遵守的情形,以及追蹤及報告違反的情形及賠償措施。惟隨著技術和情事的變化,政府部門可能有使用人臉辨識技術的需求,就此,新條例規定政府部門需向市議會解釋使用該技術的必要性、說明如何使用該技術及所獲取之資訊、對技術及所獲取之資訊進行監管的計畫,市議會依規定應召開公聽會。若例外情形符合消除歧視、保護隱私、透明與公眾信任的目標,市議會則可同意政府部門使用人臉辨識技術,或要求政府部門修正前述監管計畫,作為市議會同意的條件。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引(AI how-to sheets)法國國家資訊自由委員會(CNIL)於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」(AI how-to sheets)(下稱本指引)公眾諮詢,並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則(GDPR)之作法,以期在支持人工智慧專業人士創新之外,同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下: 1.指引涵蓋範圍:本指引限於AI開發階段(development phase),不包含應用階段(deployment phase)。開發階段進一步可分為三階段,包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立,以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用:當資料處理過程中包含個人資料時,人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的:CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則,由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的,因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何,方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分:可能會是GDPR中的為資料控管者(data controller)、共同控管者(joint controller)以及資料處理者(data processor)。 5.確保資料處理之合法性:建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料,必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估(DIPA)。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮:包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護:具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的,以及設定明確的資料保留期限,實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說,更新AI相關規範知識非常重要,CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。
美國放棄建立全國性免費無線寬頻網路計畫四年前,由M2Z網路公司(m2znetworks)向FCC建議,以AWS頻段(1.9GHz~2.1GHz建立)建立高速寬頻網路,並將運用其中一部份,建立速率達768Kbps的網路服務,在十年的期間內,免費提供公眾使用。M2Z計畫與美國各地申請BTOP(Broadband Technology Opportunities Program,寬頻技術機會計畫)補助的地方政府合作,建立免費無線寬頻服務。後續營運的支出將以廣告、與合作伙伴的收益及自有資金支應,並將支付收益的5%給美國財政部。 在經歷諸多考量後,2010年9月,FCC認為這並非一個好的政策措施,並向M2Z公司表示,將不支持這項計畫,而將繼續透過全國寬頻計畫以及普及服務基金的運作,促使寬頻網路普及化。 當M2Z提出這項計畫時,引起非常多的爭論,因其計畫初期提出將建立過濾色情內容的機制,使其成為家庭友善的服務。之後,包括頻譜使用的干擾以及768Kbps的免費網路是否符合需求,也引起其他網路服務商的反對,。而FCC所公布之國家寬頻計畫,其基礎目標是4Mbps之寬頻接取,因此M2Z的計畫顯然已經不合乎FCC的整體規劃。 消息公開之後,許多無線產業紛紛認同FCC的看法,如反對本項計畫最力的CITA無線協會即發表聲明表示,FCC放棄這項構想是正確的決定,因為M2Z的計畫將不能充分發揮AWS頻段的價值,同時提供的服務速度也太緩慢不符合公眾利益。FCC應回歸國家寬頻計畫,合理的規劃整體頻譜資源,釋出更多頻譜提供無線寬頻市場新的機會。