著作權集體管理團體條例(集管條例)自2010年2月10日公布施行以來,終於今年(2019)5月中旬展開修法公聽會,智慧局提出三大項修法目的:「一、強化專責機關監督輔導;二、提升集管團體公信力與透明度;三、健全著作權授權市場環境。」依此分別提出修正條文。
其中,關於集管團體的財務治理透明化的規定,智慧局參考歐盟指令與德國集管條例,增訂集管團體之資產負債表、收支決算表、現金流量表等財務報表之揭露的法律義務(修正第21條第1項),且「應上網供公眾查閱」(增訂第22條第2項),係為建立集管團體公信力並強化良善治理與健全體質。
在場集管團體持不同意見,認集管團體僅係對身為會員的權利人以及利用人負責,且每年均已被主管機關與會員檢視相關報表,似無公開上網讓不特定大眾開放查閱之理。利用人則提出「重複管理」是須要被解決的議題,以授權移轉的實務問題舉例,故希望未來修新法有即時性的權利與管理的資訊揭露。權利人則反應授權金分配不透明,建議以資訊化的方式讓報酬分配機制透明化,並可應用區塊鍊技術達成之。
德國聯邦最高法院(Bundesgerichtshof, BGH)於今(2020)年7月「VI ZR 405/18」」案中拒絕當事人請求Google刪除有關其健康個資之主張,為2018年歐盟通過一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)後,德國聯邦最高法院第一件與被遺忘權相關之判決。本案當事人曾為德國一慈善團體之負責人,該團體於2011年陷入財務危機,而當時有報導指稱當事人作為團體負責人,竟稱病不回應媒體訪談。當事人認為上述報導資料有損其名譽,請求Google刪除與其健康個資相關之搜尋結果。德國聯邦最高法院於判決中強調,網路搜尋結果是否須被移除,應衡量相關之基本權利,個案分別認定。本案中大眾知的權利(right to information)優於當事人被遺忘權,故駁回原告之請求,判決Google勝訴。 被遺忘權首見於2014年歐盟判決(Google Spain v. AEPD and Mario Costeja Conzalez),賦予人民要求搜尋引擎移除對自身造成負面影響資訊之權利。GDPR進一步於第17條明文化此一權利之內涵,於個資依原本蒐集之目的已不具必要性、當事人撤回同意、當事人反對個資自動化處理、當事人個資遭不法侵害、依照法律規定應刪除個資及青少年與兒童個資等六種情形,當事人得請求資料控制者刪除個資。 法國近期亦有被遺忘權相關法院判決。法國最高行政法院(Conseil d’État)於今(2020)年3月撤銷法國國家資訊自由委員會(Commission nationale de l’informatique et des libertés, CNIL)於2016年3月對Google作出十萬歐元之裁罰,因其僅刪除存在於法國網域內之當事人個資,而未及於全球網域。法國最高行政法院於本判決重申2019年歐盟法院(European Court of Justice)於Google v. CNIL之立場,認定Google履行被遺忘權之網域範圍僅適用於歐盟地區,而不及於全球,撤銷CNIL於2016年對Google作出之裁罰。
美國通過「開放、公開、電子化與必要的政府資料法」(Open, Public, Electronic, and Necessary Government Data Act)美國於2019年1月通過「開放、公開、電子化與必要的政府資料法」(Open, Public, Electronic, and Necessary Government Data Act),以下簡稱「政府資料公開法」,於2018年12月經參議院、眾議院通過後,2019年1月14日經美國總統川普簽署公布,為具拘束力的聯邦法。 聯邦政府往往擁有大量的寶貴資料,本法旨在要求聯邦政府機關在網路上開放發布其非敏感性資料時,應以機器可讀取的格式為之,使之更容易透過手機或其他電子設備使用(access)。意在擴大對政府資料的使用和管理,及促進私部門的創新,讓其它政府單位、各個組織或每個人都能使用這些資訊,使政府資訊透明化,同時兼顧隱私與國家安全議題。 政府資料公開法的內容係將歐巴馬總統於2013年5月9日簽署生效的「政府資訊應具有開放性和機器可讀性」(Making Open and Machine Readable the New Default for Government Information)之行政命令(Executive Order),正式立為聯邦法,促使數位政府之政策未來以開放為原則、不開放為例外。有論者認為本法原為行政指導性質之行政命令,改以法律位階為之,其原因係為了讓開放政府資料永續發展,以成文法框架拘束政府機關。 因此,該法內容在於修正美國法典第44編第35章「協調聯邦資訊政策」(Coordination of Federal Information Policy)之部分條文,主要重點整理如下: 第3502條中定義了資料資產(data asset)、開放政府資料資產(open Government data asset)、機器可讀性(machine- readable)和開放授權(open license)等。其中,「開放授權」之定義首次見於本法條文中,係指將資料資產開放供公眾近用時,針對該資料資產提供以下法律保障(legal guarantee),包含:允許公眾在毋須支付任何成本即可使用(at no cost to the public),而對於該資料資產的重製、發布、散布、傳播、引用,或改作皆不會受到限制。 聯邦政府向公眾釋出資料集時,除因智慧財產權之規定外,原則上不得加諸任何限制而影響到人民對於該資料的使用或再利用,並應以機器可讀格式(machine-readable)、開放格式(Open Format)、開放標準(Open Standard)的基礎下提供。 要求聯邦政府利用開放資料來強化其決策機制。 要求美國政府審計辦公室(Government Accountability Office, GAO)透過定期監督,來確保聯邦政府的問責制運作(accountability)。意即,GAO應向國會提交一份報告,該報告總結對機關的調查結果和趨勢,並給予其適當建議。(美國政府審計辦公室之角色為國會的監督審計機構,係立法部門的一部份,主要職責為協助、改善聯邦政府所訂的各項計畫及政策,向國會提供客觀、平衡的資訊。) 在第3520條、3520A條中,規範聯邦機構須編制首席資料專員(Chief Data Officers, CDO)及首席資料專員理事會(CDO Council),負責資料治理和執行其職責,並確保該機構遵守本法。
初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年03月15日 壹、事件摘要 於2018年03月18日晚間10時許,美國亞利桑那州(Arizona,下稱Arizona)一名49歲的婦人,遭到配備Uber自動駕駛系統之車輛[1],在運行自動領航模式(Autopilot)下撞擊,雖然該婦人立即送往醫院,但仍回天乏術而在醫院中去世。就在前開事故發生後,Arizona州長Doug Ducey因此下令其暫停測試。[2] 此外,同年12月11日晚間10時許,在我國有一輛配備自動輔助駕駛功能的Tesla,疑似駕駛人精神不濟因而未能及時注意車前狀況,導致車禍發生,雖然肇責是否牽涉Tesla之自動輔助駕駛功能或駕駛人本身有無疲勞駕駛等情事,有待進一步釐清。[3] 綜上,不論測試或道路駕駛,現今社會已不乏具有一定自動駕駛等級之車輛於路上行駛,然而在推廣、研發或應用自動駕駛車輛(下稱自駕車)的同時,若不幸發生類似前開新聞之(車禍)事故時,相關肇事責任究應如何釐清,隨著我國已於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例以積極推動自駕車相關應用,更愈顯重要,為解決前開肇事相關疑慮,本文擬針對民事上之「過失」本質,反思自駕車相關應用可能延伸的事故責任,是否因應科技發展而有不同的過失內涵。 貳、重點說明 承上,面對自駕車相關科技與應用的世界洪流,若發生車禍等交通事故時,當事人相關之損害賠償請求,仍大多以民法上之侵權行為作為基礎,雖事故肇因種類眾多,亦常見各類的肇因共同造成事故發生,但本文考量相關議題繁複,以下僅就非依軌道行駛之自駕車、駕駛人過失內涵等框架下依序進行初探與反思: 一、我國侵權行為損害賠償係以行為人有無具抽象輕過失為斷 車禍之發生,若涉及駕駛人之行為者,受有不論財產或人身損害之人而欲請求賠償者,無論係依據民法第184條以下何條侵權行為之規定(即民法第184條第1項前段、同條項後段或第191條之2等規定),請求駕駛自駕車之人賠償,前提均為駕駛人具有過失,差別僅在舉證責任是否由請求權人(受有損害之人)負擔。 承上,既然前開侵權行為之重要成立要件為過失,其具體內容為則為駕駛人之注意義務應至何種程度,然在我國民事過失責任之架構上,有不同程度上之區分,即分別為抽象輕過失、具體輕過失及重大過失三種。申言之,抽象輕過失為欠缺應盡善良管理人之注意者義務;具體輕過失者為欠缺應與處理自己事務為同一注意者;重大過失者為顯然欠缺普通人之注意者[4]。 對此,實務見解[5]以及學者[6]歷來均認侵權行為之過失標準,應以行為人是否克盡客觀化之過失標準─抽象輕過失,倘否,則應負擔過失之賠償責任,是以,就此脈絡推論,自駕車之駕駛人若有違善良管理人注意義務致車禍發生且使他人受損害,即應負損害賠償責任。 二、駕駛人注意義務與自駕車自動駕駛程度間之互動 根據引領世界自駕車標準的領銜者─國際汽車工程師學會(Society of Automotive Engineers International,下稱SAE)所分類之自動化駕駛等級,區分為等級0至等級5(共6個等級),而等級3後之自駕車即開始逐漸將環境監控的任務從駕駛人移轉至車輛本身,而駕駛人僅在特殊條件下,方須接管駕駛車輛,更甚在等級5時是由自駕車在任何狀況下均可自行駕駛,不過在等級2前之等級,環境監控之任務大多在駕駛人身上,自駕車至多僅係協助運行駕駛人之指令[7]。 然而,自駕車駕駛人因車禍所生之侵權行為責任,誠如前述,係以駕駛人存有抽象輕過失作為前提,而過失之本質,則係雖非故意,但按其情節,(1)行為人(駕駛自駕車之人)應或能注意,卻不注意,或(2)雖可預見侵權行為(車禍肇事)之事實發生,但確信不發生[8],就此,在SAE分類等級2以前之自駕車,因監控環境之任務仍由駕駛人負擔,則該類等級自駕車之駕駛人應與一般車輛之駕駛人,負擔相同侵權行為之注意義務內容(或程度),但等級3至等級5自駕車之各式應用情境,車輛行駛環境之相關監控資訊已轉由車輛本身處理、控管,則駕駛人是否對於自駕車之車禍發生,仍具有可預見性,或得注意並防免之,則不無疑慮。 參、事件評析 綜上,本文所提不同等級自駕車,是否當然得以繼續適用傳統民事侵權行為之過失標準判斷駕駛人有無過失,實有相當程度上之衝突,蓋若自駕車之駕駛人對於行車環境資訊已不如駕駛一般車輛時,實難期待駕駛人對於車禍之發生有何預見可能,或在遇見後積極防免結果發生,倘若一概遵循傳統對車禍侵權行為之高注意義務要求─抽象輕過失責任,或將產生使不明瞭或難以預見該事故原因發生之人,卻必須就非因己誤之結果負責,某程度上似有違過失責任之本質,而質變成為無過失之擔保責任。 據此,本文認為,若要解決前開損害發生須有補償或賠償之問題,或可(1)透過保險、基金等方式填補損害,或(2)具體化等級3至等級5自駕車之駕駛人應負何等注意義務,如駕駛人須隨時處於得以接管車輛操作之狀態,使等級3以上之自駕車所應盡之注意義務與傳統侵權行為之注意義務脫鉤處理(3)與商品責任間進行相關的調和等,然而無論如何,對於此等問題或疑慮,究竟應採何方向或多方進行,甚或以其他方式解決,則有待後續更進一步的討論與分析。 [1] Uber於該州進行自動駕駛車輛之測試。 [2] ADOT director's letter to Uber halting autonomous vehicle tests, ADOT, https://www.azdot.gov/media/News/news-release/2018/03/27/adot-director's-letter-to-uber-halting-autonomous-vehicle-tests (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Arizona Gov. Doug Ducey suspends testing of Uber selfdriving cars, azcentral, Mar. 26, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/26/doug-ducey-uber-self-driving-cars-program-suspended-arizona/460915002/ (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Bree Burkitt & Uriel J. Garcia, Self-driving Uber vehicle strikes, kills 49-year-old woman in Tempe, azcentral, Mar. 19, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/19/woman-dies-fatal-hit-strikes-self-driving-uber-crossing-road-tempe/438256002/ (last visited Mar. 21, 2019). [3] 蘋果日報,〈台灣首例!特斯拉自動駕駛闖禍 國道上撞毀警車〉,2018/12/12,https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181212/1482416/ (最後瀏覽日:2019/03/21)。 [4] 96年台上字第1649號判決。 [5] 19年上字第2476號判例。 [6] 王澤鑑,《侵權行為法》,自版,頁308-309(2011)。 [7] SAE International Releases Updated Visual Chart for Its “Levels of Driving Automation” Standard for Self-Driving Vehicles, SAE International, https://www.sae.org/news/press-room/2018/12/sae-international-releases-updated-visual-chart-for-its-%E2%80%9Clevels-of-driving-automation%E2%80%9D-standard-for-self-driving-vehicles (last visited Mar. 22, 2019). [8] 97年度台上字第864號判決。
歐盟將修正公部門資訊再利用(PSI)指令2019年1月22日,歐盟執委會(European Commission)、歐洲議會(European Parliament)與歐盟理事會(Council of the EU)就修正「公部門資訊再利用指令」(The Directive on the re-use of public sector information,PSI Directive)的提案達成協議。歐洲議會則於4月4日通過提案,待歐盟理事會簽署正式的指令。 PSI Directive經過2003年制定(Directive 2003/98/EC)、2013年修正(Directive 2013/37/EU),於2017年為了履行指令規定的定期審查義務,召開了公眾線上諮詢,之後歐盟執委會根據諮詢結果及對指令的影響評估,於2018年4月25日通過修訂指令的提案,並於2019年1月達成協議。 此次修正將該指令更名為「開放資料與公部門資訊指令」(The Directive on the Open Data and Public Sector Information,以下稱新指令),預計能排除目前仍存在的公部門資訊取得障礙,並且要求將政府資助研究所產出的研究資料(publicly funded research data)也開放給公眾。此次修正的重點內容如下: 1、所有依據國家取用文件規定(national access to documents rules)下可取用的公部門資訊,原則上可以免費再利用,或者公部門可以收取為了提供、傳播資料所產出的費用,但該費用以不超過邊際成本(marginal costs)為限。這項改變,將使更多的中小企業和新成立公司能順利進入資料經濟市場。 2、新指令特別指出統計資料或地理空間資料屬於高價值資料集(high-value datasets),這些資料集具有高商業潛力,可以加速各種資訊產品或增值服務的產出,例如人工智慧。而新指令特別要求這些資料集應免費提供、使機器可讀,且透過應用程式介面(APIs)使他人能取用。但經評估後發現免費提供會造成市場競爭扭曲時,則不在此限。 3、關於公營事業及公共運輸所產生的有價值資料,不在現行PSI Directive規範範圍內,而各國對於是否必須提供資料有著不同的規定,但現在都必須依照新指令的規定使公眾可以免費再利用,不過仍可設定合理規費來收回相關行政費用。 4、有些公部門與私人企業制定了複雜的資料協定,導致公部門資訊被壟斷,新指令則要求各會員國應落實資訊透明,以及限制公部門與私部門訂立排除其他人可再利用公部門資訊的協定。 5、促進公部門資訊以動態即時資料方式發布,並透過使用者介面(APIs)使更多動態即時資料能被使用。而這也將使企業發展創新產品或服務,例如行動APP。 6、關於政府資助的研究,新指令將促進「政府資助研究而產出的研究資料」能更容易的被再利用,故各成員國被要求建立一致的再利用政策,使這些研究資料能透過資料庫(repository)被開放取用(open access),包含先前已經存入該資料庫的資料。 總而言之,本次修正將能夠降低中小企業進入市場的障礙,並增加公部門資訊的透明度和即時流通,也使公營事業資訊及政府出資研究所產出的研究資料能納入開放資料的範疇。