Like or Not!德國地方法院針對facebook「讚」按鈕功能之判決

  日前有新聞報導,google將推出「+1」按鈕功能,用戶可以點擊該按鈕,向好友推薦特定的搜尋結果,市場上普遍預測google新增此「+1」按鈕功能,主要是用來跟facebook「讚」按鈕(Like Button)競爭。facebook「讚」按鈕功能已成為時下潮流新用語,諸如「給你一個讚」;而且還可以將facebook「讚」按鈕安裝在個人的部落格網頁、文章中。惟facebook的這項功能,一直以來也存在著侵害用戶個人隱私之疑慮。

  德國柏林地方法院於今年(2011)03月14日針對facebook「讚」按鈕功能作出一則判決(LG Berlin, Beschluss vom 14.03.2011 - 91 O 25/11)。本案被告經營一項與原告相同的電子商務業務,並在其線上商店網頁中,安裝facebook「讚」按鈕(Gefällt-mir-Button)功能。判決中指出,安裝facebook「讚」按鈕,須運用facebook內建框架(iframe)語法,一旦安裝後,只要是登錄facebook的用戶,同時瀏覽被告網頁時,即使未點擊被告網頁上的「讚」按鈕,用戶的使用記錄都會回傳至facebook。但被告網頁上並未刊登任何有關提醒用戶注意該項資料蒐集、回傳之訊息。

  原告因而主張,被告未盡到告知用戶有關個人資料蒐集、加工資訊之義務,已經違反電信服務法(Telemediengesetz,以下簡稱TMG)第13條規定,因而構成不正競爭防止法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb,以下簡稱UWG)第4條第11款規定之不允許交易行為。UWG第4條第11款規定「違反本質上涉及交易相對人(Marktteilnehmer)之利益的市場行為(Marktverhalten)有關之法律規定,亦屬於不允許的交易行為(unlautere geschäftliche Handlungen)。」

  柏林地方法院認為,TMG第13條本質上係與個人資料保護有關之規定,與涉及交易相對人之利益的市場行為無關,故本案無UWG第4條第11款規定之情形,與不正競爭行為無關,原告之主張因欠缺請求權基礎而敗訴。

  然而,值得注意的是,本案法院並未進一步針對被告行為是否違反TMG第13條「有關個人資料保護」之規定提出其見解。TMG第13條係依據「歐盟1995年個人資料保護指令」轉換而來,TMG第13條規定,若網站涉及個人資料的蒐集、加工行為,電信服務提供者(Diensteanbieter)有義務明確告知用戶相關訊息(包括明確告知用戶其可隨時撤回許可相關資料蒐集之表示等)。

  爰此,被告於個人網頁安裝facebook「讚」按鈕功能,卻未告知用戶個人資料蒐集、加工之相關訊息,是否違反TMG第13條規定之告知義務,尚有待上級審加以定奪。而判決出爐後,也有專家建議,為避免有侵害個人資料之虞,在社群網站安裝facebook「讚」按鈕時,宜加註個人資料處理、保護之相關聲明。

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自資料流通機制建置擴大資料經濟市場 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年03月25日 壹、事件摘要   過往,我國之資料開放政策著力於「政府資料開放」,並將之提供予民眾及企業運用。推動上,提出主動開放,民生優先、制定開放資料規範、推動共用平台及示範宣導與服務推廣四大策略,整體成效斐然,已獲國際肯認。然而,伴隨網際網路資通訊技術的發展,智慧聯網技術的進步,人工智慧(artificial intelligence, AI)、物聯網(Internet of Things, IoT)、區塊鏈、AR/VR等涉及資料運用之新興科技相繼萌芽,觸發對資料的大量需求。   特別是我國在新興科技領域之新創企業,為扣合「少量、多樣、個人化」的長尾型市場(Long Tail Market)發展趨勢,以形塑可應對少數大量應用、重視產品或服務客製化特性之商業模式[1],資料更是驅動其成長不可或缺的石油。只是勘查我國私部門資料開放現況,首先是《個人資料保護法》等法令遵循事宜,致使企業釋出資料意願較低;次者是跨國大企業資料霸權時代下,新創、中小企業難以在資料獲取上與之競爭;其三則是即便已有資料交易管道,仍尚乏可提升資料交易透明度、信任度及品質之措施可循。是以,亟待相應措施緩解上開問題。   觀測國際間促進私部門資料釋出與流通之作法,一者係透過中介作為決定資料釋出與否之交易模式(如美國之資料仲介);二者係回歸資料自主理念,由個人決定資料是否釋出之形式(如歐盟My Data 、日本情報銀行)。為回應上開問題,本文擇定日本以個人為出發點之資料流通措施為例,研析其促進資料交易流通所採行之制度與服務模式,期能作為我國擬訂資料經濟促進措施時,可攻錯的他山之石。 貳、重點說明 一、日本情報銀行制度建立背景   日本在資料流通與運用所面臨的挑戰,與我國同樣面臨個資法遵、資料交易信任度不足以及難與資料霸權者相競爭的困境。   據研究顯示,單以日本100家主要的線上購物網站為對象調查,即有高達一半比例的業者將用戶資料與外部各方共享而未具體向用戶明示,甚至未提供用戶拒絕提供資料的方式。由於普遍發生個人資料由營運業者蒐集後,進行目的外利用,致使在資料共用及利用上,容易因為業者未充分解釋利用之資料內容及對用戶的好處,而降低用戶同意或協力提供資料之意願[2]。此外,日本也意識到多數資訊被GAFA(Google、Apple、Facebook、Amazon)等大型網路服務業者掌控,從而壓縮日本本土業者的生存空間 [3],為避免未來資料可能會被大型網路服務業者所壟斷,不利未來日本資通訊與數位化社會發展,日本政府認為有必要建立被個人信任的第三方制度協助處理資料,以鞏固國家資料價值發展能量。   為此,日本提出情報銀行概念,並且由總務省與經濟產業省於2017年11月至2018年4月間相繼召開6次「資料信託功能認定機制檢討會」(情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会),檢討具備資料信託功能之「情報銀行」認定基準及契約建議記載事項[4],期藉此機制形塑有利(個人)資料流通之模式[5]。 二、日本情報銀行制度介紹 (一)情報銀行架構   日本情報銀行架構係建立於其既有的PDS(Personal Data Stores)及資料交易市場平台之上。所謂PDS是由個人管理、儲存資料的機制,並可提供予第三方使用資料,還可分為由個人擁有終端載具,自行管理個人資料的分散型,以及由個人委託營運商(即提供服務之第三方)儲存與管理資料的集中型。至於資料交易市場,則係一種對供需雙方進行仲介,促使雙方通過買賣等方式進行交易之機制。是以,資料交易市場本身具有媒合之功能,但以匿名化資料及非屬個人資料為大宗。由於資料交易市場的仲介性質,須保持中立性,本身不會參與資料之蒐集、保存、處理和交易活動。   情報銀行則是自資料交易市場衍生,同時結合了PDS之特性,因此資料銀行本身會進行資料的蒐集、保存、處理和交易行為,並根據與個人簽訂之契約,利用PDS系統管理個人資料,按個人指示或其預先設定之條件管理個人資料,必要時對資料作匿名化,以提供予第三方使用。 圖 1日本個人資料交易架構 資料來源: 21世紀政策研究所,データ利活用と產業化,2018年5月。 (二)情報銀行功能-資料信託   情報銀行的建立,相當性地將顛覆過往GAFA(Google、Apple、Facebook、Amazon)公司的商業模式。   透過情報銀行機制,過往資料持有業者提供匿名加工、統計資料交易模式下,所無法克服獲取個人同意的難題將可獲得解消。情報銀行基於以個人為中心的資料活用精神,導入「資料信託」作法大幅度提升個人資料利、活用之意願。   資料信託之「信託」,並不一定係指法律上的信託概念,而是類似信託一樣的做法,係屬一種經濟關係,分別由信託人(資料主體)、受託人(資料銀行)及受益人(可能是信託人本人)所組成[6]。具體來說,信託人通過信託行為,預先指定或設定條件將其資料信託予受託人,並由受託人按信託人設定信託之目的,為其管理個人資料,並應善盡管理個人資料之義務。   情報銀行以信託方式進行個人資料管理,可能從事個人資料匿名化、協助談判交易條件、監控資料使用方式、代收和管理使用費以及支付與管理個人利益[7]等五類事項。 (三)情報銀行之驗證系統與運作機制   為確保資料流通基礎的安全性、資料流通情形揭露之透明性以及情報銀行業者之可靠性,總務省在2018年10月偕同日本IT團體聯盟組成「情報銀行推進委員會」,設計「情報信託機能驗證指引」(2018年6月發布第1版;2019年10月提出第2版)作為情報銀行驗證之基礎。只是,該驗證並不具強制性,未取得者仍可進行情報銀行之業務,僅係藉由驗證手段建立社會大眾對情報銀行之信心[8]。而就情報銀行的驗證基準,可分成業者資格、資料安全、資料治理及業務內容,分述如下: 業者資格:能擔保資料安全,具損害賠償能力的法人; 資料安全:須確保資訊安全與隱私受到足夠的保障,並定期更新隱私標章或驗證,以符合個資法與相關法規之要求; 管理體系:建立管理體系以明確管理職責,籌組「資料倫理審查會」,委員包括工程師、安全專家、法律從業者、資料倫理專家、消費者等,情報銀行並須定期向資料倫理審查會報告; 業務內容:情報銀行應明確揭示所開展業務,尤其是涉及個人資料範圍時,應揭示取得方法與使用目的。情報銀行在提供個人資料予第三方時,須明確對第三方的判斷標準、流程與使用目的。   截至2020年2月為止,日本IT團體聯盟進行了三波情報銀行認定,共三井住友信託銀行、FiliCa Pocket Marketing、J.Score、中部電力株式會社等四家業者通過情報銀行認證[9]。   除了推行建立情報銀行驗證系統外,日本總務省考量業者與資料主體間地位的不平等,以及業者在擬定資料信託契約上,或可能需要由政府提供一定程度提示,一併推出資料信託機能定型化契約應記載事項,敘明契約應涵蓋如情報銀行業務範圍、權利義務、損害賠償等內容,以明確情報銀行和個人間就資料利用之目的、範圍以及權責關係。其中,特別的是,由於日本《個人資料保護法》對於個人資料之蒐集、處理及利用係以個人同意為基礎開展,是故,在資料信託機能定型化契約應記載事項中特別就此明示情報銀行應該按照個人事前同意的範圍為個人控制資料。只是,如何解釋事前同意的範圍,整體來說,所同意的範圍必須是個人可以預測的範圍內進行解釋和操作。再者,為了確保個人資料的可控性,針對資料需求者再提供資料予其他第三人情況,強調必須就第三方和使用目的適度獲得個人同意才可為之。   值得一提的是,情報銀行必須設置「資料倫理審查委員會」諮詢體制,就情報銀行業務考量其適當性並提供建議,包含:個人與情報銀行間契約內容、使用情報銀行信託個人資料之目的、將信託資料提供予第三方之條件等[10]。 參、事件評析 一、我國現況   我國自行政院2012年第3322次院務決議推動政府資料開放以來,持續就政府資料開放不斷精進,包含2015年建置資料開放規範與相關環境[11]、2017年討論個人資料運用與政府資料開放政策,提出以民為本的「數位服務個人化(My Data)」,打造「一站式」服務措施[12]。實質上,已隱然含有回歸資料自主理念,由個人決定資料是否釋出之精神。   我國所推行之My Data服務可分為二種,一是按照個人需求,透過平台讓個人可下載自己的個人資料;二是透過線上服務授權,由民眾授權政府或民間業者取得個人資料,如醫療、戶政、教育、金融、勞健保或水電等方面之資料,再由相關領域之業者提供民眾所需的整合式個人化服務[13]。惟目前我國在My Data應用上,仍是以民眾自行下載政府機關所蒐集資料,再由民眾依其意願與需求提供予政府機關或民間企業為主,整體上,相當程度緩解《個人資料保護法》的限制,直接由資料主體釋出資料予資料利用者;藉由個人控制自己資料形式突圍資料霸權現象。但在建立資料交易透明度與信任度上,仍尚乏相應機制;在推行資料流通機制並擴大資料經濟市場之作為上,尚未有如同日本情報銀行機制等資料流通機制做為橋樑,協助弭平私部門資料流通最後一哩路之障礙。 二、我國未來制度設計方向建議   誠如前述,我國My Data機制現階段仍以公部門持有之個人資料為主,較缺乏私部門持有之個人資料。究其原因主要有三,一為業者釋出資料時,有其《個人資料保護法》等法令遵循上之成本及考量;二是社會普遍就個人資料被利用之情況的信任度不足;三則係欠缺誘因鼓勵業者或個人將資料釋出。   是以,或許如同日本情報銀行之作法,藉由可信任之第三方作為資料流通基盤,鼓勵促進個人資料加值再利用,避免私部門運用時囿於法規範而有所侷限。只是,於此必須注意日本情報銀行機制採用之資料信託,倘欲轉化為適於我國現行法規者,或需考量資料本身性質並非財產權之範疇,無法作為信託契約標的情形,而宜採行委任契約作法為妥。此外,在信任度與透明度建立上,日本通過驗證機制和資料倫理委員會的審查制度雙重管控做法,亦值得我國未來設計資料流通機制時引為借鏡。 肆、結語   有鑑於資料逐漸成為影響競爭力的重要因素,且如今大量的個人資料皆掌握在國外大型網路服務商手中,為有效提升我國業者的國際競爭力,政府或可參考日本情報銀行之模式,由民間機構分別負責驗證、擔任情報銀行之角色,並引入資料倫理審查會,透過公正之第三方審查資料流通平台業者是否公允,以促成資料經濟發展與保障個人資料之環境的形成。 [1]趙祖佑、周駿呈、涂家瑋,〈物聯網應用發展趨勢與商機─資料經濟篇〉,頁18-19(2015)。 [2]データ流通環境整備検討会,〈AI、IoT時代におけるデータ活用ワーキンググループ 中間とりまとめ〉,頁5(2017/3)。 [3]松ヶ枝優佳,〈データ主義時代の新たな銀行「情報銀行」とはなにか〉,Open Innovation Japan,2019/03/11,https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/55684?page=4(最後瀏覽日:2020/02/19)。 [4]周晨蕙,〈日本公布資料信託功能認定指引ver1.0並進行相關實驗〉,科技法律研究所,2018/10,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&i=156&d=8115(最後瀏覽日:2020/02/19)。 [5]情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会,〈情報信託機能の認定に係る指針ver2.0〉,2019/10,https://www.soumu.go.jp/main_content/000649152.pdf(最後瀏覽日:2020/02/19)。 [6]辰巳 憲一,〈個人情報信託の経済分析~プライバシー情報を保護しながら信託で一元管理する~〉,学習院大学経済論集第48巻第2号,頁98(2011/7)。 [7]同前註。 [8]Jiji, Japan Grants Certification for First Time to ‘Information Banks’, The Japan Times (July 9, 2019), https://www.japantimes.co.jp/news/2019/07/09/business/japan-grants-certification-first-time-information-banks/#.XkymJygzZhE (last visited Feb. 19, 2020). [9]一般社団法人日本IT団体連盟,〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定(第1弾)を決定〉,2019/06/26,https://itrenmei.jp/topics/2019/3646/;一般社団法人日本IT団体連盟,〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定(第2弾)を決定〉,2019/12/25,https://www.itrenmei.jp/topics/2019/3652/;一般社団法人日本IT団体連盟,〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定(第3弾)を決定〉,2020/02/17,https://www.itrenmei.jp/topics/2020/3657/(最後瀏覽日:2020/02/19)。 [10]日本IT團體聯盟,「情報銀行」の推進に向けた取組みについて,2019年9月30日。 [11]國家發展委員會,〈政府資料開放〉,https://www.ndc.gov.tw/Content_List.aspx?n=9B973A5871579AC7(最後瀏覽日:2020/02/20)。 [12]國家發展委員會,〈數位服務個人化(My Data)〉,https://www.ndc.gov.tw/cp.aspx?n=8B6C9C324E6BF233&s=460617D071481C4B(最後瀏覽日:2020/02/20)。 [13]王若樸,〈國發會My Data政策未來怎麼走?學者建議應跨產業推動資料治理〉,iThome,2019/09/12,https://www.ithome.com.tw/news/133002(最後瀏覽日:2020/02/20)。

日亞化學與藍光LED發明人和解

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世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧

世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。

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