歐盟十五個會員國為強化對抗恐怖攻擊、跨邊境犯罪及非法遷徙之國際合作,於2007年3月28日提出有關資料分享的立法草案,以期歐盟能夠建立一套資料分享的機制與架構。立法草案明確規範了各成員國就資料保護所應給予的等級,其必須保證個人資料保護必須達到與1980年歐洲理事會(Council of Europe)通過的「保護自動化處理個人資料公約(Convention for the Protection of Individuals with Regard to Automatic Processing of Personal Data)」及其於2001年通過的附加議定書相同等級。
該立法草案係根據「Prüm條約」而來,其條約簽署背景為2004年馬德里的恐怖組織炸彈攻擊事件,有鑑打擊恐怖攻擊及跨國犯罪之國際合作,歐盟七個會員國於2005年5月27日在德國、比利時及盧森堡邊境的城市Prüm,簽訂了該條約。條約中規定,簽署國之警察及刑事追訴機關執法於恐怖攻擊及跨邊境犯罪時,得向他簽署國處理相關資料之單位請求有關DNA之分析資料、指紋及相關車籍資料。
目前,歐盟資料保護監督機構(European Data Protection Supervisor)已背書支持建立該機制與架構,並且聲明表示,該架構之建立,仍應注意資料保護的相關事項,在追求資料分享更為便利的同時,應給予人民更為足夠的保護,再者,資料處理的權責單位對於不同的資料類型,也應以不同的方式處理之,越敏感性的資料越應限制其使用目的,並且讓越少人得以接觸。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
繼2012年最高法院認為警方在無搜索令的情況下,以GPS追蹤裝置查探犯罪嫌疑人之位置資訊違反憲法第四修正案。最高法院於2017年6月5日,認為警方未持搜索票,而向電信公司取得犯罪嫌疑人過去127天共計12,898筆之行動通信基地台位置資訊(cell-site data)之行為,違反憲法第四修正案。 由於個人利用行動通訊服務時,必須透過基地台進行通訊,因而可藉由該基地台位置,得知每個人所在之區域位置,而此一通訊紀錄過去被電信公司視為一般的商業資訊,因為得知通訊基地台的位置資訊,無法直接得知個人所在的精準位置,僅能得知其概略所在地區。 因此,犯罪調查機關基於1979年 Smith v. Maryland案所建立之原則,即只要該個人資訊屬於企業的一般商業紀錄(normal business record),警方可以在無搜索令的情況下,向企業取得個人資訊, 此一原則又稱為第三方法則(third-party doctrine)。過去在地方法院或上訴法院的審理中,法院對此多持正面見解,認為只要該資料與進行中之犯罪偵查活動有實質關聯(relevant and material to an ongoing criminal investigation),警方即可向業者取得。大法官Sonia Sotomayor早在前述2012年GPS追蹤裝置案的協同意見書中表示,第三方法則不應適用在數位時代,例如用戶撥電話給客服人員,或以電子郵件回覆網路購物的賣方等,無數的日常活動已經大量的向第三方揭露許多資訊。 在數位時代,大量的個人資訊以電磁紀錄的形式掌握在第三方手中,本案最高法院的見解,將會對美國的犯罪調查機關在未持搜索令的情況下,更慎重的判斷向業者取得個人資訊做為犯罪偵查使用時,是否與憲法第四修正案有所違背。
美國FDA發佈食品安全現代化法(FSMA)之產品安全建議規則(PSPR)最終版在農產品業,食品安全在所有人的心中佔了極重要的位置。美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration,下稱FDA)在2015年9月發佈了食品安全現代化法(Food Safety Modernization Act;下稱FSMA)之產品安全建議規則(Produce Safety Proposed Rule;下稱PSPR)的最終版(final rule)。該規則的發布,預將使零售商尋找供應商的方向,轉變為以有遵守FSMA的供應商作為交易的對象。 PSPR主要是在規定人類消費之蔬果產品生長、繁殖、包裝、販售之規則。新增規範重點如下: 1. 農業用水(Agricultural Water):針對農業用水之品質標準、水質測試方式,作出規範。 2. 生物土壤改良(Biological Soil Amendments):對於改良土壤可能使用到之肥料或相關之微生物,作出規範。 3. 抽芽(Sprouts):對於植物在抽芽時相關預防微生物汙染、微生物測試,作出規範。 4. 馴養動物與野生動物(Domesticated and Wild Animals):針對在農場內放牧之動物,或用來幫助耕作動物之管理,作出規範。 5. 人員訓練、健康與衛生管理(Worker Training and Health and Hygiene):針對相關人員之教育訓練、衛生管理以及健康,作出規範。 6. 設備、工具與建築物(Equipment, Tools and Buildings):為了預防生產過程中可能遭受汙染之情況,對於硬體設備作出規範。 FSMA是美國第一個關於食品安全之立法,美國農業部(Department of Agriculture;USDA)為了讓零售商或中盤商更了解其自身對食品安全之需求以找尋適合之供應商,更預計在2016年春季推行集團優良農業作業準則前導計畫( Group Gap Pilot Program),提供第三方認證服務,以確認農產品所有之作業都有遵守FSMA及FDA之建議。
澳洲證券投資委員會與美國商品期貨交易委員會簽訂雙邊合作協議2018年10月4日,澳洲證券投資委員會(Australian Securities and Investments Commission,簡稱:ASIC)與美國商品期貨交易委員會(US Commodity Futures Trading Commission,簡稱:CFTC)簽訂「金融技術創新合作雙邊協議」(Cooperation Arrangement on Financial Technology Innovation’ bilateral agreement,簡稱:協議),該協議內容主要針對未來金融科技(fintech)以及監理科技(regtech)之合作以及相關資訊作交換。 協議內容主要為加強雙方瞭解、識別市場發展趨勢,進而促進金融科技創新,對於運用監理科技之金融產業採取鼓勵的態度。 具體協議內容及相關合作計畫為以下條款: 1. 建立正式合作途徑,其中包含資訊分享,ASIC創新中心與LabCFTC之間的溝通; 2. 協助轉介有興趣於另一管轄權,設立企業之金融科技公司; 3. 促進監管機構定期舉行相關監管會議,討論目前時下發展趨勢,藉以相互學習; 4. 針對非公開資訊及機密資訊,給予監管機構以共享方式流通資訊。 儘管,澳洲與美國已簽訂此協議,惟須注意的地方在於,此協議本質上不具備法律約束力,對監管機構也未加註責任,並強加特定義務,以及未取代任何國內法的法律義務。 雖然,此協議不具任何法律約束力,但美國以及澳洲之金融科技創新產業間已形成一定之默契,以及交叉合作。此種互利合作,使兩國金融創新企業在雙方管轄權下,並且降低跨境成本及加深跨境無障礙性,為兩國監管機構提供最佳執行方式,以及進一步資料之蒐集。
美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括: 1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途; 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議; 3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估; 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件; 5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體); 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓; 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款; 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄; 9.自透明度的角度評估消費者之權利; 10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略; 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄; 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源; 13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之; 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。