當個人隱私遇上公共利益--從個資法角度談市長候選人病歷外洩事件
第七十九屆世界衛生大會（Seventy-ninth World Health Assembly, WHA79）基於智利、埃及、科威特、秘魯、卡達、突尼西亞及坦尚尼亞等七國提案，於5月23日通過《推動智慧、高效的藥品監視，作為強健、永續、具韌性與回應性衛生體系的核心工具——惠及所有人、覆蓋所有地方》（Advancing smart, efficient pharmacovigilance as an essential tool for robust, sustainable, resilient and responsive health systems, for everyone, everywhere）決議。 以下為決議之摘要： 一、定位擴展：由用藥安全邁向衛生體系韌性 該決議將傳統以上市後用藥安全監視（pharmacovigilance, PV）定位為具韌性衛生體系的制度工具之一，以風險為基礎的藥品與疫苗安全監視，是確保病人安全、推動藥品與疫苗可近性及達成全民健康覆蓋（Universal Health Coverage, UHC）的重要基石。 二、結構性挑戰：系統碎片化、能力落差與錯假訊息 該決議指出，當前全球藥品監視體系面臨三項核心挑戰。其一，不同疾病所建立的藥品監視系統缺乏協調與整合，導致資料分散、資源重複運用及整體效率不彰的問題；其二，各國在監管能力與基礎建設方面存在顯著落差，使資料的完整性與代表性受到限制，特別影響資源有限的國家在區域及全球決策中的實質參與；其三，有關藥品與疫苗安全的錯誤與虛假資訊持續透過社群媒體擴散，削弱公眾對監管機關的信任，增加推動公衛措施的困難。 三、具體行動：整合系統、強化法制與推動國際協作 該決議明確要求成員國須整合並強化現有藥品、疫苗等監視系統，提升資料互通與運用效率以防資源重複，同時應完善法規，將藥品監視納入製造商與市場授權持有人等主體的核心義務，並投入資源培養專責人力與技術。而WHO則須持續更新技術指引與工具、建立績效指標，並在尊重資料主權與安全的前提下推動共享機制，以促進全球資料品質及支持國家公平參與。 綜上所述，該決議反映全球藥物安全監視的定位，已從單純著重「用藥安全」，擴展為確保藥品與疫苗安全、品質與可近性的重要治理工具，並將藥品監視視為支持衛生體系韌性的一項關鍵制度。
瑞典法院就iPhone 是否屬於著作權法上「私人重製工具」之實務見解瑞典最高法院（Högsta domstolen）於2015/11/18 針對集管團體Copyswede 與瑞典電信公司Telia Sonera 之訴訟案發出審查允許（prövningstillstånd）之決定。此案之爭點在iPhone手機若屬於瑞典著作權法 § 26 k上之為私人重製之工具（en produkt som är särskilt ägnad för privatkopiering），則應納入私人重製補償金之對象。 Copyswede是依瑞典著作權法管理私人重製補償金之團體，於本案中向Telia Sonera 請求繳納補償金，理由在於瑞典電信公司Telia Sonera自2009/01/01進口iPhone各型式手機，Copyswede主張iPhone手機型式為一種適合用於私人重製之工具，故Telia Sonera應繳納補償金，於是向此案一審法院Södertörns tingsrätt提出訴訟。一審法院以iPhone手機之功能及其實際使用情形為判斷基準，以中間裁定方式（Mellamdom）認定iPhone手機確屬瑞典著作權法上之「私人重製之工具」，二審法院Svea hovrätt亦採相同見解。不服此一認定之Telia Sonera於是請求瑞典最高法院進行審查。
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。