資通安全法律案例宣導彙編 第3輯
美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission, FCC)預計於2008年1月24日開始Action 73之頻譜拍賣程序，以釋出位於700MHz頻段之頻譜，此一頻譜拍賣程序預計將為期數週甚或數月。 根據規劃，美國政府將在2009年年初完成無線廣播電視數位化，屆時廣播電視業者將繳回目前使用之700MHz頻段。又由於此一頻段之電波具有傳輸距離遠與穿透力強之特質，此次之頻譜拍賣活動廣受各方業者矚目，符合競標資格之業者包括電信業者、網路服務提供業者、有線電視業者及衛星電視業者，如AT&T、Verizon Wireless、Google、EchoStar Communications及Cablevision Systems等。據估計，此一頻譜拍賣所得之競標價格可能將會突破百億美元。 此次拍賣之頻譜包括5個頻段，每一個頻段的拍賣規則與用途均有所不同。其中D頻段必須與公共安全機構共用，未來得標者必須與公共安全機構溝通並達成協議，其所建立之全國性網路在緊急狀況發生時，亦必須優先提供公共安全相關機構使用。職是之故，D頻段之競標價格目前仍遠低於聯邦通訊委員會所開出之底價，未來若無業者出價達競標底價，則聯邦通訊委員會將更改底價與競標規則後，重新開放競標。
德國與愛爾蘭對於個人資料處理是否須明示同意之見解不同德國與愛爾蘭資料保護局對於資料保護指令所規定個人資料（以下簡稱個資）的處理（process），是否須取得資料當事人明示同意，表示不同的見解。德國資料保護局認為臉書網站所提供之人臉辨識（預設加入）選擇退出（opt out consent）的設定，並不符合資料保護指令（Data Protection Directive）對於同意（consent）的規範，且有違資訊自主權（self-determination）；然而，愛爾蘭資料保護局則認為選擇退出的機制並未牴觸資料保護指令。 德國資料保護局委員Johannes Caspar教授表示，預設同意蒐集、使用與揭露，再讓資料當事人可選擇取消預設的作法，其實已經違反資訊自主權（self-determination）。並主張當以當事人同意作為個人資料處理之法律依據時，必須取得資料當事人對其個資處理（processing）之明示同意（explicit consent）。對於部長理事會（Council of Ministers）認同倘資料當事人未表達歧見（unambiguous），則企業或組織即可處理其個人資料的見解，Caspar教授亦無法予以苟同。他認為部長理事會的建議，不但與目前正在修訂的歐盟資料保護規則草案不符，更是有違現行個資保護指令的規定。 有學者認為「同意」一詞雖然不是非常抽象的法律概念，但也不是絕對客觀的概念，尤其是將「同意」單獨分開來看的時候，結果可能不太一樣；對於「同意」的理解，可能受到其他因素，特別文化和社會整體，的影響，上述德國和愛爾蘭資料保護局之意見分歧即為最好案例。 對於同意（consent）的落實是否總是須由資料當事人之明示同意，為近來資料保護規則草案（The Proposed EU General Data Protection Regulation）增修時受熱烈討論的核心議題。資料保護規則草案即將成為歐盟會員國一致適用的規則，應減少分歧，然而對於企業來說，仍需要正視即將實施的規則有解釋不一致的情況，這也是目前討論資料保護規則草案時所面臨的難題之一。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
日本〈塑膠資源循環戰略〉及新發展日本環境省因應海洋垃圾、全球暖化等課題於2019年5月31日發表〈塑膠資源循環戰略〉（プラスチック資源循環戦略），在重點戰略之一的減量（Reduce）方面，提出「塑膠袋收費制」措施，擬於2020年7月1日正式上路，經濟產業省則從同年1月6日開始設置可服務企業與消費者的諮詢窗口，也將與相關主管機關合作，致力於塑膠袋收費制內容之公告說明及自行攜帶購物袋之宣導等減少一次性塑膠製容器包裝及產品的使用，並透過尋找其他替代的容器包裝及產品等方式，達到一次性塑膠排放量在2030年前減少25%之目標。 因此經濟產業省產業構造審議會下的塑膠袋收費制檢討工作小組，及環境省中央環境審議會循環型社會部會下的塑膠袋收費制小委員會，自2019年9月至同年12月間召開4次聯合會議，並經過公眾意見程序後，修正《容器包裝再生利用法》（容器包装リサイクル法）的相關省令，並公布〈塑膠製購物袋收費制實施指導方針〉（プラスチック製買物袋有料化実施ガイドライン），供各零售業者參考，以確保塑膠袋收費制的順利施行。