美國產政研單位聯名向SEC請願，促請訂定企業應揭露其與氣候變遷有關的財務風險
根據美國證券法規，上市公司、申請上市公司以及特定證券發行公司，應將其為符合美國聯邦、各州及地方環境法規所衍生，可能與公司之資本支出、營收與競爭地位有關之資料，向SEC提出並揭露予投資大眾；因為遵守相關環境法規而涉訟者，公司亦應揭露此等事實。除此之外，SEC規則亦要求，公司為符合環境法規所為之大規模資本支出，若可能對公司的清償能力產生重大影響，公司對於任何與之相關的已知發展趨勢、承諾的義務、事件或不確定性，亦應揭露之。
最近美國紐約州檢察長Andrew Cuomo向該州內五家能源公司發出傳票（subpoenas），要求這五家公司應各自分析其公司經營的氣候變遷風險，並將相關資訊揭露予投資大眾。此外，全美多個投資團體、十個州的財政官員以及環保團體亦聯名向美國證券交易委員會（Securities Exchange Commission, SEC）請願，促請SEC要求企業應該評估並揭露與氣候變遷有關的財務風險。請願者認為，氣候變遷相關資訊影響投資意願，亦為重要的公司資訊，故SEC應釐清，根據既有法規（即1934制定年的證券交易法）中的公司資訊揭露規定，公司亦應有揭露氣候變遷資訊之義務。
以上兩件事例的發展，隱含一個重要的跡象值得觀察，亦即未來美國SEC對於公司資訊揭露的管理，極可能涵蓋氣候變遷的風險資訊。雖然SEC目前尚未對請願事宜做出具體的表示，但有鑑於決策者已有越來越大的壓力必須正視全球氣候變遷問題，故SEC未來對於請願團體的回應及可能採取的措施，將代表公司應如何揭露氣候變遷風險資訊，始為適當。
此外，面對全球變遷所帶來的挑戰，美國許多州均積極提出或通過因應氣候變遷的法案，可預期企業經營者為遵循新一代的環境法規，未來將會有一波波的資金投入於法規遵循，目前企業經營者多將重心放在如何化挑戰為機會，然而公司在其中所為的投入，意味一定的財務風險，根據當前的發展，SEC極可能要求公司必須清楚地揭露此等氣候變遷相關資訊，值得企業經營者與投資人注意。雖然能源產業是氣候變遷風險最主要的揭露者，但氣候變遷風險實關乎所有的產業，目前已有許多保險公司也開始揭露其因為氣候變遷涉及的財務風險（如因颶風、水災、乾旱、火災或其他險惡的氣候現象所導致的財務損失）。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本IT綜合戰略本部及官民資料活用推進本部於4月17日公佈「自動駕駛制度整備大綱」。大綱設定2020年至2025年間，日本社會實現自動駕駛下，所需檢討修正之關連法制度。 本大綱中，係以2020年實現自動駕駛至等級4為前提（限定場所、速度、時間等一定條件下為前提，系統獨自自動駕駛之情形），以在高速公路及部分地區之道路實現為條件設定。社會實現自動駕駛有以下課題需克服： 道路交通環境的整備：以自駕系統為行駛，一般道路因為環境複雜，常有無法預期狀況發生，導致自駕車的電腦系統無法對應。 確保整體的安全性：依據技術程度，設定一般車也能適用之行駛環境、設定車輛、自動駕駛之行駛環境條件以及人之互相配合，以達成與一般車相同之安全程度為方針下，由關係省廳間為合作，擬定客觀之指標。此一指標，並非全國一致，應就地方之特性，設定符合安全基準及自動駕駛行駛環境條件，建構整體確保安全之體制。 防止過度信賴自駕系統：訂定安全基準，使日本事件最先端自動車技術擴及於世界，訂定包含自駕系統安全性、網路安全等自動駕駛安全性要件指針。 事故發生時之法律責任：自動駕駛其相關人為駕駛人、系統製造商、道路管理者等多方面，其法律責任相對複雜化。現在係以被害人救濟觀點，至等級4為止之自動駕駛，適用自動車損害賠償責任險（強制責任險）方式，但是民法、刑法及行政法等法律全體之對應，仍為今後之課題，必須為早期快速處理。為了強化民事責任求償權行使、明確刑事責任之因果關係、並實現車輛安全性確保、避免所有人過度負擔等，車輛行駛紀錄器之裝置義務化、事故原因究明機制等，關係機關應合作為制度檢討。 本大綱最後並提出，在自動駕駛技術快速發展下，就其發展實際狀況應為持續半年1次召開會議檢討檢討。
美國民權辦公室發布遠距醫療隱私和資訊安全保護相關建議美國衛生及公共服務部（U.S. Department of Health and Human Services, HHS）民權辦公室（Office for Civil Rights, OCR）於2023年10月18日發布了兩份文件，針對遠距醫療情境下的隱私和資訊安全保護，分別給予病人及健康照護服務提供者（下稱提供者）實務運作之建議。本文主要將發布文件中針對提供者的部分綜合整理如下： 1.於開始進行遠距醫療前，提供者應向病人解釋什麼是遠距醫療及過程中所使用的通訊技術。讓病人可瞭解遠距醫療服務實際運作方式，若使用遠距醫療服務，其無須親自前往醫療院所就診（如可以透過語音通話或視訊會議預約看診、以遠端監測儀器追蹤生命徵象等）。 2.提供者應向病人說明遠距醫療隱私和安全保護受到重視的原因。並且向病人告知為避免遭遇個資事故，提供者對於通訊技術採取了哪些隱私和安全保護措施，加以保護其健康資訊（如診療記錄、預約期間所共享資訊等）。 3.提供者應向病人解釋使用通訊技術對健康資訊帶來的風險，以及可以採取哪些方法降低風險。使病人考慮安裝防毒軟體等相關方案，以防範病毒和其他惡意軟體入侵；另網路犯罪者常利用有漏洞之軟體入侵病人裝置，竊取健康資訊，因此可於軟體有最新版本時，盡快更新補強漏洞降低風險；若非於私人場所預約看診，病人則可透過調整裝置或使用即時聊天功能，避免預約資訊洩漏。 4.提供者應協助病人保護健康資訊。確保病人知悉提供者或通訊技術供應商聯絡資訊（如何時聯絡、以什麼方式聯絡等），使病人遭網路釣魚信件或其他方式詐騙時可以加以確認；也應鼓勵病人有疑慮時都可洽詢協助，包括如何使用通訊技術及已採取之隱私和安全保護措施等。 5.提供者應使病人了解通訊技術供應商所採取之隱私和安全保護措施。告知病人通訊技術供應商名稱、採取之隱私和安全保護措施，及如何得知前開措施內容；使病人了解進行遠距醫療時是否使用線上追蹤技術。 6.提供者應告知病人擁有提出隱私投訴的權益。若病人認為自身健康隱私權受到侵犯，得透過OCR網站進行投訴。
新加坡個人資料保護委員會針對企業蒐集、使用、揭露永久居留證(NRIC)號碼提出新的諮詢指引考量各行各業的從業習慣及民眾對企業蒐集、使用、揭露永久居留證(National Registration Identification Card, NRIC)號碼之看法，新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年11月提議修改個人資料保護法的諮詢指引(Advisory Guidelines on the Personal Data Protection Act )，明確界定企業蒐集、使用、揭露NRIC及其號碼之範圍。 依據舊的諮詢指引，新加坡個人資料保護法允許企業在基於合理特定目的並依法獲得當事人有效同意之情況下，蒐集、使用或揭露NRIC號碼。因此，不少企業活動習慣蒐集利用民眾的NRIC號碼，包括零售商店所舉辦的抽獎活動。然而，在PDPC提出新的諮詢指引後，企業可蒐集利用NRIC號碼的情況受到大幅限縮。 由於NRIC號碼與個人資訊息息相關且具不可取代性，無差別地蒐集利用將增加資料被用以從事非法活動之風險，故新的諮詢指引闡明，原則上企業不應蒐集、使用或揭露個人NRIC號碼或複印NRIC，除非有下列兩種例外情況之一：(一)法律要求；(二)為確實證明當事人身分所必要。第一種例外情況，雖因法律要求無須取得當事人同意，但企業仍應踐行告知義務，使當事人知悉NRIC號碼被蒐集、使用或揭露之目的，並確保企業內已採行適當安全措施，防止NRIC號碼被意外洩漏。第二種例外情況則仍須就NRIC號碼的蒐集、使用或揭露取得當事人同意，除非符合個人資料保護法規定下毋庸取得當事人同意之例外(如急救等緊急狀況)。 此外，PDPC針對得蒐集、使用或揭露NRIC號碼或複印NRIC的情況，以情境案例方式於諮詢指引中說明供企業參考，另給予12個月的審視期間，使企業得修正組織內部政策並尋找可行替代方案。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。