網路業者呼籲美國政府進行電子通訊隱私法之修正
以Google及微軟為首等網路業者，及名為「資訊正當法律程序」協會的數個成員，呼籲美國聯邦政府對於儲存於雲端或第三人資料儲存系統的私人電子郵件或電子資料之取得，應進行相關法律修正。
由於1986年開始施行的「電子通訊隱私法（Electronic Communications Privacy Act, ECPA）」，係立法者基於當時資通訊技術水準所制定，然近年來諸如電子郵件、雲端運算、網路社群活動及行動通訊等科技之興起，使得該法已不足因應當今狀況，故有制定更為透明、簡單且明瞭的資料取得標準之需要。尤其是現今電子資訊儲存於第三人資訊系統內情形之普遍，更讓此等資訊取得行為是否適用該法，產生相當的模糊。
此等模糊性，讓現今的司法部門認為僅需使用傳票（subpoena）或取得法院命令（court order），便可要求第三人提供客戶的資料。但是，上述這些團體希望政府應修正既有法律以與現時社會相符，確保須透過更為嚴謹的程序，始能要求第三人提供客戶的私人資訊，例如需申請「令狀」(warrant)。蓋因資料儲存於私人電腦內，需透過令狀以命其揭露，而若儲存於第三人處，理論上亦應該透過令狀以命第三人揭露該等資訊；再者，「美國人權法案（Bill of rights ）」要求政府機關除非具特定理由，否則不得對他人住宅進行無搜索令之搜索，同樣的，在電腦資訊之取得，亦不應降低保護人民之標準。
該團體揭示之四項標準為：
．政府僅能在出示正當理由，並取得搜索令（search warrant）的情況下，才能對任何受ECPA規範的實體（無線或電子通訊服務的提供者，或遠端電腦服務提供者）要求揭露未能輕易由公眾取得之資訊。且不受通訊時代，儲存工具及狀態，或提供者的權限及其通常商業活動的通訊使用所影響。
．政府僅能在獲得具有正當理由之搜索令下，才得要求任何受ECPA規範的實體，提供行動通訊裝置的地點資訊。
．政府僅能在獲得司法審查，及透過法院認為其已具備第2703(d)條之情形，才能要求任何受ECPA規範的實體提供撥打電話號碼的資訊，往來電子郵件、及該實體藉由電子記錄器和追蹤設備所記錄的資訊或數據。
．政府單位經「Stored Communications Act」之授權取得傳票，其取得資訊之範圍僅得針對特定帳號或個人。其他非特定的要求，皆須司法同意後始得進行。
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國勞工部（Department of Labor）於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉：開發人員與雇主的原則暨最佳實務」（Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers）參考文件（下稱本文件）。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence）中對勞工的承諾，作為行政命令中承諾的一部分，本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖，同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益，並免受其潛在危害。 本文件以八項AI原則為基礎，提出最佳實踐作法，其重點如下。 1. 賦予勞工參與權（empowering workers）：開發人員和雇主履行各項原則時，應該秉持「賦予勞工參與權」的精神，並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。 2. 以合乎倫理的方式開發AI系統：開發人員應為AI系統建立標準，以利進行AI系統影響評估與稽核，保護勞工安全及權益，確保AI系統性能符合預期。 3. 建立AI治理和人類監督：組織應有明確的治理計畫，包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。 4. 確保AI使用透明：雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。 5. 保護勞工和就業權利：雇主使用AI系統時，除應保障其健康與安全外，不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。 6. 使用AI以提升勞工技能（Enable Workers）：雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險，再決定採用AI系統。 7. 支援受AI影響的勞工：雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓，必要時應提供組織內的其它工作機會。 8. 負責任使用勞工個資：開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。
NIH公布最新GWAS基因型與表現型數據資料庫分享近用方針經過了一整年向各界諮詢與彙整各方意見後，美國國家衛生研究院（NIH）於今年8月底，公布其所資助之GWAS基因型與表現型數據資料庫（genotype-phenotype datasets）之分享近用方針。此方針希望在保障研究參與者的個人隱私前提下，協助科學研究社群取得相關基因數據資料。GWAS數據資料對科學有顯著的幫助，並具有龐大的潛在公共利益，然而，提供個人的基因型與表現型資料進行科學研究，涉及個人隱私與秘密之保護，故具有高度的敏感性而受到大眾關切。 因此，NIH在訂定這項方針時，為了搜集各方意見，首先於去年5月，宣布計畫更新GWAS的數據資料分享政策，後於去年8月公開徵詢大眾對方針之意見，次又依據所蒐集之各方意見，於去年12月針對此分享政策舉辦會議進行討論，根據這些討論所形成之共識，併同NIH內部討論之結果，最後形成此項分享政策。 方針中指出，如何在促進科學研究之目的，與保護相關參與人的權利間取得平衡，是相當重要的議題，故本方針分別對研究人員近用之程序、基因數據資料的處理與參與者權利之保護進行詳細規範。舉例來說，本方針要求欲近用資料庫的研究人員，提供其研究必須使用此資料庫的書面說明資料；另外也會對所有存放在資料庫的數據資料進行去個人化處理，使該項資訊無法再以技術判別，並使用隨機方法加密，以確保參與者的隱私與保密資料不遭外洩。根據NIH表示，此方針雖然僅是對GWAS數據資料庫的近用作規範，但未來亦有意將其作為近用其他類似資料庫的規範參考架構。
英國政府制定監管計畫以應對科技巨頭帶來的問題英國政府於2022年5月6日宣布將針對大型企業（major firms）壟斷市場的情況制定新的監管計畫。該監管計畫將重新平衡大型與中小企業和消費者的關係，以利中小企業和消費者受到更好的保護，並使市場競爭環境更為公平。 該監管計畫針對的大型企業，即是國際市場上的科技巨頭（tech giants），如Google and Facebook。此類科技巨頭擁有並控制大量用戶的網路資料，並將該資料應用在特定應用程式與瀏覽器的搜尋演算法上，以確保其市場壟斷地位，使潛在的競爭者難以進入市場，進而影響市場的公平競爭以及消費者的自由選擇權。為解決前揭問題，英國預計透過修法賦予競爭和市場管理局下的「數位市場部門」（Digital Markets Unit, DMU）法定權力與監管權限，並搭配措施與作法如下： 強化市場公平性：英國政府預計提出價格糾紛解決機制，平衡內容提供商（如媒體業與廣告業）與科技巨頭間的議價能力，以確保更為公平、透明的市場。此外，科技巨頭亦應將其演算法之資訊分享給一般公司，避免科技巨頭濫用其市場力量。 增進消費者權益：科技巨頭必須確保消費者在使用資訊設備或服務時有充分的自主權與選擇權。例如，於手機的IOS和 Android 系統之間轉換或是社交軟體帳戶之間的資訊移轉時不會喪失其資料和訊息。DMU也將限制公司預先安裝瀏覽器、社交軟體等APP，讓消費者在APP上有更多選擇權。而隨著新業者進入市場，智慧型手機用戶將可以有更多搜尋引擎和社交平台選擇。此外消費者亦可選擇退出具有針對性的個人化廣告發送，以達成讓消費者擁有更多的資料自主權。 為能有效落實上述措施，DMU將有權指定特定企業為具有「戰略市場地位」（strategic market status）的公司。指定標準將依公司的營業額、對消費者的影響力、對市場活動的影響力、公司的活躍程度與規模等綜合評估，檢視其是否達到強大且根深蒂固的力量（substantial and entrenched market power）。DMU並將針對少數主導數位市場的企業應如何公平對待其用戶和其他公司提出行為準則。被指定的公司若違反相關規範，將面臨全球年營業額最高10%的罰款，如果連續違反，則可被處以全球每日營業額5%的額外罰款。 英國政府期待透過新的監管計畫及未來的修法介入市場競爭，促使市場環境更為公平且適於創新，同時讓消費者擁有更多選擇權。英國新監管計畫之實施情形，值得持續關注。
奧克蘭市（Oakland）成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市近年來，人臉辨識（Face recognition）技術迅速發展，增加便利性的同時，也伴隨了種種隱憂，如：對隱私權的侵害、公部門權力濫用等，是以加州舊金山市（San Francisco）和麻薩諸塞州薩默維爾市（Somerville）分別在今年（2019）5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令，加州奧克蘭市（Oakland）並於7月16日跟進，成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究，其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%，遠不如白人男性；美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗，結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯，這兩項研究顯示，人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭（Rebecca Kaplan）一項聲明中表示：「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷，且造成寒蟬效應的時候，我們必須站出來」。 卡普蘭並表示：「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的，人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」，故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令，原因如下： 人臉辨識系統所依賴的資料集，具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享，尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性，如：侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊，可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令，但依照目前的發展狀態，其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。