聯合國於哥本哈根舉行之氣候變遷綱要公約(UNFCCC)第15次締約國會議(COP15)會議後,對於較未有嚴格的管制工廠分布與二氧化碳排放(此情形又稱之為碳洩漏風險,risk of carbon leakage)的國家,由於該些國家的貨品進入,將對歐盟境內工業造成不公平競爭(unfair competition)結果,歐盟因而就如何保護會員國內工業生產者的措施進行討論。 近來像中國等未有過多法律規範以落實減少碳排放的國家,爲抵制此類國家貨品的進口影響歐盟境內工業生產者,歐盟正重新審視討論法國所提出的對進口至歐盟的貨品實施碳關稅(carbon tariff)的政策。 法國總統薩科奇曾表示,對於不尊重京都議定書(Kyoto Protocol)的國家,歐盟應對其進口產品課徵碳關稅,以保護歐盟境內因執行碳排放交易機制(Emission Trading Scheme, ETS)而必須額外負擔成本之工業生產者經濟利益,並消除國外貨品進口所導致的不公平競爭。 碳關稅在歐盟之實行,非只有法國提出,其實早在哥本哈根會議之前,法國與德國即共同向聯合國秘書長潘基文以書面(joint letter)表達於歐盟實施稅捐調整機制(border-adjustment measure)的想法,以抵制其他未落實國際環境保護規範國家。 今年(2010)三月,歐盟機構重新對於法國所提出的碳關稅進行討論,由於此措施將影響WTO對關稅之調降,身為歐盟最大工業國的德國,基於保護國內工業生產者,仍對碳關稅政策表示支持,惟WTO所制定的關稅相關規定,身為WTO會員國的德國也認為應遵循,以避免引起損失更大的貿易爭端。 在強調綠色經濟的時代,各國要作的不只是落實國際環保規範,對於國內業者的利益也應適當關注。現今歐盟刻正討論的碳關稅,因我國非為京都議定書締約國,一旦實施對我國衝擊不小,所以此政策發展值得我們持續觀察。
美國聯邦貿易委員會(FTC)提議加強兒童隱私規則,以進一步限制企業將兒童的資訊用來營利美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2023年12月對《兒童線上隱私保護規則》(Children's Online Privacy Protection Rule, COPPA Rule)提出修法草案,並於2024年1月11日公告60日供公眾意見徵詢。 FTC依據兒童線上隱私保護法(Children's Online Privacy Protection Act, COPPA)第6502節授權,訂定COPPA Rule,並於2000年通過生效,要求網站或提供線上服務的業者在蒐集、使用或揭露13歲以下兒童的個人資訊之前必須通知其父母,並獲得其同意。本次提議除了限制兒童個人資訊的蒐集,亦限制業者保留此些資訊的期間,並要求他們妥善保存資料,相關規定如下: (1)置入固定式廣告時需經認證:COPPA所涵蓋的網站和線上服務業者現在需要獲得兒童父母的同意並取得家長的授權才能向第三方(包括廣告商)揭露資訊,除非揭露資訊是線上服務所不可或缺之部分。且因此獲悉的兒童永久身分識別碼(persistent identifier)也僅止於網站內部利用而已,業者不能將其洩漏予廣告商以連結至特定個人來做使用。 (2)禁止以蒐集個資作為兒童參與條件:在蒐集兒童參與遊戲、提供獎勵或其他活動的個資時,必須在合理必要的範圍內,且不能用個資的蒐集作為兒童參與「活動」的條件,且對業者發送推播通知亦有限制,不得以鼓勵上網的方式,來蒐集兒童的個資。 (3)將科技運用於教育之隱私保護因應:FTC提議將目前教育運用科技之相關指南整理成規則,擬訂的規則將允許學校和學區授權教育軟硬體的供應商將科技運用於蒐集、使用和揭露學生的個資,但僅限使用於學校授權之目的,不得用於任何商業用途。 (4)加強對安全港計畫的說明義務:COPPA原先有一項約款,內容是必須建立安全港計畫(Safe Harbor Program),允許行業團體或其他機構提交自我監督指南以供委員會核准,以執行委員會最終定案的防護措施,此次擬議的規則將提高安全港計畫的透明度和說明義務,包括要求每個計畫公開揭露其成員名單並向委員會報告附加資訊。 (5)其它如強化資訊安全的要求以及資料留存的限制:業者對於蒐集而來的資訊不能用於次要目的,且不能無限期的留存。 FTC此次對COPPA Rule進行修改,對兒童個人資訊的使用和揭露施加新的限制,除了將兒童隱私保護的責任從孩童父母轉移到供應商身上,更重要的是在確保數位服務對兒童來說是安全的,且亦可提升兒童使用數位服務的隱私保障。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
日本醫藥品醫療器材等法修正研析―以醫療應用軟體為中心