行政院審查通過「食品衛生管理法」及「健康食品管理法」修正草案
本次修法重點為：
一、廣告管理：延長傳播業者保存委託刊播廣告者資料之期間，由原本2個月修正為6個月（食品衛生管理法修正條文第十九條、健康食品管理法修正條文第十五條）。
二、提高罰鍰額度：
１．加重宣稱療效健康食品業者之行政處分，提高其罰鍰額度，由原本6萬元以上30萬元以下，修正為20萬元以上100萬元以下，並規定一年內再違反者，得廢止其營業或工廠登記證照。（健康食品管理法修正條文第二十四條）
２．對於影響民眾飲食衛生安全較鉅之違法情節，提高罰鍰額度，將部分原本3萬元以上15萬元以下或4萬元以上20萬元以下，提高為6萬元以上30萬元以下（食品衛生管理法修正條文第三十一條及第三十三條）。
三、違規業者加重行政處分：違規標示產品 除應通知限期回收改正，進一步明定於改正前不得繼續販賣（食品衛生管理法修正條文第二十九條）。
四、擴大地方主管機關得命暫停作業並將物品封存之範疇（食品衛生管理法修正條文第二十四條）。
從新一期發布之強化農業生產基礎計畫談日本智慧農業推動策略 資訊工業策進會科技法律研究所 劉宥妤 副法律研究員 2020年11月13日 壹、日本內閣推動智慧農業政策之演進 日本內閣推動智慧農業相關政策，促使農林漁畜業及地方發展，首現於2013年「農林水產業地域活力創造計畫」（以下簡稱活力創造計畫）[1]，計畫指出日本預計透過活用機器人技術與農業ICT（資通訊技術），實現超省力、高品質生產的新農業，設置研究會以規劃智慧農業未來藍圖、確保機器人技術安全性政策等，促進高等栽培技術知識外顯化，推動開發生產管理與農業經營指導等系統。活力創造計畫係由日本內閣設置之農林水產業地域活力創造本部[2]（以下簡稱活力創造本部）發布，活力創造本部由內閣首相擔任本部長，內閣官房長官、農林水產大臣擔任副本部長以及相關閣僚參與。 日本政府隨後於2016年、2019年發布「農業競爭力強化計畫」與「農業生產基礎強化計畫」，這些計畫與智慧農業推動也都息息相關。此揭係針對該時期農業領域待解決之議題提出相對應的強化政策，並將這些計畫統整歸納進活力創造計畫，做為推動農業整體性發展之政府最高指標。 2016 年 11 月29日活力創造本部公布「農業競爭力強化計畫」，主要目的為整備農業經營環境，使農民得以自由展開經營的環境，同時解決僅靠農民努力無法解決的結構性問題。計畫分為四個面向，包括：一、整頓農業上下游產業；、改善人力與土地；三、引進保險互助制度；四、改革酪農業[3]，公布該計畫的同時，將該計畫納入活力創造計畫並公布改訂版的活力創造計畫[4]，做為農業競爭力再強化改革之項目。與智慧農業推動相關項目可見於(1)「二、改善人力與土地」面向，促進開發活用ICT遠距離監視水田之低成本水資源管理系統，以構築地區水資源管理模式；(2)「四、改革酪農業」面向，為達到穩定配方飼料價格、強化肉牛生產基礎之目標，推動活用 ICT 減輕勞動負擔、提高生產力以及推動擴大生產規模。 活力創造本部於去（2019）年12月10日公布「農業生產基礎強化計畫」[5]政策，同時公布已納入該計畫的改定版活力創造計畫，旨在加強生產基礎，以加速轉型為進攻型農業，安倍首相同日表示將持續擴大向全球推廣安全、可靠的日本農產品，日本政府透過利用先進技術和促進智慧農業發展，以擴大農產品出口，並決定將鼓勵外國放寬農產品進口限制列為政策方針。財政年度預算追加約3,200億日元（約883億台幣）作為農業措施，利用該預算加強生產基礎，擴大農產品出口量以及鼓勵年輕人參與農業。政策重點之一即為智慧農業落地利用與推動數位政策，包括至2022年無人機噴灑農藥擴大至100萬公頃、至2025年實踐大多數主要從農者能活用數據之農業[6]。 貳、農業生產基礎強化計畫—智慧農業落地實用與數位政策推動 農業生產基礎強化計畫預計藉由強化農業生產基礎，以因應國民必要糧食安定供給、提升糧食自給率、從農者不足農地減少、頻繁發生之自然災害與家畜傳染病、農產品貿易國際環境變化等議題。 計畫構成共11項：1.設立促進農產輸出之指揮總部以更擴大輸出、2.擴大肉用牛・酪農生產方案、3.對應新需求之園藝作物生產體制強化、4.水田農業種植作物轉換為高收益作物、 5.智慧農業落地實用與數位政策推動、6.促進農林水產業之新就業者擴大加入與穩定就業、7.包含梯田等中山間地域[7]之基礎建設整備與活性化、8.強化與食品產業、供應商企業等合作、9.得以對應人手不足之食品流通合理化、10.強化對應極端化自然災害、11.強化豬瘟（Classical Swine Fever，CSF）、非洲豬瘟（African Swine Fever，ASF）等家畜疾病對策。 其中「5.智慧農林漁業的落地實用以及數位政策的推動」內容包括：大力推動活用無人機、IoT、AI等智慧化技術於農林漁業現場落地實用之同時，檢視以數位技術為前提之政策方法，推動農業數位轉型（農業Digital Transformation，農業DX[8]），細項如下所列。 1.加速智慧農業技術落地實施 (1)關於智慧農業實證，包括以果樹、加工用及商用的蔬菜、畜產等需要進一步實證之項目為中心擴大進行，設定優先採選範圍，於災區與中山區地域推廣實證。 (2)促進創造出能夠提供低成本智慧農業技術的新服務（例如共享服務等），有助於加速化智慧農業的落地實施。 (3)由於利用無人機噴灑農藥之方式的快速普及，至2022年度的噴灑面積將擴大到100萬公頃。 (4)為邁向智慧農業的持續性發展，制定地方型戰略，檢討於農業生產現場導入智慧農業機器時確保安全性之措施，促進智慧農業教育、活用農業數據協作平台（WAGRI[9]），維護整備資訊網際網絡環境等綜合性地推動。 (5)為推動農林漁產業領域的創新，例如農林漁產業的完全自動化與無人化，推動具有挑戰性中長期之研究與開發。 (6)透過森林資源數位化與活用ICT，推動智慧林業技術的落地實施，促進木質特性新素材的開發與實證。 (7)漁業產品從生產到流通等各種情況下所取得之數據，建構讓該數據得以相容、共有、活用的數據協作平台。 (8)通過以上的配套措施與努力，至2025年實現大多數主要從農者能實踐活用數據之農業。 2.實現農業數位轉型（農業Digital Transformation，簡稱農業DX） (1)建構農林水產省共通申請服務（通稱eMaff[10]），農林水產省所有補助金申請在內的行政手續，透過結合ID，從民間私人服務擷取必要資訊等方式，創造得以電子化的環境。 (2)依據不同制度個別管理的農地相關數據，透過活用電子地圖和農林水產省共通申請服務，將開放資料（OPEN DATA）化之每筆「農地區劃[11]」及其關聯資訊集中統一，創造得以有效管理和有效利用的環境。 (3)促進農業者與行政體系所使用之數據項目標準化，提高數據的相互運用性，並有效地掌握和分析資訊。 (4)農業者傾向智慧手機應用程序（MAFF應用程序[12]）將於2020年4月正式營運，結合共通申請服務，根據個別農業者的特性、喜好，提供經營農業、政策資訊。 參、結語 日本內閣推動智慧農業政策，從2013年活力創造計畫，初期設立研究會以規劃智慧農業藍圖等宣示性政策，至2016年農業競爭力強化計畫，具體指出單點性智慧農業技術發展目標。演變至2019年農業生產基礎強化計畫，不同於以往散落在各個章節，僅將智慧農業技術做為其他發展目標的強化方式之一，例如利用智慧農業機械或農業ICT做為手段來達到改善土地的主要目標，於2019年計畫中，首度擬定智慧農業專章，不僅明確喊出「2025年實踐大多數主要從農者能活用數據之農業」做為目標，更聚焦強化智慧農業生產基礎，包括活用農業數據協作平台（WAGRI）、農林漁產業的完全自動化與無人化等，再加上實現農業數位轉型政策，觀察上述政策演進，無一不重視數據活用，普及智農技術、標準化數據規格、數據智財管理，成為發展智慧農業之核心基礎。 [1]陳建宏，〈日本「農林水產業、地域活力創造計畫」概要〉，https://www.coa.gov.tw/redirect_files.php?link=mLZJwrpRJ7lxDTde1lsFvObETU2Iq3jbmF99hWT6DgWGEqualWGEqualWGPlusRFYWGSlash0wK9PdunMMQRpcHLfmXJnjgLFrbeJ1OYF9CHQyN&file_name=jRgEdDwWGEqualWGEqual2SY8WGPlusd8qWB0p6wQ （最後瀏覽日：2020/03/24）； 農林水產省，〈「農林水産業・地域の活力創造プラン」の改訂について（概要）〉，http://www.maff.go.jp/j/kanbo/katsuryoku_plan/attach/pdf/index-7.pdf（最後瀏覽日：2020/11/13）。 [2]農林水產省，〈農林水産業・地域の活力創造プラン〉，http://www.maff.go.jp/j/kanbo/katsuryoku_plan/index.html#plan201806（最後瀏覽日：2020/11/13）； [3]鄭柏彥、留程鴻、蔡綾容，〈日本農業競爭力強化計畫介紹(上)(下) 〉，財團法人台灣綜合研究院；農林水產省，〈農業競争力強化プログラム〉，https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/（最後瀏覽日：2020/11/13）。 [4]農林水產省，〈「農林水産業・地域の活力創造プラン」の改訂について〉， https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/attach/pdf/nougyo_kyoso_ryoku-10.pdf（最後瀏覽日：2020/11/13）；農林水產省，〈農林水産業・地域の活力創造プラン(平成28年11月29日改訂) 〉 ；https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/attach/pdf/nougyo_kyoso_ryoku-5.pdf（最後瀏覽日：2020/11/13）。 [5]農林水産業・地域の活力創造本部，〈農林水産業・地域の活力創造プラン 令和元年12月10日改訂〉，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/nousui/dai26/siryou3.pdf（最後瀏覽日：2020/11/13）；農林水產省，〈農業生産基盤強化プログラム〉， https://www.maff.go.jp/j/council/seisaku/kikaku/bukai/attach/pdf/kikaku_1223-2.pdf（最後瀏覽日：2020/11/13）。 [6]〈農林水産業・地域の活力創造本部（第２６回）議事次第-令和元年12月10日〉，首相官邸網站，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/nousui/dai26/gijisidai.html（最後瀏覽日：2020/11/13）；日本農民新聞社，〈農林水産業・地域の活力創造プランを改訂＝政府〉，2019/12/12，https://agripress.co.jp/archives/4024；農業協同組合新聞，〈水田農業で高収益産地 500創設－政府の生産基盤強化策〉，2019/12/17，https://www.jacom.or.jp/nousei/news/2019/12/191217-39916.php（最後瀏覽日：2020/11/13）。 [7]農林水產省將農業用地分成四種類型，都市的地域、平地農業地域、中間農業地域、山間農業地域，後兩者合稱為中山間地域，係指從平原的外緣至山間地的區域。Wikipedia，〈中山間地域〉，https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%AD%E5%B1%B1%E9%96%93%E5%9C%B0%E5%9F%9F（最後瀏覽日：2020/11/13）。 [8]デジタルトランスフォーメーション（Digital transformation，簡稱DX），https://ja.wikipedia.org/wiki/デジタルトランスフォーメーション、https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_transformation（最後瀏覽日：2020/11/13）。 [9]WAGRI代表的是作為一數據平台 ，由各式的數據與服務連環成一個輪，調和各個社群、促進「和」諧，期待引領農業領域之創新，由WA+AGRI組合而成（WA是和的日文＋農業AGRI），WAGRI平台網站，https://wagri.net/ja-jp/（最後瀏覽日：2020/11/13）。 [10]農林水產省（Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries，簡稱MAFF）。 [11]為便於農地管理而分級劃分的區域。 [12]MAFF應用程序為暫稱，僅為初步規劃還未定案。
美國著名社交網站MySpace.com同意提供性侵犯資料MySpace.com在2006年12月宣布與ID認證公司Sentinel Tech Holding合作建立一套可過濾全國性侵害犯之資料的資料庫，將有效隔絕這些罪犯利用其網站為非作歹。美國一州檢察長組織曾發表公開信，對於性侵害犯利用MySpace引誘兒童與其會面，和進行其他危險活動表達關切，要求MySpace 移交有關於在其網站上的相關註冊以及信件往來資料。但MySpace.com最初引用聯邦以及州相關規範隱私權的法律，包括1986年的電子通訊隱私法（Electronic Communications Privacy Act），以該請求不合法為由拒絕合作。 不過MySpace.com日前（2007年6月）已同意向賓州法院尋求相關規範指引(guidance)，以期能在合法且不影響具潛在證據能力的定罪證據的前提下，包括提供50州中已註冊在案的性侵犯資料，移交所有於網站中已被定罪的性侵害犯的相關資料。事實上，MySpace與檢方已私下達成協議，該公司在不違反聯邦與各州法律的情況下，與檢方分享名為Sentinel Safe的資料庫，並由檢方將資料交由執法官員利用。
美伊利諾最高法院判決：醫療服務提供者例外不受生物資訊隱私法保護美國伊利諾州伊利諾最高法院（Illinois Supreme Court）於2023年11月30日對Mosby v. The Ingalls Memorial Hospital et al.案做出判決：認定符合聯邦法規健康保險流通與責任法（Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA）規定，基於「治療、付款或健康照護運作」之前提下，除病患外即使是醫療服務提供者的生物識別資訊被蒐集、利用或揭露，同樣不受伊利諾州生物資訊隱私法（Biometric Information Privacy Act, BIPA）的保護。 伊利諾州現行以BIPA對蒐集或保留任何個人的生物識別資訊（如虹膜、聲紋、指紋或生物樣本等）做了較為嚴格的限制，原則上這些資訊不能在未經當事人同意的情況下被蒐集、利用或揭露。除非是1.由醫療保健機構從患者身上蒐集的生物識別資訊；或2.根據HIPAA規定，基於進行治療、付款或健康照護運作的前提來蒐集、使用或儲存的生物識別資訊，才可例外免經當事人同意（biometric identifiers do not include information captured from a patient in a health care setting or information collected, used, or stored for health care treatment, payment, or operations under the federal HIPAA.）。然而，基於進行治療、付款或健康照護運作的前提，資料主體除接受治療或健康照護的病患外，是否涵蓋醫療服務提供者（如醫護人員），則有疑義。 本案因醫院的護理人員認為醫療院所未經同意，使用帶有指紋掃描功能的藥品櫃，來蒐集、使用或儲存了他們的生物識別資訊，因此提起訴訟。伊利諾州的地方法院和巡迴上訴法院於本案均支持原告提出的主張。然而，伊利諾州最高法院審理時則透過文義解釋以及條文結構分析之方式，認為立法者係有意於例外規定中重複使用「資訊」一詞，兩次「資訊」之內涵應有不同。故前段的資訊係指患者的資訊，而後段的資訊來源則應包含了醫療照護提供者，方符合立法者真意。 生物識別資訊風險較高，過去被認為需要取得當事人積極同意授權；於本案中伊利諾州最高法院權衡認為基於「治療、付款或健康照護運作」情境下，如本案情形係用來確保醫藥品被正確分配給需要的患者，因此對患者以外的醫療人員隱私權做出限制符合例外規定。本案揭示了個資隱私得為合理利用的情境之一，然而HIPAA對於資料傳輸較寬鬆的規範會否又與資料保護的趨勢有所違背，仍須持續關注相關案例發展。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。