2013年,Facebook用戶Matthew Campbell指控Facebook違反聯邦電子通訊隱私法及加州法律,並提出集體訴訟,要求Facebook必須支付每位受侵害的用戶最高一萬美元的賠償。原因是Facebook掃瞄用戶之私人對話內容中的網站連結,並計入網站的按「讚」總數,再將這些「讚」彙整入用戶的個人檔案後對用戶進行行為分析,最後針對該用戶的行為模式發送客製化的廣告, 造成用戶的困擾。 對此,Facebook辯稱其掃描用戶的訊息是很普遍的商業行為,因此屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇,而且Facebook在2012年即已停止傳送客製化廣告,故Facebook要求撤銷此訴訟。 然而,2014年12月23日,美國加州奧克蘭地方法官 Phyllis Hamilton認為,雖然Facebook已經在2012年10月停止傳送客製化廣告,但Facebook同時並承認仍會持續分析用戶之訊息(理由是為了防止電腦病毒以及垃圾郵件),而且Facebook不願意提供任何有關目標式廣告手法的細節,使法院無法判斷這是否為普遍的商業行為而屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇,因此,法院裁定駁回Facebook的撤銷申請,本案將繼續進行審理程序。
英國2026年7月30日公告將於倫敦辦理首個地區型人工智慧醫材監理沙盒英國藥品與醫療產品監管局(Medicines & Healthcare products Regulatory Agency, MHRA)2026年7月公告,將在倫敦辦理首個地區型人工智慧醫材監理沙盒,透過蒐集AI醫材於實際臨床環境中的持續性安全性與有效性證據,加速具潛力之創新醫療工具落地,並作為監管決策依據,以建立更明確且具可預測性的導入模式。 本次計畫預計公開徵求至多10家AI醫療器材製造商,媒合倫敦地區醫療服務提供者,在MHRA監督下進行實際臨床部署與驗證。配合《國民保健署十年健康計畫》(NHS 10 Year Health Plan)所揭示「從醫院走向社區」、「從治療走向預防」及「醫療服務數位化」等政策方向,因此將優先徵求以下主題: 1.預防與主動照護,尤其以心臟健康為重點; 2.提升社區健康服務與照護量能; 3.提升數位醫療服務可及性,包括強化NHS App運用; 4.其他可改善倫敦病人治療結果與醫療服務之創新技術。 英國自2024年啟動人工智慧醫療器材監理沙盒—AI Airlock以來,持續運用沙盒成果深入研析AI醫材特有的監管議題,包括合成資料可靠性、模型幻覺、上市後監督、預定變更控制計畫、預期用途漂移及AI體外診斷醫材等。AI Airlock 2.0於2026年第一季完成後,英國衛生與社會照護部於同年4月宣布持續推動為期三年的AI Airlock計畫,並承諾每年投入120萬英鎊。 相較過往AI Airlock著重於未來監管方針的研析,本次地區型沙盒進一步納入國民保健署醫療服務提供者及倫敦健康創新網路等地方組織共同參與,顯示政策重點已進一步延伸至AI醫材於地方臨床場域的實際運作、跨機構合作,以及創新技術於醫療服務體系中的導入與擴散。
歐盟發布資料法案草案2022年2月23日,歐盟委員會(European Commission,以下簡稱委員會)公開資料法案草案(Data Act,以下簡稱草案),基於促進資料共享的目的,草案其中一個目標是使不同規模的企業、用戶在資料利用上有著更加平等的地位,內容包含確保用戶資料可攜性、打破資料存取限制、推動大型企業的資料共享,扶植微/小型企業等幾大方向。 以下就草案對大型企業要求的義務切入,說明草案所帶來的影響: 確保用戶訪問資料的權利: 基本資訊的告知,包含所蒐集資料性質以及訪問方式、使用資料的目的;用戶可在不同產品/服務提供者(以下簡稱提供者)之間切換,且提供者須有技術支援;提供者需要有合理技術,避免資料在未經授權被查閱。 對於提供者的限制: 提供者不得將所蒐集的資料用於取得用戶的經濟地位、資產、使用喜好;具守門人性質的企業不得採取獎勵措施以鼓勵用戶提供自其他提供者處所取得的資料;提供者提供資料可以收取補償,但必須以公平、合理、非歧視、透明的方式為之,需要提供補償計算方式與基礎。 對於微/小/中型企業的保護 提供者對於微/小型企業所收取的資料補償,不得超過提供資料所需的成本;提供者利用市場優勢,對於微/小/中型企業的不合理/公平的約定無效(如單方面免除一方的重大過失/故意行為的責任)。 該資料法案草案須經歐盟議會(European Parliament)通過後才會生效,目前草案規定只要有在歐盟提供物聯網產品或服務之企業,就須遵守草案內容規範,考量到網路服務可跨國提供服務,草案規範與進度仍值得國內企業關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。