本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐洲資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於今(2026)年4月15日發布《以科學研究目的處理個人資料之指引1/2026》(Guidelines 1/2026 on processing of personal data for scientific research purposes)旨在協助研究者遵守歐盟「一般資料保護規則」(General Data Protection Regulation, GDPR),並推動對社會有益的科學突破。 一、六個評估符合科學研究目的的指標 GDPR框架內包含一套專門適用於科學研究目的處理個人資料的規定。此類規定的目的,在於使個人資料保護的基本權利與其他基本權利及利益之間達成公正的衡平,包括藝術與科學自由、促進科學進步的更廣泛社會與公共利益,乃至如部分學者所主張的國際科學人權。為達此目的,GDPR透過第89條第1項採取適當的保障措施,引入了一套權衡與妥協機制。 EDPB本次公布的指引提出六個指標,用以判斷資料控制者所設定的資料處理目的是否符合研究目的: 1.採用有條理和系統的方法:研究活動是否遵循特定研究領域之方法性與系統性做法 2.遵守倫理標準:研究活動之執行是否遵守該研究領域適用之倫理標準,例如在人體醫學研究領域,是否遵守《赫爾辛基宣言》 3.可驗證性與透明度:在兼顧合法智慧財產權與營業秘密的前提下,研究活動之結果是否接受同儕審查(Peer-Review)之批判性檢驗或予以發表 4.自主性與獨立性:研究活動是否具備自主性與獨立性,不受自身或他人偏見以及不當壓力之干擾?研究人員是否具備所需的學術或科學資格?無論研究活動是由學術機構、非營利組織、公共機關或是營利事業執行,此點皆適用 5.研究目標:研究活動是否有助於提升社會的總體知識水平與公共利益,在此EDPB特別強調這並不排除研究可能也旨在進一步促進商業利益 6.對現有科學知識做出貢獻或以創新方式應用現有知識之潛力:研究活動是否展現出科學附加價值,其中主管機關或驗證機構(Benannte Stellen)的獨立審查被視為此類附加價值的指標 二、指引帶來的實踐意義 EDPB指出,如果前述六個指標都滿足,那麼這些研究活動就可以被認為是科學研究。從這點來說,資料控制者(Data Controllers)在處理個人資料之前,必須針對上述指標進行自我評估。此測試背後的理論依據,並非要賦予特定計畫、假說或研究嘗試「實質科學研究」的法律地位,而僅僅是用以界定:有哪些基於研究目的所進行的個人資料處理活動,具備適用更高法規彈性的資格。 其次,如果六個指標並未全部滿足,仍可能被認定符合GDPR意義下的科學研究,但控制者需要提出合理理由,並有能力證明資料處理活動在仍應被視為科學研究。在進行此類評估時,具備越多指標,該活動GDPR被認定為科學研究的可能性就越高。
加拿大「保護加拿大國民遠離網路犯罪法」生效,保障國民免受網路霸凌加拿大對於日益嚴重之網路霸凌及網路犯罪,甚至青少年因網路霸凌而自殺案件頻傳,為免此種悲劇再發生,加拿大政府擬訂之「保護加拿大國民遠離網路犯罪法」(Protecting Canadians from Online Crime Act,簡稱Bill C-13),於2015年3月10日生效。 此項法案係修正刑法、競爭法及證據法,法案內容如下: 1.適用對象:不分是否成年,皆有適用。 2.增修內容: (1) 補充修訂非自願的親密圖片散佈法令,授權法官得從網路上移除這些圖像及收取回復費用,得以沒收財產及下達擔保命令,以限制加害人使用電腦或網路就此類圖像之散布。 (2)賦予保存請求權和命令之權力,強制保全電子證據。 (3)新訂法院可下達提供命令,強制相關義務人提供通訊傳輸、交易位置、個人及相關事物資訊。 (4)授權延長關於使用電信傳輸相關資料之調查權。 (5)授權與法律分配利害關係相關之交易、個人與事物等做為追蹤調查對象。 (6)簡化關於取得關於截取私人通訊之法官授權及命令程序。 (7)修訂加拿大證據法,以確保加害人之配偶得為被害人證人。 惟就本次修訂,有反對意見認為可能會擴張國家調查權,而侵害人民隱私。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。
大倫敦政府推動城市資料市集,期尋求資料利用及隱私保護間之平衡,建立民眾對資料市集之信賴資料利用之層面越來越廣,且無論是基於商業或公益目的,產生越來越多難題。穿戴式裝置及物聯網的發展,亦使得資料之蒐集利用及界線等問題更顯其重要性。有鑑於此,大倫敦政府(Greater London Authority, GLA)在今(2016)年3月公布「倫敦城市資料策略」(London City Data Strategy),積極推動「城市資料市集」(City Data Market),期將倫敦打造成世界首屈一指的智慧城市。 增加大眾對資料市集之信賴並減少疑慮乃「倫敦城市資料策略」之一環,近年在英國有一系列新法上路,除新的歐盟資料保護規範(GDPR)外,英國國內有關「開放銀行」(open banking)之新規範,以及已有能源及電信公司參與之MiData initiative等,上述機制均為促使個人更容易掌握其個資被利用之狀況。 大倫敦政府亦推動「倫敦資料交易」(London Data Exchange),大眾可利用此一機制掌握其個資流向。其中有關建置新的數位符號(digital tokens of proof),使民眾未來可利用此等符號證明符合特定資格,例如在道路受檢時,毋須拿出駕照說明個人姓名、地址、出生年月日等資料,利用該等符號,便可判定符合駕駛年齡。 近期,大倫敦政府透過資料科學合作夥伴(Data Science Partnership)推動資料科學倫理架構(Framework for Data Science Ethics),著手研究民眾對資料交易新機制的反應,試圖在資料利用與法律和道德問題間尋求平衡。