歐盟執委會推遲個人資料保護指令修正計畫
歐盟執委會主席Barroso在今年年初設立了負責「正義、基本權與公民」（Justice Fundamental Right and Citizenship）事務的新任務單位。而負責此單位的執委會委員Reding自年初以來已多次宣示對個人資料保護以及隱私權的重視。在今年三月份的演講中，Reding更宣布將在年底前提出修正歐盟個人資料保護指令的內容。惟此承諾在歐盟會員國的壓力下恐怕無法踐履了。歐盟執委會於日前已表示將提出一份新的行動宣示來取代原先的修法計畫。
歐盟目前的個人資料保護指令乃在1995年制定，迄今已有15年之久，雖然其許多原則在今日仍然適用，但面對新科技、新應用，如社交網站、雲端應用等的發展，該指令仍不免顯出不足之處。此外，在原先的架構下，執委會也無法介入所謂歐盟「第三支柱」下的事務（亦即與犯罪相關的警政、司法合作事務），但此狀況在里斯本條約通過後理應有所改變。以上兩點也正是Reding提議修正個人資料保護指令的理由。但由於部分歐盟會員國政府認為Reding所提有窒礙難行之處，例如法國即直言Reding的修法時程不切實際，執委會及Reding也因此放棄原先規劃。至於新的行動宣示到底會不會真的納入歐盟個人資料保護指令的修正計畫，其時程與內容如何，值得持續注意。
歐盟執委會（European Commission）於2023年10月3日公布「關於歐盟經濟安全關鍵技術領域之建議」（Recommendation on Critical Technology Areas for the EU’s Economic Security），以便與各會員國進行經濟安全關鍵技術之風險評估。該建議源自於歐盟於6月發布之「歐盟經濟安全戰略」（European Economic Security Strategy）目的在於地緣政治緊張之局勢下，將最大限度的減少經濟流動所帶來之風險，為歐盟經濟安全制定全面的戰略方針。此「建議」列出十大關鍵技術領域的清單，係根據以下標準進行風險評估： （1）技術是有促成及轉型之本質（Enabling and Transformative Nature of the Technology）。 （2）民用與軍用融合技術之風險（The Risk of Civil and Military Fusion）。 （3）科技可能被用於侵害人權之風險（The Risk the Technology Could Be Used in Violation of Human rights）。 根據上述標準所列出十個關鍵技術領域後，其中有四個領域項目被認定是最敏感之技術領域，分別有半導體、人工智慧技術、量子技術及生物技術四大類別。 歐盟積極制定此計畫，以確保先進技術不落入敵國手中，減少對於如中國等國家單一供應商之依賴；歐盟預計於今年年底與會員國進行廣泛的風險評估，以確保下一步可能所採取的措施，可能包含出口管制及對外之審查投資，預計於2024年初提案。
世界經濟論壇發布「融合實境中的共同承諾：促進未來網路治理」白皮書世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）2024年11月19日發布「融合實境中的共同承諾：促進未來網路治理」（Shared Commitments in a Blended Reality: Advancing Governance in the Future Internet）白皮書，說明進入虛實整合的融合實境（Blended Reality, BR）時代，需取得社會共識並進行治理，透過倡導以人為本的網路治理框架並促進多方參與，以平衡技術創新與社會期待之間的差距，使網際網路持續進步。 融合實境是由延展實境（Extended Reality）、AI、物聯網（Internet of Things）、6G網路、區塊鏈等新興技術驅動而形成，融合數位與實體。現行網路治理因橫跨不同司法管轄區而有分散與破碎問題，且技術標準間之矛盾或規範落差阻礙全球協作，恐不利因應BR發展所帶來之挑戰。因此，WEF藉此白皮書提出下列8項核心承諾與目標，強調安全、包容及可持續性之發展，期望作為全球共同之治理承諾以應對挑戰： 1. 尊重人權：保障數位與實體空間中的基本人權，促進個人尊嚴、自主性及包容性。 2. 問責：明確各方責任，建立透明有效的問題解決機制。 3. 協作安全（collaborative safety）：透過多方利害關係人協作加強對弱勢群體的保護並制定安全標準。 4. 資產所有權：應確保數位和實體資產的來源、真實性及相關權利保護。 5. 負責任的資料治理：透過教育與研究等方式，促進學術、政府、企業與社會間之知識共享，並建立隱私及安全機制，保障資料治理。 6. 教育與研究：支持普及科技教育和推動開放式研究，促進全球科技共享。 7. 無障礙（accessibility）：改善基礎設施及多元工具的發展，以確保科技在社會各層面之平等使用與普及化。 8. 永續性：平衡經濟效益與社會及環境影響，建立長期永續發展模式。 .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}
歐盟執委會提出《用電資料相互操作性要求及程序實施規則草案》促進電力服務相互操作性歐盟執委會（European Commission）於2022年7月29日提出《近用電錶及用電資料之相互操作性要求及非歧視性與透明性程序實施規則草案》（Commission Implementing Regulation (EU) on interoperability requirements and non-discriminatory and transparent procedures for access to metering and consumption data），於2022年9月5日草案第二階段之公眾意見徵集結束。本草案以進一步落實《內部電力市場指令》（Directive (EU) 2019/944）中賦予用戶近用有關用電及包括行政手續費用、使用輸配電過路費等資料，促進智慧電錶系統（smart metering system）於資料模型階段及應用層面之相互操作性（interoperability），提高市場參與者資料近用與交換之標準，以及未來創新能源服務標準等目標。 為落實上述指令之要求，本草案旨在規定系統相互操作性以及資料近用的非歧視性與透明性要求，其重點如下： （1）本草案適用對象為經認證之歷史計量及用電資料、未經認證的近即時計量（non-validated near-real time metering）、用電資料形式的計量以及用電資料。 （2）確保供應商於用戶同意下能夠以透明且連續性的方式近用用戶資料（包括判讀及使用）。用戶亦得近用其於智慧電錶系統的資料。 （3）根據會員國的實踐，定義歐盟層級在商業模式層面、功能層面及資訊層面等一般性規則與程序規定的「參考模型」（reference model）。參考模型為特定服務及程序所需的基本工作程序，包括： A. 由各種角色、職責及其相互作用組成的「角色模型」，包括計量資料管理員（metered data administrator）、計量站管理員（metering point administrator）、資料近用提供者及權限管理員的角色和職責； B. 由資訊對象、屬性以及該對象間關係組成的「資訊模型」； C. 詳細說明程序步驟的「程序模型」。 （4）為有效確保資料近用程序的透明度，有必要收集會員國提供的國家實踐報告，並報告至歐盟層級，同時協助會員國報告其國家實踐。 （5）適用本草案之個人資料需遵守《歐盟一般資料保護規則》（GDPR）；由於智慧電錶符合終端設備的要求，也適用《電子通訊個人資料處理暨隱私權保護指令》（Directive 2002/58/EC）。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引（AI how-to sheets）法國國家資訊自由委員會（CNIL）於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」（AI how-to sheets）（下稱本指引）公眾諮詢，並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則（GDPR）之作法，以期在支持人工智慧專業人士創新之外，同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下： 1.指引涵蓋範圍：本指引限於AI開發階段（development phase），不包含應用階段（deployment phase）。開發階段進一步可分為三階段，包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立，以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用：當資料處理過程中包含個人資料時，人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的：CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則，由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的，因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何，方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分：可能會是GDPR中的為資料控管者（data controller）、共同控管者（joint controller）以及資料處理者（data processor）。 5.確保資料處理之合法性：建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料，必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估（DIPA）。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮：包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護：具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的，以及設定明確的資料保留期限，實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說，更新AI相關規範知識非常重要，CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。