西班牙隱私保護專責機構「資料保護專員」(Data Protection Commissioner;一般多以其西班牙文縮寫AEPD簡稱之 ),針對Google街景服務(Street View)攝影過程中不當蒐集網路用戶資訊一事,於2010年10月18日對Google發動刑事制裁程序(criminal sanction procedure)。AEPD於其網站上發表聲明,其已經掌握Google涉及五項犯罪活動的證據,其中包括蒐集Wi-Fi用戶資訊並將相關資料傳送回美國等,AEPD已將相關證據資料提交馬德里法院。
Google街景服務提供全球諸多地區的地理圖片,但此一服務也引發人們對於侵犯個人隱私之擔憂。儘管Google先前已多次針對街景攝影車攫取Wi-Fi用戶未經加密訊息之行為進行道歉,但仍有諸多國家對於Google是否違反內國隱私保護法規展開調查。
此次AEPD採取法律行動前,事實上西班牙網路用戶權利協會已就相同問題Google提起訴訟,而西班牙法院亦於今年8月展開調查。AEPD對外表示,一旦法院認定Google犯罪情事屬實,各個犯罪行為將可處以6萬至60萬歐元之罰金。無獨有偶,加拿大政府亦於10月19日認定Google收集Wi-Fi用戶資料之舉動,屬於違法行為。
美國聯邦眾議院在7月23日時通過極富爭議性的《2015安全與精準食物標示法》(Safe and Accurate Food Labeling Act of 2015)草案,目前該案已經交由美國聯邦參議院審理,並完成參議院二讀程序,交由參議院農業、營養與森林委員會(Committee on Agriculture, Nutrition, and Forestry)審理。本案主要目的在於替自願性基因改造與非基因改造標示建立一套統一的聯邦標準。引發爭議的是本案第203條b項的規定,該條款規定禁止各州建立強制性基因改造產品標示制度。 該案由堪薩斯州選出的共和黨籍聯邦眾議員Mike Pompeo提出。根據他及本案最主要的遊說團體美國雜貨製造商協會(Grocery Manufacturers Association)的說法,之所以要禁止各州建立強制性的GMO產品標示制度,目的有二:一是透過建立全國性的標準,避免各州標準不同的紊亂。一是他們認為「基改產品跟非基改產品一樣好」,如果強制標示可能會誤導消費者,使其認為基改產品可能是有問題或風險的。同時,他們也擔心強制標示可能將導致產品的價格上升。這樣的主張確實獲得了許多眾議院議員的支持。該案在眾議院通過時獲得了275張支持票,其中有45票是民主黨籍眾議員投下的。分析這些投下贊成票的民主黨籍眾議員,大部分是來自對食物價格較為敏感的選區,或是在競選期間就已經收到來自農業部門的巨額捐款。 至於反對者則認為,由於本案將使各州及聯邦食藥署無法建立強制性的標示規定,侵害人民對於基改產品知的權利,而將此案稱為「黑暗法」(DARK Act)。他們認為在科學界對基因改造產品安全仍無絕對的共識、人民又對基改作物存有疑慮的情況下推動這項法案完全不合理。而這樣的爭論隨著今年三月世界衛生組織所屬的研究機構──國際癌症研究機構宣布將廣泛用於GMO穀物的除草劑草甘膦(或稱嘉磷塞,Glyphosate)歸類為2A類致癌物 (對人類很可能有致癌性,probable human carcinogen)後,變得更為激烈。許多反對者因此對基因改造產品的安全性有更高的疑慮。 一般預料,美國聯邦參議院將開始處理本案,支持與反對本案雙方的競爭也越趨白熱化,目前也有幾個修正的提案正在醞釀。當前美國國內已有康乃狄克州及緬因州等少數州別通過了強制的基改食品標示法案,此外還有66個法律案正在27個不同的州審議中。本案如果通過將大幅改變美國在此領域的管制情形。而由於美國是全球重要的基改產品生產國,本案的最終結果預料也經影響未來國際上對基改產品標示的管制。
加拿大聯邦政府預計2018年於全國落實碳排放費用徵收加拿大總理賈斯汀.杜魯道(Justin Trudeau)於2016年10月提出一項改革方案,要求全國各省份或地區於2018年開始,須擇一實施碳稅(Carbon tax)制度或碳交易系統(Cap-and-Trade System):前者,聯邦政府將制定徵收下限,從2018年每噸10元,逐年提高10元,直至2022年每噸50元為止;至於碳交易系統,則須設立嚴格管控規範,以達聯邦政府實施碳稅制度所得減少碳排放量之預期值。同時,杜魯道更進一步表示,費用將交由各省區自行向排放者進行徵收,並可就其所得作自由運用,反之,倘若未確實執行該項政策者,聯邦政府則將強制介入實施。 事實上,綜觀國際間徵收碳稅制度,主要有兩種類型:一類為全國落實碳稅徵收,例如:荷蘭、丹麥、德國或南韓等,其中尚可再細分是否作為一獨立稅目進行徵收,前述荷蘭及丹麥二國,即直接設立碳稅進行徵收,至於德國與南韓,則是將碳排放作為能源稅之計算因子之一作收取;另一類為國內部分地區自行決定收取,如:美國加州地區及原先加拿大不列顛哥倫比亞省與魁北克省等。 至於未來觀察重點,應在於加拿大實施上述碳排放費用徵收政策後,勢必對於民生消費習慣具相當程度影響,諸如:暖氣、民生用電、交通工具燃料、公共運輸、食品、服裝或其他消費服務,預期均有相應之漲幅,再者,各省區之經濟政策及投資環境,亦可能有不小程度之衝擊,此兩處後續發展,均值得作持續性觀察。
歐盟委員會就資料法草案提出修改報告於2023年2月28日,歐盟議會( European Parliament )工業、研究和能源委員會( Committee on Industry, Research and Energy )就2022年公開之資料法草案( Data Act )提出修正報告,該報告支持資料法草案賦予使用者訪問、使用並共享其資料的權利,以發揮出工業資料的經濟潛力,並就資料法草案內容提出修改之報告(以下簡稱修改草案)。 以下就修改草案對於資料持有者權利之影響摘要說明如下: 1、對資料持有者之營業秘密的保護,資料持有者就其有營業秘密之資料,能要求使用者保護該資料的秘密性,並要求使用者要採取一定之保密措施,若使用者未能執行該保密措施,資料持有者可暫停資料共享; 2、資料持有者提供資料之對象為公司時,可對其請求之合理補償,該合理補償包含產生/處理資料與提供資料等讓資料可用的成本,惟該資料成本若可與其他資料請求分攤,則不應由單一使用者支付全部費用,且對於小/微型企業,不得請求超過提供資料的直接成本; 歐盟為使工業資料可充分發揮其效益,資料法草案旨在推動資料共享並建立相對的遊戲規則,此次修改草案從營業秘密與成本補償的角度切入,以保障資料持有者權利,該修改草案預計於3月中全體會議上進行表決,其規範對象包含有在歐盟提供物聯網/雲端產品或服務之企業,國內企業亦會因網路跨境性質而受影響,可參考資策會科法所所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)預做準備。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。