歐盟電子通訊隱私指令(Directive 2002/58/EC on Privacy and Electronic Communications, e-Privacy Directive)針對cookie(即業者為辨別使用者身份而儲存在用戶端上的資料)設置的規範,於2009年修正,將在今年在5月25日之前全面施行。歐盟跟據該項規定,要求業者,當其使用cookie追蹤網路使用者的使用行為時,必須取得網路使用者的「明示同意」,且每隔一年,業者皆必須重新取得該項「同意」,網路使用者亦得隨時撤回。實務上對於該項同意究竟應由業者「主動」要求,亦或「被動」等待網路使用者以允許cookie設置方式而直接視為同意,仍有爭議。
儘管如此,英國政府仍已決定內化該指令,制定其國內cookie設置規範。英國資訊委員會(Information Commission)將提出指導原則,協助業者遵循該規範。相關政府單位,亦已開始著手協助業者重新設定網頁瀏覽器。有關當局表示,英國政府將會在歐盟限定的期限內推動此規範,不過,該歐盟指令係強制規範,業者是否能在短期內完成該規範遵循仍有疑議。針對此點,英國政府已通令其資訊委員會,對於已著手改正其隱私規範並重新設置瀏覽器的業者,即便未於期限內完成該規範遵循,亦不受罰。英國未來實施的cookie設置規範究竟會如何發展,仍待觀察。
對於智慧聯網(IoT)推動政策,英國主要係以科技策略委員會(Technology & Strategy Board)下設智慧聯網特別關注研究小組(IoT Special Interest Group, IoT SIG)為平台,討論智慧聯網(IoT)相關資訊及規劃推動政策。英國智慧聯網特別關注研究小組2013年5月公布「智慧聯網的挑戰與機會」(IoT Challenges and Opportunities - Final Report)報告,對於智慧聯網(IoT)服務的創新發展提出建議,包括應推動:(1)建立操作互通性(interoperability)的框架(2)以人為本的設計(People-centred design)(3)創造強健的智慧聯網(IoT)平台(4)頻譜使用模式的無線電技術等相關政策。 再者,英國智慧聯網特別關注研究小組在2月15日也發表「智慧聯網科際研究路徑圖」(A Roadmap for Interdisciplinary Research on the Internet of Things) 最後報告,內容包含四個子報告,分別對科技、文化創意及設計、經濟及商業、社會科學討論智慧聯網(IoT)未來研究的方向。在「社會、法律及道德子報告」(A Roadmap for Interdisciplinary Research on the Internet of Things: Social Science)中提及應注意的研究問題,包括:隱私及資料保護、自主選擇性(choice)、控制(control)、智慧型個人隨身裝置的社會議題、安全(security) 、所有權及智慧財產權、公眾安全及保護、資料保留(data retention)、行動的停止、過時資料的處理、以及巨量資料、納入公眾意見、服務品質等等。 並且,英國「社會、法律及道德子報告」中透過情境分析的方式,試圖將所提及之相關社會、法制及道德議題盧列出來,希望能在此基礎下進行更系統性的研究探討,以更廣泛含攝模式,嘗試從社會、法律及道德各層面,探究智慧聯網(IoT)相關重要議題。
加州立法機關提出2020年加州消費者隱私法修正案,擴大對未成年消費者個人資料之保護2024年1月29日,加州立法機關提出2020年加州消費者隱私法(California Consumer Privacy Act of 2020)之修正案,限制企業出售、分享、使用及揭露18歲以下消費者的個人資料。 2020年加州消費者隱私法旨在保護消費者之個人資料相關權利。依現行條文,企業向第三方出售、分享消費者個資前,應向消費者發出通知。而消費者有權拒絕出售、分享其個資,即便消費者曾經同意,亦有權隨時要求企業停止出售、分享行為。現行條文尚禁止企業在明知消費者未滿16歲的情況下,出售或分享消費者個資。除非年滿13歲消費者本人授權,或未滿13歲消費者父母授權,企業方可為之。 然該法修正案調整了前述條文,改為禁止企業在明知消費者未滿18歲的情況下,出售或分享消費者個資,除非企業取得年滿13歲消費者本人之授權,或取得13歲以下消費者父母之授權。 加州消費者隱私法修正案亦針對未成年人個資的使用與揭露增設限制。依現行條文,消費者有權限制企業只能在提供商品、服務的必要範圍內使用其敏感個資。若企業欲對敏感個資為原定目的外之使用或揭露、或敏感個資可能被用於或揭露予第三方,企業應向消費者發出通知。而消費者有權限制或拒絕企業之使用、揭露行為。而後該法修正案在同條增加未成年人個資使用、揭露相關規範,規範企業不得使用、揭露18歲以下消費者個資。除非年滿13歲消費者本人同意,或是未滿13歲消費者父母同意企業為之。 若修正案通過,再配合現行條文於行政執行(Administrative Enforcement)章節之處罰規定,將能有效擴大該法對未成年人的保護。該修正案亦以條文要求加州隱私保護局(California Privacy Protection Agency)在2025年7月1日前,廣泛徵求公眾意見並調整相應法規,以進一步實現該法目的。
德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所所公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」意見報告德國聯邦工業聯盟(Bundesverband der Deutschen Industrie)與Noerr法律事務所於2015年11月共同公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」(Industrie 4.0 – Rechtliche Herausforderungen der Digitalisierung)意見報告。該報告透過德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所訪談德國數家企業法務部門,以釐清業界在邁入工業4.0轉型下會遇到的法律議題,並對此議題提出法律意見。 此報告針對工業4.0相關法律議題提出以下建議: 1.資料保護:業者可透過技術性設計達到資料保護的目的,例如隱私設計(Privacy by Design)。另,繼歐盟法院針對安全港判決的裁定,業者應積極關注歐盟第29條資料保護工作小組針對跨國資料傳輸的指引或德國聯邦資料保護委員(Datenschutzbeauftragten des Bundes)針對跨境資料保護規範的建議。 2.資料產權:在立法上不應急於規範管制,有恐危及企業資料分享的空間。建議企業間可透過雙方性契約規定資料的使用權 3.資訊安全:雖支持於2015年7月通過之德國資訊系統安全法(IT-Sicherheitsgesetz),強制性業者履行在遭資安攻擊時履行通報義務(Meldepflicht)。但是,若能實施以業者本身主動完成資安保護措施之鼓勵機制,則更能積極性的鼓勵業者履行其資安義務。 4.智慧財產權:標準必要專利的授權及使用係業者在工業4.0體系中,特別在系統的互通性上,非常重要的一環。在法制環境上應讓各個業者,在一定的條件下,均享有標準必要專利授權。 5.產品責任:因智慧工廠下之自治系統(autonome Systeme)有自主決定的能力,而因其所導致的民事糾紛,可透過新民事責任概念的架構所解決,並不一定要將該自治系統視為一獨立的數位法人(ePerson)。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。