本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
聯合國人權理事會(Human Rights Council)於2016年3月8日依據28/16號「數位時代下之隱私權」(Right to Privacy in the Digital Age)決議,設立隱私特別報告員(Special Rapporteur on Privacy, SRP),專責調查各國隱私保護情形並每年定期向人權理事會和聯合國大會提交隱私報告(Report of the Sepcial Rapporteur on the right to privacy)。 2017年年度隱私報告(A/HRC/34/60)於2月24日提出,報告除延續第一年報告中所列出的五大隱私優先課題 (跨國界隱私認知、安全與監督、巨量資料與開放資料、健康資料、企業擔任資料管理者議題等),主題聚焦於「情報蒐集」行為的監督,將政府監督行為歸類為十項: 基於使用國際化、標準化的術語和語言而有監督必要; 基於了解國家體系、體系比較之監督必要,以秘密(secretive)或公開形式進行; 促進、保護基本人權之相關措施; 保障與救濟措施(隱私特別報告員建議採國際性層次); 責任與透明度; 為蒐集、討論實務實踐狀況; 對政府監督行為之進一步討論; 尋求與公民溝通管道; 基於放寬安全部門、執法機關秘密性監督之必要; 基於對政府監督議題之公共論壇需求。 期中報告對現階段政府監督行為以隱私友善(privacy-friendly)立場出發,總結後續推動方向如下: 為何民粹主義(polulism)、隱私兩議題與安全議題會產生衝突; 國家如何透過監督情報增進隱私保護; 誰有權主張隱私權,隱私權的普世性(universality)於政府監督行為具特別意義; 隱私權如何透過內國法、國際法的推動而更加落實; 透過更廣泛討論,關於監督的法律文件及相關國際法規範可期待成熟發展。
日本公布「如何計算森林吸收的二氧化碳量」因應2021年10 月日本政府修訂的全球變暖對策計劃,訂立森林在2030年要達到3800萬噸的二氧化碳吸收量之目標,因此日本林業廳公布了「如何計算森林吸收的二氧化碳量」之方法,進一步展現森林吸收二氧化碳的功能,以提高民間企業和地方公共團體等公眾參與的植林、造林活動的意願,以及促進公眾對森林維護在全球暖化對策中的重要性認識。分別為下列三種計算方式: 森林一年吸收二氧化碳量的簡單計算方法 每1公頃森林一年吸收二氧化碳量=每公頃森林每年樹幹生長體積(m3/年·ha)×膨脹係數×(1+地下比率)×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數 林地復育增加森林吸收二氧化碳量的計算方法 因林地復育增加森林吸收二氧化碳量=有進行林地復育和沒有進行林地復育的森林估計累積量之差×膨脹係數×(1+地下比率)×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數 因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量計算方法 因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量=土壤平均碳累積量(tC/ha)×種植森林所保持的土壤量相關係數×種植森林之面積(公頃)×種植森林之年數×土壤流出時排放到大氣中的二氧化碳排放係數×二氧化碳換算係數 此份公告規範了日本未來如何計算森林吸收的二氧化碳量之方式,目前我國依據「國際氣候變遷專家委員會(IPCC)」建議公式,推估森林資源林木之碳貯存量,推估結果臺灣地區森林林木之碳貯存量約有754百萬公噸二氧化碳,每公頃平均碳存量約為每公頃378 公噸二氧化碳,對此亦可參考上述公式推算,以更了解我國的森林與碳管理關係。
歐盟日前開始適用非個資之資料流通規則歐盟於2018年11月間通過Regulation (EU) 2018/1807,即促進非屬個人資料(下簡稱個資)之資料流通規則(下簡稱規則),藉以促進歐洲單一數位市場之規模經濟,並於2019年05月28日開始適用,據此,歐盟執委會亦因應該規則而頒布指引(COM(2019) 250 final),以釐清規則與GDPR之互動關係。 該規則開宗明義表示其制定係為了促進非屬個資之資料(下稱資料)流通,即其適用範圍包含(1)提供予歐盟境內之用戶使用,或(2)在歐盟境內之人依其需要所衍生者等資料,但排除GDPR第4條所定義之個資,故不排除GDPR之適用可能,申言之,若資料集中同時含有資料與個資,則流通則應分別適用本規則及指引(資料部份)與GDPR(個資部份)。 此外,為有效達成資料流通,各個歐盟成員國原則上禁止作出資料在地化要求(Data Localisation Requirements),例外僅於公共安全之前提下,且有充分的理由,方得做出合比例性之要求,並於單一資訊網站上即時更新資料在地化要求之清單,不過至遲在2021年05月30日前,成員國須確認其境內之相關規範已無前開例外之資料在地化要求。 又,為使歐盟各成員國就資料流通之無礙溝通,各成員國應設單一聯繫窗口,而在(1)歐盟相關規定或(2)國與國間不具特定合作機制,致成員國無法取得資料之近用權限時,該成員國之單一聯繫窗口得向資料所屬成員國之單一聯繫窗口發出協助請求,並附上請求之原因說明與近用資料之法律依據。 綜上,本規則及其指引與GDPR及其相關規定,對於資料與個資等流通分別建構出穩固的法律系統與環境。
人權組織向法國最高行政法院提交申訴,要求政府停止使用歧視性演算法.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} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。