今年三月底,Google與美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)就Buzz案達成和解。2010年時FTC控告Google Buzz未確實保護消費者的個人資料,侵犯了消費者的隱私權,違反「聯邦貿易委員會法」(FTC Act)以及美國與歐盟所訂定之「安全港架構協議」(U.S.-EU Safe Harbor Framework)。FTC表示,Google搭配在其Gmail中的網路社交服務Buzz,讓Gmail使用者誤以為其可以自主決定是否加入該社群,但事實上縱使Gmail使用者選擇不加入,也無法完全移除此項服務。甚者,選擇加入Buzz的消費者,亦無法找到明確的方式,控制其分享的個人資料。FTC控告Google未取得消費者的同意,將Gmail的資料(通訊錄名單)供社交網路使用,構成目的範圍外的使用。
依據Google與FTC和解內容,Google必須執行一套更為嚴謹的隱私權制度,不得再有誤導消費者其個人資料開放程度的行為,並且在爾後二十年都需接受獨立機構的隱私審查。初步和解內容開放30天(至2011年5月2日 )供社會大眾提供意見,之後FTC將提出最終和解內容。迄今為止,消費者團體提出的意見,包括要求FTC限制Google持有個人資料的時間,將隱私權保護制度適用到其所有的產品,對其儲存於雲端系統的個人資料進行加密動作,以及在進行個人資料蒐集前,應彈跳出視窗取得消費者同意等
值得注意的是,FTC在和解案中關於隱私權政策的客體所使用的語彙為「涵蓋資料」(covered information )而非「個人資料」(personal information),「涵蓋資料」所包含的範圍除了傳統的「個人資料」,尚包含IP位址、個人實體位址,以及通訊名單等等。
本案是FTC首度依職權要求業者採取更為嚴謹的隱私權保護制度以保障消費者權益,亦是FTC初次依「安全港架構協議」所採取的行動。本案對於線上服務的隱私權保護無疑是一大進展,但亦有論者擔心嚴苛的隱私權保護制度,反將造成小公司或新業者市場參進的障礙,愈發壯大Google的市場地位。
除此之外,Google的Buzz服務亦被消費者以集團訴訟提起告訴,最終和解金為850萬美元。
隨著Google成為搜尋引擎界的龍頭,其近年的一舉一動皆備受美國以及歐洲管理當局嚴密注意,今年二月份時,Google即時街景服務亦因不當蒐集個人資料而被法國裁罰14萬美元。
日本鑒於為減少交通事故與因應少子化,與汽車的ICT革命等議題,由國土交通省於2016年11月25日設立「自動駕駛戰略本部」(自動運転戦略本部),並於同年12月9日召開第一次會議。討論的範圍則包括:為實現自動駕駛的環境整備、自動駕駛技術的研發、普及與促進,以及為實現自動駕駛的實證與社會試驗。 會議結論則由國土交通大臣指示針對「車輛的技術基準」、「年長者事故對策」、「事故發生時的賠償規則」、「大卡車列隊行走」、「以非平地休息服務站為據點的自動駕駛服務」等議題速成立工作小組,將對自動駕駛所應用技術進行各類型實證試驗。 其中,在「以非平地休息服務站為據點的自動駕駛服務」方面,已於2017年2月展開補助試驗計畫的募集;預計驗證的項目有分別針對一般(搭載2-10人)以及大型車輛(10人以上),結合GPS、雷達、攝影機等來瞭解障礙物資訊的車輛自動控制技術。 而在「大卡車列隊行走」方面,國土交通省則是在2016年已開始的實證試驗基礎上持續拓展。未來在2019年中後,並規劃將驗證範圍擴展至高速公路上驗證更長距離的自動駕駛。
德國聯邦資料保護暨資訊自由官聲明病人資料保護法恐違反GDPR德國聯邦資料保護暨資訊自由官(Der Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit,BfDI)Ulrich Kelber教授於2020年8月19日指出,2020年7月3日甫由德國議會通過的病人資料保護法(Gesetz zum Schutz elektronischer Patientendaten in der Telematikinfrastruktur; Patientendaten- Schutzgesetz, PDSG),恐違反歐盟一般資料保護規則(GDPR)。 該法規定自2021年起,健康保險業者必須向被保險人(病人),提供電子病歷(ePA)。而自2022年起,病人有權要求醫生將病人相關資料記錄於電子病歷,包括健檢結果、醫學報告或X光片、預防接種卡、孕婦手冊、兒童體檢手冊、牙科保健手冊等,而被保險人更換健康保險業者時,可要求移轉其電子病歷至新的健保公司。另外,2021年起將可透過手機,下載電子處方並至藥局領取處方藥。2022年1月1日起,將全面強制使用電子處方,病人將可透過智慧手機或平板電腦,決定他人對於電子病歷之近用權限。病人若無手機,可至健保公司查看電子病歷。依照規劃,目前電子病歷的使用仍採自願性。病人可決定保存或刪除哪些資料,以及誰可以近用該文件。自2023年起,被保險人可自願提供電子病歷資料作為研究用途,而因上述研究可處理病人資料之醫師、診所和藥劑師等,有義務確保其資料安全。 BfDI於立法過程中多次強調,在導入電子病歷使用時,病人必須可完全控制自己的資料。而該法規範僅提供病人使用部分設備,例如智慧手機或平板電腦,設定其電子病歷之存取權限,此意謂著將有一段空窗期,病人無法決定其電子病歷中各文件之存取權限。而對於電子病歷中,可否僅開放部分資料供瀏覽或存取,亦受到聯邦資料保護暨資訊自由官質疑。另外,對於無法或不想在手機或平板電腦上使用上述功能的人,本法並未進一步規定,亦即2022年起,上述病人為了能夠檢查或接受醫療,必須強迫病人控制其相關資料,但目前顯然尚缺乏相關配套。此外,以資料保護角度而言,目前電子病歷之認證程序有安全疑慮,尤其是未使用電子健康卡的替代驗證程序尚不夠嚴謹,因此命令相關單位應於2021年5月前完成改善。 電子病歷是對醫療保健改善的重要一步,因此相關健康資料保護需要符合GDPR規範水平。電子病歷雖已逐漸受到認可與重視,惟當前病人資料保護法恐無法完全保護病人資料安全。因此,BfDI將透過監管手段,確保健康保險公司不會因提供電子病歷而違反GDPR。
中國大陸網路安全法於6月1日正式施行中國大陸網路安全法於去(2016)年11月通過,於今(2017)年6月1日正式施行,該法主要係為了保障網路安全,維護網路空間主權與國家安全、社會公共利益,保護公民、法人和其他組織的合法權益,為第一個國家層級處理網路安全問題的法律,旨在確保維護網路空間的國家主權、保護使用者個資、防範網路攻擊及網路詐騙。 中國大陸網路安全法共七章79條,包括第一章總則、第二章網路安全支持與促進、第三章網路運行安全、第四章網路訊息安全、第五章監測預警與應急處置、第六章法律責任、第七章附則。其規範重點之一為關鍵資訊基礎設施正式納入網路安全保護範圍內,關鍵資訊基礎設施之定義不僅包括電力、運輸和金融等傳統關鍵行業,還包括法律規定涉及民生的其他基礎設施,表示任何關鍵資訊基礎設施相關廠商、供應商等外國公司,以及擁有大量中國大陸訊息的廠商,都有可能成為中國大陸網路安全法監管、執法調查、強制執行的主要對象。 中國大陸網路安全法亦要求關鍵資訊基礎設施相關廠商將個資與重要數據資料在地化,或是將這些數據資料傳輸至國外前,必須經過相關的監管機構進行自我安全評估或先加以批准。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。