英國於今年5月26日通過「隱私及電子通訊規範」(The Privacy and Electronic Communications Regulations),實現隱私監督之責,以管控cookies或是侵害個人資料之行為。
新法納入歐盟於2009年e隱私指令中所決定之改變,旨在讓網路使用者自行決定資訊服務業或其他事業能儲存多少使用者之紀錄。但業者對此項新要求表示困惑,因此英國之隱私權主管監督機關資訊專員公署(Information Commissioner's Office,ICO)最近出版一份指引,指導網站如何遵守新法使用cookies功能之規定及履行告知義務之要求。然而指引中並未強制規定告知內容與方式,因此業者仍可自行決定如何最有效地履行告知義務。
ICO本週表示新法尚有一年之緩衝期間,讓業者調整使用cookies功能之方式。政府表示目前仍在與瀏覽企業者討論,如何透過瀏覽器頁面之設置取得當事人之同意,而此部分尚未規定在新法中。
「政府的指引太晚公布了,並且缺乏明確性,又無法確定新法是否能允許以瀏覽器技術作為解決之方法,這樣會讓業界無所適從」,任職於Pinsent Masons法律事務所的科技法律專家Clarie McCracken說,「此種非決定性之指引會使業者無法找到標準作法以避免觸犯新法。」。
ICO認為企業在新法正式施行前,最好趕快表明其如何使用cookies功能並制定相關規定以遵守新法。
新法同時要求特定企業當其所蒐集之個人資料遭受駭客攻擊或外洩時,其必須要告知消費者。根據新法,個人資料遭受侵害之定義為:某種安全狀態遭受攻擊,導致與公共電子通訊服務有關之個人資料被故意或不法毀損、滅失、竄改、越權揭露或存取、傳遞、儲存或其他相關利用。當上述情事發生時,公司必須通報ICO,說明大致情況及可能產生之結果,並提出公司將採取之因應措施,同時告知受害之消費者。
歐盟執委會於2022年11月21日通過《歐洲互通法案》(Interoperable Europe Act)(下稱本法案),以強化歐盟公共部門的跨境互通與合作,加速數位化轉型。跨境互通將使歐盟及其成員國為公民與企業提供更優良的公共服務,並預計為公民節省550萬至630萬歐元的成本;為與公共行政有業務上往來的企業節省57億至192億歐元的成本。 《歐洲互通法案》為歐盟的公部門建立一套合作模式,該模式有助於建立安全的跨境資訊交換及可互通的數位共享解決方案(如開源軟體、指引、IT工具等),使彼此之間合作更有效率,進而帶動公部門創新。舉例而言,Covid-19疫情期間,互通性政策使醫院間得共享重症監護病床之數量資訊,以提供人民最即時的醫療資源。本法案架構如下: 1.結構化的歐洲合作:由歐盟成員國和區域、城市共同合作,制定跨境互通的共同戰略議程,並得到公共和私人的支持,實施互通性解決方案與進度監控。 2.強制性評估:評估跨境互通之IT系統對歐盟的影響。 3.共享和再利用解決方案:透過歐洲入口網(Interoperable Europe Portal)及社群合作的一站式平台,提供支持共享與再利用的解決方案(如開源軟體)。 4.提供創新和相關支持措施:包括監理沙盒(sandboxes)、GovTech計畫及訓練措施等。 自2010年以來,歐洲互通性框架(European Interoperability Framework, EIF)一直作為歐盟互通性政策的主要參考依據,惟始終不具有約束力。本法案將使EIF成為單一參考依據,使歐盟公共服務部門擁有互通性政策,並未來互通性合作框架將由歐洲互通委員會(Interoperable Europe Board)指導,該委員會由歐盟成員國、歐盟執委會、地區委員會(Committee of the Regions)及歐洲共同體經濟和社會委員會(European Economic and Social Committee)之代表組成。 可互通的數位公共服務對建構數位單一市場至關重要,除提升經濟效益和行政效率外,案例研究亦表明,互通性對提高政府信任可產生正面積極影響,同時本法案充分尊重現有的隱私與資料保護規則,以符合歐盟創建以人為中心的規範方法,提升個人基本權利。
新加坡金融管理局(MAS)發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局(MAS)於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」,旨在協助金融機構強化其人工智慧(AI)風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段,並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」(下稱「營運手冊」)與「AI風險管理實施案例」(下稱「實施案例」),提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險,確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望,將AI 風險管理框架分為四大核心:一、範圍與監管:建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理:透過組織的系統、政策與程序,識別AI應用情境,進行風險重大性評估,並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理:實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素:發展組織能力、基礎設施與資源,以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行(DBS)及瑞士寶盛(Julius Baer)等機構的AI風險管理實務。未來,MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組,持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構,資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心(下稱「資策會科法所創智中心」)於同年 2 月發布之「金融業人工智慧(AI)風險管理實務指引」,則更強調將風險控管「整合」至既有流程中,透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」,並進一步連結「台灣智慧財產管理規範(TIPS)」驗證角度,協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱,降低法遵成本與業務衝擊,並藉由分階段與分級管理,引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
以色列政府採購之創新實踐 日本「u-Japan政策」簡介