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。
IMD世界人才評比瑞士洛桑管理學院(International Institute for Management Development, IMD)於2019年11月18日發布2019 年世界人才評比報告(The IMD World Talent Ranking 2019 results)。IMD作為全球最著名商學院之一,其所屬之世界競爭力研究中心(IMD World Competitiveness Center, WCC)透過收集數據以及分析相關政策結果,推進對世界競爭力的認知,包含每年出版年度世界競爭力排名(World Competitiveness Rankings)、世界數位競爭力報告(World Digital Competitiveness Ranking),和世界人才評比報告。 2019 年世界人才評比報告以「人才投資與發展」、「人才吸引力」和「人才整備度」(Readiness)為三大評比指標,評比63個經濟體。「人才投資與發展」衡量國家提供給人力之資源,「人才吸引力」評估吸引本地和外國人才的程度,「人才整備度」則評估人才技術及競爭品質。三大指標下再區分有32個細項,包含公共教育支出、師生比、在職訓練、女性勞動力、學徒制度、員工獎酬及紅利、個人所得稅率、職場環境健康等。 2019年之人才評比結果,前5名均為歐洲國家,依序為瑞士、丹麥、瑞典、奧地利及盧森堡。我國在全球排名20,亞洲排名第3,僅次新加坡(10)與香港(15),勝過排名分別為35和33的日韓兩國,為歷年來排名最佳。細項中,我國較為優勢的部分包括國際學生能力評鑑(PISA)排名第2、理工科畢業生比例全球第3、衛生健康環境全球第6等。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。
美國為加強聯邦補助生物科研之安全性而提出新規範