馬來西亞於2010年訂定個人資料保護法(Personal Data Protection Act, PDPA),惟當時並未立即施行,至2013年11月15日,才連同相關規則、命令正式施行。 任何因商業往來而取得個人資料之人,在馬來西亞境內以自動化工具處理(或授權、控制個人資料之處理)時,都必須遵循該法及其相關法令的規定。否則,將有可能面臨50萬元令吉(相當於新台幣450萬元)罰鍰或三年以下有期徒刑。 除此之外,2013年個人資料保護命令(Personal Data Protection Order 2013)更規定,通訊業、金融業、保險業、健康、遊樂業、運輸業、教育、直銷業、服務業、不動產業、公益事業等11種行業別的資料利用者,必須在2014年02月15日前向個資保護委員會註冊並取得執照。 針對施行前蒐集的個人資料,該法賦予三個月的寬限期,然而施行後所蒐集者立即適用,其中包括以下規定: 1.告知當事人蒐集目的、有權請求存取及更正,並提供聯絡窗口、電話、傳真號碼或e-mail等相關資訊,於21日內回覆當事人請求; 2.除履行契約所必要等情形外,處理個人資料前應取得當事人同意,且該同意若係透過既有表單取得,外觀上應與其他事項有所區別; 3.在蒐集目的內利用個人資料,將個人資料提供予第三人時,應定期維護該名單; 4.實施並確保從業人員遵循安全政策,該政策須符合個資保護委員會所定安全標準; 5.確保個人資料之完整性、正確性及最新性; 6.制訂保存期間政策; 7.除接受國事先經過核准、取得當事人同意或已盡相當能事確保個人資料不會以違反個資法規定之方式處理外,原則上禁止國際傳輸等。 馬來西亞由於該法的施行,早先於新加坡成為東協十國當中,第一個全面實施相關法規的國家,通訊暨多媒體部部長Ahmad Shabery Cheek表示,此舉將有助於馬來西亞躋身已開發國家之林。
日本經產省公布零售電力業指引修正案,以配合電力市場新制度之實施日本經濟產業省2018年9月公布《零售電力業指引》 (電力の小売営業に関する指針,以下稱「本指引」)修正案。 本次主要修正方向為零售電力業者購買電力時若有以下情形,應如何於電源結構表上說明供用電戶參考:(1)跨區調度電力:同年10月開始,零售電力業者若需跨區調度電力,改由日本電力交易所使用「間接競拍」(間接オークション)分配電力容量。故本指引配合規定,原則上以跨區調度取得之電力歸類於電源結構表的「電力交易所」中;(2)使用非化石價值證書:本指引規定,若零售電力業者自日本電力交易所購得非化石價值證書,可於電源結構表中標示使用非化石價值證書之電力配比,並註明如:「本公司販售之受再生能源躉購費率制度(FIT)補助之電力,係使用再生能源限定之非化石價值證書,具有以再生能源發電之實質價值。」;(3)販售特定電源方案:若零售電力業者提供用電戶特定的電源方案,本指引建議業者在製作電源結構表時,應先扣除總電量中特定電源方案之電量後,再計算餘下電量及配比,並註明如:「本公司向部分用戶販售內含水力發電20%以上之特定電源方案,其他非以特定電源方案進行銷售的電源結構請參考圖表。」若未先扣除再計算,也應在表中註明總電量中內含特定電源方案銷售之電量數據。(4)標示電力產地:若零售電力業者以電力產地做為賣點,可依電力來源於電源結構表中標示「自產自消」或「○○地域產電力」。
日本提出未來車聯網社會之三大威脅及促進實現車聯網社會策略日本總務省之實現車聯網社會研究會(Connected Car 社会の実現に向けた研究会,下稱車聯網研究會),於2017年8月4日公布研究成果。車聯網研究會指出未來車聯網將面對①遠距離操作、網絡攻擊之威脅;②資料(Data)真實性之威脅;③隱私權之保護等三大威脅。針對遠距離操作、網絡攻擊之威脅,在汽車端及網路端皆應提出防止威脅之策略;在確保資料真實性方面,需建立機制,以防止資料中途被篡改;未來在車輛雲端資料之應用,應以隱私權保護為前提,始促進車輛資料之利用及活用,以保護相關人之隱私權。 車聯網研究會在促進實現車聯網社會策略中,希望透過①聯網計畫(Connected Network プロジェクト)、②互聯資料計畫(Connected Data プロジェクト)、③互聯平台計畫(Connected Platform プロジェクト)等三個計畫,共同建立推廣實證平台,以確立及實證必要之技術,建立資料利用及活用之模式及環境,架構開放性合作模式,並確保隱私及安全性。進而建設高度可靠性之無線通信網路、透過創新產業和商業模式促進資料之利用、創新環境的發展,達到解決日本之社會問題、實踐便利與舒適之生活、國家競爭力之強化與確保等車聯網社會三大目標,最終落實安全、安心、舒適的車聯網社會。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。