英國提出通訊資料法之草案
英國內政部於2012年6月提出「通訊資料法」之草案（Draft Communications Data Bill），並將於10月舉行公聽會討論。
所謂通訊資料，非指通訊內容本身之資料，而係指通訊過程中所留下的相關紀錄性資料，包括通訊帳號所有人之資料、通訊之時間、長度、來源、位置等。而目前蒐集通訊資料之用途，多半為犯罪之偵防、避免緊急危難或反恐怖活動。其所牽涉之議題重點則為向提供通訊服務之公司調閱相關資料時，該公司是否有提供之義務，及調閱機關是否有相關權限或對資料之應用是否符合調閱之目的。
此次所提出之草案，主要可分為三大部分：第一部分賦予公務機關調閱資料之權限，並規定使用該等資料過程中，相關的安全保護措施與法定程序要求。第二部分規定調閱資料所必須的法定審查流程，包括主管機關內具備權限的高階主管，應依據比例原則，決定是否可調閱資料，並在一定情況下，須經司法機關審查。另外，國務大臣應建立一定審查機制，審核各主管機關之調閱目的與調閱程序恰當與否。最後，第三部分則是有關提升審查制度運作可能性之規定，諸如明訂各個機關所享有之調閱權，以及提供郵務及電信業務經營者相當之資源以配合機關調閱資料之需求。
蘇柏毓
專案經理 編譯整理
Information Commissioner responds to Communications Data Bill, ICO, August 2012, http://www.ico.gov.uk/news/e-newsletter/previous/201208.aspx#story7（last visited 13 September, 2012）
Draft Communications Data Bill,Presented to Parliament by the Secretary of State for the Home Department by Command of Her Majesty June 2012, http://www.official-documents.gov.uk/document/cm83/8359/8359.pdf (last visited 13 September, 2012)
日本數位廳（デジタル庁）與內閣府智慧財產戰略推進事務局（内閣府知的財産戦略推進事務局）於2022年3月4日公布「平台資料處理規則實務指引1.0版」（プラットフォームにおけるデータ取扱いルールの実装ガイダンス ver1.0，簡稱本指引）。建構整合資料提供服務的平台，將可活用各種資料，並創造新價值（如提供個人化的進階服務、分析衡量政策效果等），為使平台充分發揮功能，本指引提出平台實施資料處理規則的六大步驟： 識別資料應用價值創造流程與確認平台角色：掌握從產生資料，到分析資料創造使用價值，再進一步提供解決方案的資料應用價值創造流程，以確認平台在此流程中扮演的角色。 識別風險：掌握利害關係人（如資料提供者與使用者等）顧慮的風險（如資料未妥適處理、遭到目的外使用等疑慮）。 決定風險應對方針：針對掌握的風險，決定規避、降低、轉嫁與包容等應對方針。 設定平台資料處理政策與對利害關係人說明之責任（アカウンタビリティ）：考量資料處理政策定位，擬定內容，並向利害關係人進行說明。 設計平台使用條款：依據「PDCA循環」重複執行規則設計、運作與評估，設計平台使用條款。 持續進行環境分析與更新規則：持續分析內部與外部因素可能面臨的新風險，並更新平台資料處理規則。
歐盟對CISAC權利金收費行為展開限制競爭調查歐盟最近對CISAC公司的權利金收費行為，是否涉有不公平競爭之情事展開調查，此舉引發藝文界高度關注。CISAC乃是由作家及作曲家所組成的一個國際性聯盟組織（ International Confederation of Societies of Authors and Composers），會員來自於109個國家的207個社團（ member societies），代表超過兩百萬位以上的藝術家、作曲家及導演之權益。 在一封2月7日寄發給CISAC的信件中，執委會表示CISCA拒絕跨國授權的行為，已構成違反歐盟競爭法第81條。此外，執委會也表示，CISCA要求只有個別國員內的權利金收費社團可為會員收取權利金的約款，將迫使創作者無其他選擇，必須將其權利移轉給其國內之權利金收費社團，此種限制性約款亦為歐盟競爭法所不許。蓋CISCA本即擁有事實上之獨佔地位，此等約款將使其他潛在競爭者難以進入市場，故有限制競爭之疑慮。 2月21日，在與內部市場委員（Internal markets Commissioner）Charlie McCreevy的會面中，音樂作曲家代表對歐盟競爭總署近來的大動作，將可能危及文化多樣性（cultural diversity），扼殺廣大文化創作者的創意，毀掉歐盟在此一領域之利基，表達出高度疑慮。McCreevy 向作曲家保證，執委會的目的不在限制或詆毀創作者既有之權利，而是希冀能建立一個合法的數位環境，活絡歐盟地區的線上音樂服務。 目前，歐盟地區的跨國廣播公司如要播放音樂，必須在個別播放國家分別取得其權利金收費團體的授權。如果歐盟可藉由此次限制競爭的調查，迫使CISAC提供泛歐洲授權契約的服務，將使線上廣播公司受惠。
美國參議員提案鬆綁天使投資人須揭露自身財務資料的規定美國民主黨參議員Chris Murphy在2015年4月16日捲土重來提出「榮光法案」（Helping Angels Lead Our Startups Act，以下簡稱HALOS Act）。HALOS法案在上個會期胎死腹中，此次重新提出，旨在強調暢通管道以投資新創公司之重要性，Murphy表示：「我們應該尋求更便利的管道，讓各種財務狀態但具備財務知識的投資人（knowledgeable investors of any financial status）都能投資新創公司，利用他們的專業和資金來增強新創公司成功的可能性。」 舉辦「Demo Days」或「Pitch Events」，是現行許多美國創業家藉以增加與天使投資人（Angel Investors）連結的方式。在「Demo Days」此種場合，創業家通常僅向與會者展示其產品或服務，而不主動進行籌資，避免提及或發送與公司財務預測、業務成長等等與招募投資人有關的資訊、文件。 在「Pitch Events」的場合，其主要目的則為發掘潛在投資人，進而籌募新創公司所需之資金。但此種類似投資說明會的「Pitch Events」必須受到美國2012年「新創企業啟動法」（Jumpstart Our Business Startups Act，以下簡稱JOBS法）的規範，也就是會議進行方式是否涉及1933年證券交易法Rule 502(c) of Regulation D所指之「公開徵求」（general solicitation）、參與者是否為「合格投資人」（accredited investor）等問題。所謂的合格投資人是指符合一定的資格而足以被認定具有充分財務決定能力，JOBS法因此要求這些天使投資人必須交出一定的個人財務資料作為佐證。 批評者認為這些規定無助於讓新創公司籌募所需資金，也因此無法創造更多就業機會，因為許多投資人對於必須將自己的財務狀況分享給新創公司，甚至是活動策展人，往往是感到不太自在的。Murphy參議員認為這些規定是「繁瑣的第三方審核程序」、「是一種對隱私的侵犯，嚇跑了那些想要想要支持新創公司的投資人，特別是在新創公司最需要資金的時刻」。 Murphy參議員提出此法案回應了批評者的建議，主張法規對於這些天使投資人團體（Angel Investor Group）應該有不一樣的規範方式，因為這些天使投資人與新創公司通常早已具有家族或朋友等人際網絡關係。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。