2012年3月Google將世界各地總共60個相異的個人資料隱私權政策統一後,即受到歐盟個人資料保護機構「第29條工作小組」的關注,該小組認為Google修訂後的個人資料隱私權政策違反歐洲資料保護指令(European Data Protection Directive (95/46/CE)),將難以讓使用者清楚知悉其個人資料可能被利用、整合或保留的部分。同時,Google亦可能利用當事人不知情的情況下,大量利用使用者個人資料。因此,2012年10月歐盟要求Google在4個月內對該公司的個人資料隱私權政策未符歐盟規定者提出說明,惟至今Google仍無回應。因此,歐洲6個國家,包括法國、德國、英國、義大利、荷蘭及西班牙的個資監管機構,將聯合審視Google的個人資料隱私權政策是否違反各國的法律,並依據各國法律展開後續措施,如鉅額罰款等。法國之資訊自由國家委員會(Commission nationale de l'informatique et des libertés,簡稱CNIL)率先表示,若Google於4月11日前未改善其資料隱私權政策,法國將首先採取法律行動。然Google對此僅簡單回應,表示其資料隱私政策尊重歐盟的法律,且可以讓Google提供更簡單、更有效率的服務。
英國財政部於表示新成立的身份與護照服務 (Identity and Passport Service, IPS) 將接管由國家統計局 (Office for National Statistics) 所負責的市民資訊計劃 (Citizen Information Project) ,此一計劃之目的係為建立一個包含個人姓名、住址、生日以及一個獨特的身份證字號的成人人口註冊系統 (Adult Population Register) 。 IPS 將負責發展全國身份登記系統 (National Identity Register , NIR) 以作為成人人口資料庫 (Adult Population Database) 。之後,將以 NIR 中所儲存的資料為最終的個人聯絡資料來源。目前此一資料庫只針對年滿 16 歲的成人進行聯絡資料的蒐集,不含兒童的聯絡資料在內,至於是否要建立兒童人口資料庫則有待更進一步的商討。
加州公共事業委員會公布兩項新的自駕車布建計畫加州公共事業委員會(California Public Utilities Commission, CPUC)於2020年11月19日宣布兩項新的自駕車布建計畫,包括有配置駕駛人之自駕車布建計畫(the Drivered Autonomous Vehicle Deployment Program)以及無配置駕駛人之自駕車布建計畫(the Driverless Autonomous Vehicle Deployment Program),並同意服務商於確保安全的前提下,進行自駕載客服務測試並進行收費。 本次新的布建計畫之實施,希望達成以下四項目標: 保護旅客之安全(protect passenger safety)。 擴大自駕技術之的優點至加州所有社區(expand the benefits of autonomous vehicle technologies to all of California’s communities)。 改善所有人(特別是針對弱勢及低收入社區)之交通方式(improve transportation options for all, particularly for disadvantaged communities and low-income communities)。 減少(特別是針對弱勢及低收入社區)溫室氣體空氣污染物之排放(reduce greenhouse gas emissions and air pollutants, particularly in disadvantaged communities)。 依該計畫規定,申請人必須具備載客等級P的許可(Charter-Party Carrier Class P permit)或A等級之載客認證(Class A charter party certificate)並取得加州汽車管理局(California Department of Motor Vehicles, DMV)自駕布建之許可。此外,申請人亦須提交提出針對COVID-19之防疫宣導措施以及《乘客安全計畫》(Passenger Safety Plan),該計畫應包含降低自駕載客實驗過程中所有乘客(包括身心障礙及輪椅人士)風險之規劃。 參與計畫之申請人亦需向加州公共事業委員會繳交以下資料: 按季繳交以匿名之方式記錄個別乘客之上下車地點資料。 自駕車上無障礙空間之設置面積。 對於弱勢社區的服務水平(service levels)。 車輛之燃料類型。 車輛行駛與乘客搭乘之里程。 申請人願意加強服務無障礙和弱勢社區之保證。
歐盟國會通過頗受爭議之「反仿冒貿易協定(ACTA)在歷經多次談判會議,由包括美國、歐盟、日本、韓國等11個國家共同參與的「反仿冒貿易協定(Anti-Counterfeiting Trade Agreement, 簡稱ACTA)」,終於在雪梨展開的最後談判回合(11月30日-12月4日)中獲得共識,並於日前正式對外發布ACTA協定文本內容。 該協定旨在透過跨國境的國際合作,有效打擊日益猖獗的盜版及仿冒問題,全文共計6章45條文,包括民、刑事執行、邊境措施等,且因應數位化時代對智慧財產權保護所帶來的衝擊,針對數位化環境智慧財產權的執行措施,也有相對應的規定(section 5: Enforcement of Intellectual Property Rights in the Digital Environment)。而ACTA協定文本尚須提交各簽約國政府或國會表決同意的程序,方能生效。 以歐盟為例,儘管遭受歐盟境內廣大的批評聲浪,歐盟國會於11月24日以驚險的半數通過爭議許久的「反仿冒貿易協定(Anti-Counterfeiting Trade Agreement, ACTA) 」。歐盟國會宣稱,透過ACTA協定的簽署,以國際合作的方式,將有助於解決現今猖獗的侵權問題,以落實智慧財產權的保障。尤其是針對歐盟境內的地理標誌(如Champagner、Spreewald-Gurken),未來將可透過跨國合作,提升對歐洲企業的保護。雖然現階段仍有許多問題未能達成共識,但至少ACTA協定啟動各國合作打擊仿冒的開端。 不過,雖然歐盟執委會一直以來對外“消毒“, ACTA協定的簽署前提是在符合歐盟現行法規的基礎上,並且不會對歐盟人民的基本權、個人隱私權保障造成威脅。但包括電子通 訊傳播業者(e-communications providers)、無疆界醫師組織等團體,都發表聲明,要求歐盟國會確保ACTA協定落實於各會員國內,不會影響改變歐盟既有的法制規範。包括是否引進三振條款,透過網路封鎖手段遏止侵權行為、是否以刑事手段制裁侵權人等爭議,勢必在各歐盟會員國提交其國會表決時,將引起極大的討論。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。