英國資訊專員辦公室進行獨立調查時發現,
1、40%的企業沒有充分認識提出的主要條文;
2、87%的企業無法估計公司中業務為因應改革可能支出的成本;
3、82%的受訪者是無法量化其當前資訊保護的開支;
4、在少數的大型組織觀測調查中發現,估計資訊保護的平均花費時常會受到扭曲;
5、當公司擁有超過250名員工或處理超過10萬筆個資紀錄時,絕大多數都已經聘請資訊保護專人;
6、重點業別包括服務業、金融保險業以及公共管理等,需要針對資訊管理有所計畫。
而調查報告在2013年5月14日於柏林舉辦的第三次歐洲資訊保護日會議中提出,資訊專員Christopher Graham表示「必須說,有少數人不同意為面臨21世紀的挑戰,而需要修訂歐洲資訊保護法。但真正進步之實現在於,今日或將來的法律面,針對個人資料有更好的體現。關鍵點在於確實地衡平理論面與執行面中資訊保護權利之平衡點。」
「已經談論過很多關於『什麼是最好的商業』,但這必須基於合法證據。此次的改革的結果會是非常重要的,我們希望敦促歐盟委員會可以考慮並將重點放在制定法律,為消費者提供真正的保障。」
「同樣的,企業和其他的利益相關者必須參與具建設性的義務與隱私權權利的重要性改革,在此過程中仍然可以受到影響」
中國民用航空局於2025年11月19日公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》(关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见),旨在貫徹《國務院關於深入實施「人工智慧+」行動的意見》(国务院关于深入实施 “人工智能+”行动的意见)及《關於「人工智慧+交通運輸」的實施意見》(关于 “人工智能+交通运输”的实施意见)的要求,以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展。 本文件說明,中國政府將於安全、物流、監管、建設等領域,持續推動AI驅動的創新產業發展,深化產業與AI的結合。2027年將首先實現AI於民航安全、物流之發展,預計屆時民航領域的高品質資料、基礎設施平台、產業模型演算法等AI核心要素已見成效,形成具指標性的前瞻示範案例以及具有競爭力的智慧產品與應用;而預計至2030年,民航AI治理體系與安全保障體系已逐步建立,成為民航領域發展的基礎。 本文件針對AI具發展優勢之民航領域,提出其於安全、運行、監管等層面的應用場景,例如飛機故障預測性維護、入侵物辨識、鳥情監控、航班編制、航程調度、智慧旅客服務、自動化倉儲管理、執法輔助、風險控管機制等多元應用。此外,為推動民用航空AI算力基礎設施的建設,也鼓勵建造算力與資料中心,期能建立標準化、資料共享的可信資料基礎建設。 而為指導民航單位落實AI應用,本文件亦於附件中編入《民航人工智慧應用場景參考指引》(民航人工智能应用场景参考指引),該指引中介紹發展程度較高的42個航空領域AI應用場景,說明各應用場景的基本應用概念及技術發展成熟度,以作為各單位根據自身條件制定AI導入應用策略的參考依據。
歐盟人工智慧辦公室發布「通用人工智慧實踐守則」草案,更進一步闡釋《人工智慧法》之監管規範.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 歐盟人工智慧辦公室(European AI Office)於2024 年 11 月 14 日發布「通用人工智慧實踐守則」(General-Purpose AI Code of Practice)草案,針對《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)當中有關通用人工智慧(General Purpose Artificial Intelligence, GPAI)之部分,更進一步闡釋相關規範。 本實踐守則草案主要分為4大部分,分別簡介如下: (1)緒論:描述本守則之4個基本目標,包含協助GPAI模型提供者履行義務、促進理解人工智慧價值鏈(value chain)、妥適保障智慧財產權、有效評估且緩解系統性風險(systemic risks)。 (2)GPAI模型提供者:有鑒於GPAI模型對於下游系統而言相當重要,此部分針對模型提供者訂定具體責任。不僅要求其提供訓練資料、模型架構、測試程序等說明文件,亦要求制定政策以規範模型用途防止濫用。另於智慧財產權方面,則要求GPAI模型提供者遵守「歐盟數位單一市場著作權指令」(Directive 2019/790/EC)之規定。 (3)系統性風險分類法(taxonomy):此部分定義GPAI模型之多種風險類別,諸如可能造成攻擊之資訊安全風險、影響民主之虛假資訊、特定族群之歧視、超出預期應用範圍之失控情形。 (4)高風險GPAI模型提供者:為防範系統性風險之危害,針對高風險GPAI模型提供者,本守則對其設立更高標準之義務。例如要求其於GPAI模型完整生命週期內持續評估風險並設計緩解措施。 本守則發布之次週,近千名利害關係人、歐盟成員國代表、國際觀察員即展開討論,透過參考此等回饋意見,預計將於2025年5月確定最終版本。
從歐洲法院實務看資料保護在智慧聯網時代下發展-以資料保存指令無效案和西班牙Google案為例 國際海事組織建立海上自駕船舶監理架構國際海事組織(International Maritime Organization, IMO)所屬之海事安全委員會(Maritime Safety Committee, MSC)於2018年12月召開第100屆大會(MSC 100),本屆會議批准海上自駕船舶監管架構,要點如下: 一、盤點相關國際海事組織規範,以確認該規範: 是否適用於海上自駕船舶(Maritime Autonomous Surface Ships, MASS)及是否妨礙其運作與航行;或 是否適用於海事海上自駕船舶且不妨礙其運作;或 是否適用於海事海上自駕船舶且不妨礙其運作,但需要進一步調修。 MSC預計相關規範之盤點結論將於2019年6月前完成,並期待於2020年完成相關法規調適,盤點範圍包括:安全規範(SOLAS)、碰撞規範(COLREG)、載重線與穩度(Load Lines Convention)、海員與漁夫訓練(STCW, STCW-F)、搜尋與救援(SAR)、噸位丈量(Tonnage Convention)、貨櫃安全(CSC)、以及特殊貿易客船(SPACE STP, STP)。 二、 定義海上自駕船舶之自動化等級: 等級1:配備有自動化處理與決策支援船舶,海員仍於船上對船舶系統及相關功能進行控制。某些功能可以於無人監控下自動化運作,但船員於船舶上仍應於自動駕駛系統發生故障時進行人為介入。 等級2:有船員隨船之遙控控制船。該船舶係由岸上人員控制,惟船上之船員可於必要時介入並接手運作該船舶之自動駕駛系統與功能。 等級3:未有船員隨船之遙控控制船,該船舶由岸上人員控制。 等級4:全自動化船舶,船舶之自動駕駛系統可自行做出決策並反應。 此外,MSC預計提出海事海上自駕船舶航行指引(Guidelines on MASS trials),該指引將於下一會期(MSC101)之國際海事委員會會議進行草擬。