馬來西亞個人資料保護法之發展仍有諸多不確定因素
馬來西亞於2010年6月即通過個人資料保護法，延宕經年，該法終於自2013年底開始正式施行，而數項配套規範亦同步施行。前個資保護部門首長Abu Hassan Ismail則被任命為新設之個資保護專員，受通訊及多媒體部部長之指揮監督。
從規範內容架構觀察，馬國此部個資法之範疇堪稱恢弘，不但包括了諸多的實質行為規定，例如，在行為規範的面向上，馬國個資法要求其所謂的資料使用者（data user） 必須遵守多項個資保護原則並尊重當事人權利；此外，該法亦有不少與個資保護相關之組織及程序規則，例如，該法設有行政救濟法庭，如對個資保護專員之決定有所不服者，即可在此提出救濟。惜該法之適用對象不包括公部門，且在適用情形方面，除排除了純粹因個人或家庭目的而蒐集、處理、利用個人資料外，亦針對諸多情形分別排除該法所設之不同個資保護原則之適用，且更賦予個資保護專員另行指定排除適用情形之權限，因而除將相當程度限制該法影響範圍外，並使該法之適用與發展增加許多不確定之因素。
歐盟執委會（European Commission，下稱執委會）於2020年底提出數位服務法（Digital Services Act，DSA）以及數位市場法（Digital Market Act，DMA），而歐洲議會（European Parliament）最終於2022年7月5日以壓倒性的多數決通過上述法案，待歐盟理事會（Council of the European Union）核准通過後，法案將在公告於歐盟官方公報（EU Official Journal）後20天生效，並分別依規定時間開始適用。歐盟理事會已於2022年7月18日率先核准通過DMA，並正進行登載公報相關程序，DMA將於生效日起六個月後開始適用。以下將簡述兩法案主要內容： 1.數位服務法（DSA）：主要係處理線上非法內容、不實資訊以及其他社會風險等散播問題。依DSA，數位服務提供者於其服務或交易平台應針對涉及侵害基本權之非法內容即時採取反制措施、強化平台交易者之查核並提高可追溯性、增加平台的透明度及有責性，並應禁止具誤導性及部分特定類型之定向廣告，如針對兒童的廣告或以敏感資訊為基礎的廣告等。 2.數位市場法（DMA）：要求大型的主流線上平台於數位市場擔任「守門人」（gatekeeper），以確保消費者有公平的交易環境。守門人應與第三方交互使用服務，並使商業用戶得存取於其平台所生之資料，且不得：在其平台的檢索（index）與索引（crawl）相關排名中自我偏好（self-preferencing）自身產品及服務、令使用者難以卸載預先安裝之軟體或應用程式、以廣告為目的利用使用者個資。值得注意的是，執委會得對違反DMA規定之守門人處以其最高全球總營收10%的罰鍰，累犯者之罰鍰上限將提高至年度營收的20%。
歐盟針對電子通訊網路及服務之管制架構規範進行公開徵詢基於維持「更好的管制」原則，歐盟執委會針對電子通訊管制架構之內容，公開徵詢社會大眾的意見。 此一電子通訊管制架構，係包括「架構指令」（2002/21/EC）、「發照指令」（2002/20/EC）、「網路接續指令」（2002/19/EC）、「普及服務指令」（2002/22/EC）及「隱私及電子通訊指令」（2002/58/EC）五個指令。除了此了指令之規範上，此次公開徵詢內容尚包括執委會有關「相關市場的建議」（C(2003)497）。 諮詢議題內容，則包括「管制架構的優劣點」、「現行管制架構是否能達到預期目標」、「現行管制架構如何改進」，以及特定之主題，如「範圍及目標」、「匯流及科技發展」、「頻譜管理」、「市場競爭及網路接續管制」、「執照核發及使用權」等。公開諮詢時間至2006年1月24日止。
遠距健康照護之法律議題研析 IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。