英國持續推動智慧電表電量消費資料所有權之管制

刊登期別
第26卷第7期,2014年07月
 

※ 英國持續推動智慧電表電量消費資料所有權之管制, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6646&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/11/10)
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美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試

  《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。   《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括:   1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途;   2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議;   3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估;   4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件;   5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體);   6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓;   7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款;   8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄;   9.自透明度的角度評估消費者之權利;   10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略;   11.描述開發、測試和部署過程之紀錄;   12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源;   13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之;   14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。   當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。

英國國家統計局政府資料品質中心發布《政府資料品質框架》

  英國國家統計局(Office for National Statistics)轄下之政府資料品質中心(Government Data Quality Hub)為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture, Media & Sport)發布之《國家資料戰略》(National Data Strategy),於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》(The Government Data Quality Framework),以達成國家資料戰略中「資料基礎(Data Foundation)」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」(Data quality principles),旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點: 一、確保資料品質:機關內部應建立有效的資料治理機制,例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。 二、了解使用者需求:機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。 三、評估資料於資料生命週期各階段之品質:機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質,並與使用者及利益關係人交換意見。 四、持續溝通資料品質:機關應持續與使用者交流資料品質現況,提供使用者有效的文件及中繼資料(metadata)。 五、了解造成資料品質低落的主因:分析造成資料品質低落的根本原因,從源頭徹底解決資料品質問題。   英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則,提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力,以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料,釋放資料價值並促進社會經濟發展。

日本發布深化與推動開放科學之建言

  日本學術會議所屬「深化與推動開放科學檢討委員會(オープンサイエンスの深化と推進に関する検討委員会)」為深化與推動開放科學發展,於2020年5月28日發布建言(原文為提言)。本建言接續國際間提倡的「資料驅動型科學」、與日本Society5.0政策內「資料驅動型社會」構想,目的在於凸顯研究資料共享概念與共享平台的重要性,梳理現行措施下的問題,並提出政策與制度調適建議。   建言提出三項觀察。其一,研究論文投稿至期刊出版機關,論文尚未審查通過並發表前,論文本身與經整理之研究資料的著作財產權雖屬於原作者所有,出版機關原則會另與投稿作者約定,作者不得對外公開其研究成果與研究資料,目的在於避免未經審查通過的成果與資料散布,造成錯誤訊息流通。COVID-19疫情蔓延期間,美國國家衛生研究院(National Institutes of Health, NIH)、國立研發法人日本醫療研究開發機構(AMED)等研究資助機構,則依循過往大規模傳染病發生時的慣例,與期刊出版機關等達成協議並發表聲明,只要作者同意釋出,即允許有關論文發表前得先將研究成果與資料與WHO及外界共享,期待藉資料快速公開流通協助對抗疫情。這些措施體現了資料的重要性與共享可能性,但共享後,利用方新取得的資料應如何繼續以適切方式公開,則有賴資料的數位平台機制完備現行作法的不足。其二,資料本身非著作物,不直接受著作權法保護,各國法例亦較少另外賦予資料庫(database)法定權利。日本則在不正競爭防止法增訂「提供予特定對象資料(限定提供データ)」保護制度,定義非法取用原僅授權特定人使用之資料的行為,將落入不當競爭行為的範疇,強化營業與數位資料利用之法定權利保護。其三,近年來,日本公平交易委員會因應Google、Amazon可能運用資料蒐集達成市場壟斷的疑慮,重新檢討其反托拉斯政策,顯示資料利用亦可能牴觸反托拉斯法;歐盟一般資料保護規則(GDPR)的規範強度與密度較日本國內法為高,則讓資料利用涉及個資時,無法僅以日本個資法為標準。資料利用涉及多部法規,增加資料利用者合法使用的難度,從而降低研究者再利用研究資料的意願。   基於上述觀察,本建言提出以下法制與政策建議:(1)統整不正競爭防止法、個人資料保護法、著作權法等相關法規範,同時考量研究資料本身特性與社會應用途徑,作成指引供外界遵循;(2)國家應資助學術界或進行研發活動之機構,建構得長期蒐整、保存與共享研究資料之平台,協助實現跨領域或跨部門的研究資料融合利用與價值創造;(3)針對研究成果採用的原始樣本(如岩石、土壤、生物、物質等),以及人文社會科學領域研究的原始資料(如文書紀錄、書籍、技術等),建立永久保存之制度。

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