紐西蘭隱私專員辦公室日前針對「是否及如何揭露涉及隱私案件之機關(公務機關或非公務機關)名稱」發布政策;該政策自2014年12月1日起生效。
根據紐西蘭1993年隱私法的規定,隱私專員可決定公開有助於貫徹隱私法立法意旨的資訊等;只要符合此規定,原則上隱私專員也可揭露涉及所調查隱私案件之機關名稱。據此,紐西蘭隱私專員辦公室即於日前針對是否及如何揭露上述機關名稱制定並公布政策。
須說明的是,即使機關確有違法情事,其名稱亦不必然會被揭露,如果有法律上原因或有理由認定不適揭露時,則隱私專員將不會簽署授權揭露之文件。
根據該政策,如機關違反隱私法之行為將導致難以回復之損害、其行為將導致嚴重之後果、該機關被認定為故意違反法律、揭露機關名稱有利於公益,或存在不揭露機關名稱將導致同領域、產業之其他機關受到不合理之牽連或不利益等情形時,則違反機關之名稱較可能被揭露。反之,如果僅屬單一事件、機關之行為較不至於致不利影響,或存在揭露機關名稱反不利於公益等情形時,則機關名稱則較可能不會被揭露。
.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
日本經濟產業省利用巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。 新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。
Google預期推出智慧金融卡科技巨頭Google目前預計依循Apple Card模式,與花旗銀行、Stanford Federal Credit Union合作開發「Google Card」智慧簽帳金融卡。 雖目前尚未正式發行,但根據TechCrunch報導指出,使用者在連結銀行帳戶後,可向Google Card轉入資金或從卡中轉出資金,消費時會直接從個人連結的銀行帳戶扣款。此外,Google Card將連接到具有新功能的Google應用程式,讓使用者得以輕鬆監管消費狀況、確認餘額或鎖定帳戶。 這對於Google來說,為非常重要的一步,因Google本身掌握巨量資料,因此透過Google Card,Google有機會獲得新的收入和消費數據,其將向消費店家酌收交易手續費,再與銀行拆分;此外,Google Card的隱私權政策中,可能利用用戶消費的交易數據,以改善投放商品廣告的衡量標準,若Google可以其金融商品推動銷售,將使更多的品牌願意購買Google廣告。 長期影響來看,Google Card可為Google提供銀行業務,包括股票經紀業務、財務建議或AI會計、保險、借貸諮詢,而因Google掌握大量數據,將可能使Google比傳統金融機構更能準確的管理金融風險,透過應用程式、廣告、搜尋和Android系統,Google和消費者之間建立深厚關聯,為推廣和提供金融服務建立一個充足的背景。隨著武漢肺炎疫情的漸緩,高利潤的金融商品也將幫助 Google 開發有效的收入機會並藉此提升股價。
歐盟發布孤兒著作指令(2012/28/EU),期促進成員國數位典藏之流通運用為促進歐盟境內各成員國的典藏機構(圖書館、資料館、博物館等)之典藏數位化以及數位作品的流通,歐盟於2012年10月28日頒布Directive 2012/28/EU(俗稱孤兒著作指令),本指令允許典藏機構基於「公益」目的利用孤兒著作從事營利之商業行為,並要求各成員國應於2014年10月29日前完成國內法的轉換程序,本指令有以下特色: (一)界定適用之機構與標的:適用之機構包括各成員國境內為公共利益所建立的公有典藏機構,包括公共圖書館、教育機構、博物館、資料館、電影與錄音典藏單位、公共電視台等。適用標的亦限制在前述機構數位典藏之作品,包括傳統出版品之書籍與報刊雜誌,以及電影、影音與錄音作品等。此外,指令同樣適用於附著在其他作品或構成他作品一部分(如書中的一張照片)的著作物,以及未出版之作品,例如書信、手稿等。 (二)明確定義「勤勉尋找」(diligent search)之最低標準:根據指令第3條第2項規定,所謂「勤勉尋找」之標準可由各會員國自行界定,但至少要包括本指令附件所載之各類資料庫、法定送存處(legal deposit)、以及相關著作權集體管理組織等。 (三)確立孤兒著作狀態相互承認機制:當一項著作在特定會員國被視為孤兒著作時,該效力便及於整個歐盟。另外,本指令第3條第6項亦規定歐盟各成員國應當將孤兒著作之狀態回報給歐盟內部市場調何局(Office for Harmonization in the Internal Market)。 (四)得基於公益性質(public-interest missions)將孤兒著作為商業授權之利用:典藏機構得基於公益性質將孤兒著作為商業授權之利用,特別是為保存或復原典藏物、或提供文化或教育上之近用等,可與其他公、私部門共同利用孤兒著作從事商業授權行為,並將收益彌補因前述典藏數位化所耗費的成本。 從歐盟孤兒著作指令的立法緣由與內容來看,其主要目的係在於釋放公有數位典藏的能量,以便可以達到歐盟在2010年所設定之活絡數位單一市場之目標。另本指令為加速典藏機構針對孤兒著作釋出的配套措施,例如明確定義勤勉搜尋的範圍,以及典藏機構得基於公益性質而將孤兒著作為商業授權之利用等,亦值得我國借鏡。