日本 – 能否移除個人資料登載 各地法院見解有所不同
對此，金?地方法院首先作成判決（ 2005 年 5 月 30 日），雖駁回原告方面的損害賠償請求，不過移除已登錄資料部分則判命原告勝訴。該院認為，「隱私」及「便利」之間究竟何者優先，應本諸居民個人意思自行決定，而非被告方面得以促進行政效率為由逕為取捨。然時隔一日（ 2005 年 5 月 31 日），名古屋地方法院卻作出見解完全相反的判決，認為「居民基本資料網路」已採行必要之資料保護措施，個人隱私不至於輕易遭受侵害，原告方面的兩項請求均應予以駁回。
個人基本資料應予保護，當屬不爭之論，但究竟該如何保護、保護又該到何種程度，各方立場不同、偏重各異，看法常有差距；日本「居民基本資料網路」事件之原被告間、甚至不同地方法院間的見解差異，即為適例。目前正值我國研議修正個人資料保護法之際，前開事件今後如何發展，或有吾人持續觀察並深入思索之餘地。
英國衛生部（Department of Health and Social Care）於2018年10月23日發布基因檢測與保險自律行為準則（Code on genetic testing and insurance－A voluntary code of practice agreed between HM Government and the Association of British Insurers on the role of genetic testing in insurance），該準則係由英國政府及英國保險業者協會(Association of British Insurers, ABI)共同制定，旨在取代先前的「基因與保險之協定與延期實施」（Concordat and Moratorium on Genetics and Insurance）文件，並以更易於理解的方式呈現原「基因與保險之協定與延期實施」之內容。 準則中列出八項承諾，此八項承諾為ABI代表其成員議定： 承諾一：保險業者（Insurers）會公平對待要保人（applicants）。保險業者不會要求或迫使任何要保人進行預測性或診斷性基因檢測；若要保人已進行預測性基因檢測，保險業者亦不會對其作出差別待遇，除非有如下之情況。 承諾二：列入附錄一之疾病類型並超過以下金額之保單，保險業者始得要求要保人提供預測性基因檢測之結果： 人壽保險－500,000英鎊 /人。 重大疾病險－300,000英鎊 /人。 收入保障險－30,000英鎊 /年。 目前列入附錄一之類型僅有亨丁頓氏舞蹈症（Huntington’s disease）之人壽保險總額超過500,000英鎊之情形。 承諾三：保險業者不會要求要保人提供： 要保人或被保險人於承保期間所進行之預測性基因檢測結果。 非為要保人或被保險人本人（如要保人或被保險人血親）之預測性基因檢測結果。 於科學研究背景下獲得之要保人或被保險人預測性基因檢測結果。 承諾四：若保險業者基於承諾二之規定要求要保人提供預測性基因檢測結果，亦不會針對該結果制定過於苛刻（disproportionate）的條款或條件。 承諾五：保險業者須於要保人簽約前提供明確之訊息，以說明： 根據本準則，要保人在何種情況下必須或無須提供相關預測性基因檢測結果。 若要保人自願提供對其有利的預測性基因檢測結果，保險決策將如何被影響。 承諾六：若要保人基於意外或自願向保險業者提供預測性基因檢測結果，保險業者可考量要保人之利益調整保單內容；若檢測結果對要保人不利，除非符合承諾二之情形，否則保險業者將忽略該檢測結果。 承諾七：販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將： 每年向ABI報告其遵守本準則之情況。 根據本準則問答部分之詳細資訊，建立投訴程序（complaints procedure）。 每年向ABI報告與本準則運作上相關之投訴情形。 承諾八：販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將指定至少一名經培訓之基因核保人（Nominate Genetics Underwriter, NGU），負責與遺傳資訊（genetic information）及遵守本準則相關之事項，且NGU之人數應與業務規模成比例。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。
EDPS發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」歐盟資料保護監督機關（European Data Protection Supervisor, EDPS）於2019年12月19日發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」（EDPS Guidelines on assessing the proportionality of measures that limit the fundamental rights to privacy and to the protection of personal data），旨在協助決策者更易於進行隱私友善（privacy-friendly）之決策，評估其所擬議之措施是否符合「歐盟基本權利憲章」（Charter of Fundamental Rights of the European Union）關於隱私權和個人資料之保護。 該指引分為三大部分，首先說明指引的目的與如何使用；第二部分為法律說明，依據歐盟基本權利憲章第8條所保護個人資料的基本權利，並非絕對之權利，得於符合憲章第52條（1）之規定下加以限制，因此涉及處理個人資料的任何擬議措施，應進行比例檢驗；指引的第三部份則具體說明決策者應如何評估擬議措施之必要性和比例性之兩階段檢驗： 必要性檢驗（necessity test） （1） 步驟1：初步對於擬議措施與目的為詳細的事實描述（detailed factual description）。 （2） 步驟2：確定擬議措施是否限制隱私保護或其他權利。 （3） 步驟3：定義擬議措施之目的（objective of the measure），評估其必要性。 （4） 步驟4：特定領域的必要性測試，尤其是該措施應有效（effective）且侵害最小（the least intrusive）。 若前述評估認為符合必要性，則接續比例性檢驗，透過以下4步驟評估： 比例性檢驗（proportionality test） （1） 步驟1：評估目的正當性（legitimacy），擬議措施是否滿足並達到該目的。 （2） 步驟2：擬議措施對隱私和資料保護基本權的範圍、程度與強度（scope, extent and intensity）之影響評估。 （3） 步驟3：繼續進行擬議措施之公平對等評估（fair balance evaluation）。 （4） 步驟4：分析有關擬議措施比例之結果。 科技時代的決策者在立法和政策擬定時，面臨的問題愈趨複雜，需要全面性評估，擬議措施限制應符合歐盟法規，且具必要性並合於比例，隱私保護更是關鍵，參酌該指引搭配EDPS於2017年發布之「必要性工具包」（Necessity Toolkit），將使決策者所做出的決策充分保護基本權利。