德國與愛爾蘭資料保護局對於資料保護指令所規定個人資料(以下簡稱個資)的處理(process),是否須取得資料當事人明示同意,表示不同的見解。德國資料保護局認為臉書網站所提供之人臉辨識(預設加入)選擇退出(opt out consent)的設定,並不符合資料保護指令(Data Protection Directive)對於同意(consent)的規範,且有違資訊自主權(self-determination);然而,愛爾蘭資料保護局則認為選擇退出的機制並未牴觸資料保護指令。
德國資料保護局委員Johannes Caspar教授表示,預設同意蒐集、使用與揭露,再讓資料當事人可選擇取消預設的作法,其實已經違反資訊自主權(self-determination)。並主張當以當事人同意作為個人資料處理之法律依據時,必須取得資料當事人對其個資處理(processing)之明示同意(explicit consent)。對於部長理事會(Council of Ministers)認同倘資料當事人未表達歧見(unambiguous),則企業或組織即可處理其個人資料的見解,Caspar教授亦無法予以苟同。他認為部長理事會的建議,不但與目前正在修訂的歐盟資料保護規則草案不符,更是有違現行個資保護指令的規定。
有學者認為「同意」一詞雖然不是非常抽象的法律概念,但也不是絕對客觀的概念,尤其是將「同意」單獨分開來看的時候,結果可能不太一樣;對於「同意」的理解,可能受到其他因素,特別文化和社會整體,的影響,上述德國和愛爾蘭資料保護局之意見分歧即為最好案例。
對於同意(consent)的落實是否總是須由資料當事人之明示同意,為近來資料保護規則草案(The Proposed EU General Data Protection Regulation)增修時受熱烈討論的核心議題。資料保護規則草案即將成為歐盟會員國一致適用的規則,應減少分歧,然而對於企業來說,仍需要正視即將實施的規則有解釋不一致的情況,這也是目前討論資料保護規則草案時所面臨的難題之一。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
紐約市議會於2021年11月10日通過紐約市行政法規的修正法案,未來將禁止雇主使用未通過偏見審計(bias audit)的「自動化聘僱決策工具(Automated Employment Decision Tools)」,避免因為自動化工具導致的偏見與歧視,不當反映於雇主的最終聘僱決策。 於該法所定義之「自動化聘僱決策工具」,係指透過機器學習、統計模型、數據分析或人工智慧之運算,以實質性協助或取代決策過程,影響最終聘僱決定。而聘僱決定包含篩選應徵者以及對員工作成是否晉升之結果。偏見審計由獨立審計員針對自動化聘僱決策工具進行測試,藉以評估該自動化聘僱決策工具對於雇主依法應申報資訊的影響,例如是否影響及如何影響員工性別、族裔、職位、職務等特徵分布情形。該法並規定雇主或職業介紹機構只有在滿足以下條件的前提下,始得使用自動化聘僱決策工具,包括: 一、通過審計義務:自動化聘僱決策工具須於1年之內通過偏見審計(bias audit)。在使用該工具前,應將該最新審計結果摘要及該工具發行日公告於雇主或職業介紹機構的網站上。除非另有規定,如未有公告,應徵者或員工得提出書面要求雇主於30日內提供自動化聘僱決策工具所收集的數據類型、來源及雇主或職業介紹機構之數據保留政策之相關資訊。 二、通知義務:如欲使用自動化聘僱決策工具對居住在紐約市的員工或應徵者進行評估時,雇主應於使用前的10個工作日內通知該員工或應徵者,且應通知用於評估時所使用之工作資格或特質等參數,並允許應徵者或員工申請以替代方式進行評估。 如雇主或職業介紹機構違反上開規定,第一次違反者將承擔500美元的民事懲罰(civil penalty),如連續違反者,對於之後的違反將承擔500至1500美元不等。目前該法案仍待市長簽署,該法案如經市長簽署通過,將於2023年1月1日生效。
法國法院裁定亞馬遜網路書店(Amazom.com)停止書籍免運費之活動法國書商聯盟(Syndicat de la librairie française),於2004年一月對美國知名電子商務業者-「亞馬遜網路書店」(Amazon.com)所提出之違法書籍折扣及低於售價的訴訟,法國法院於今年十二月初做出裁定。該法院命令Amazon.com應於收到判決十天內對於所售出之書籍開始收取運費,否則必須受到每天一千歐元的罰款至該公司停止該不收取運費之行為止。同時該判決亦命令,Amazon.com應支付給原告書商聯盟十萬歐元的損害賠償金。 法國政府對於零售價格之法律規定十分嚴格,尤其對於書籍的零售。在法國,商家利用「價格犧牲」(Loss-Leaders)的促銷方式或其他低於產品價格的方式吸引顧客係為違法之行為;因此該國法律規定,關於書籍的零售商依法必須不得以低於出版商建議售價百分之五的價格出售書籍。Amazon.com所提供之折扣已經超過法國法律所規定之上限,故法國書商聯盟為保障其會員之權益,特別對該網站提出訴訟,以保護獨立小型書店之營運。Amazon.com尚未對上開判決發表正式的官方意見。
WHO公布實施遠距醫療綜合指引COVID-19大流行對公共衛生保健服務施加了巨大壓力,同時限制了實體醫療服務的近用,引起人們對實施或擴大實施遠距醫療(Telemedicine)的極大興趣。為了對應全球對遠距醫療服務的增長,世界衛生組織(World Health Organization , WHO)於今(2022)年11月9日發布《實施遠距醫療綜合指引》(Consolidated Telemedicine Implementation Guide),以幫助政策制定者、決策者與實行者設計與監管遠距醫療之實施。 遠距醫療,涉及使用數位科技來克服公衛服務的距離障礙,具有改善臨床管理和擴大醫療服務覆蓋範圍之潛力。遠距醫療已證明的好處包含減少不必要的臨床就診、提供更及時的醫護和擴大醫療服務的覆蓋率。 這份指引建議政策決策者以及設計和監管遠距醫療之實施人員,實施遠距醫療應分為三個階段,其詳細步驟重點如下: 階段一:評估情況 1.組建團隊,並確立目標:確定應參與遠距醫療設計、管理和實施的利害關係人。 2.定義衛生計畫的背景與目標:確定遠距醫療的服務計畫與其地理範圍。 3.對作業環境進行分析:對應用軟體(Software Applications)與通信平台的訊息傳遞通道(Channel)進行作業環境分析、評估應用軟體是否可符合硬體之需求。 4.評估有利環境:包含評估數位成熟度以確定基礎設施與組織需求、審查公衛工作者的能力、評估監管與政策之顧慮、考慮資訊跨域流動之影響、探討財政機制。 階段二:實施之規劃 1.確定遠距醫療系統將如何運作:定義功能性和非功能性需求、因應需求更新之工作流程、進行廣泛的用戶測試、變更管理計畫。 2.實施病人與衛生系統工作者之安全與保護機制:包含建立個資隱私、近用和保護病人個資的系統、實施公衛人員身分驗證之方式、決定並揭露是否會進行錄音錄影等事項。 3.建立標準操作程序(Standard Operating Procedures, SOP):確定遠距醫療適用的案例與潛在責任、決定培訓方式與支持管道、建立確定身分之流程、建立明確的同意文件、討論是否需改變公衛人員的薪酬、建立聯網醫療器材(Connected Medical Devices)的管理計畫。 4.強化客戶/病人參與以及性別、公平與利害關係人權利:決定遠距醫療之推廣機制(Mechanisms for Outreach)、評估遠距醫療之公平性、對利害關係人權利的影響與確保殘疾人士的可近用性。 5.制定預算:確定總成本預算、計畫如何將遠距醫療服務整合到常態醫療服務和採購安排之中。 階段三:監測和評估(Monitoring and Evaluation, M&E)與持續改善 1.確定監測和評估目標:定義績效評估和影響指標。 2.計畫持續改善和適應性管理:加入日常監管和持續改善機制、降低潛在風險。 WHO最後提醒遠距醫療是對於醫療服務的補充而非取代,並提供一個確保病人安全、隱私、追溯性、問責制的可監督環境。 本文同步刊載於stli生醫未來式網站(https://www.biotechlaw.org.tw)
達成京都議定書減量目標 提昇能源效率比課碳稅衝擊小因應京都議定書,經濟部日前引用學界研究報告發現,我國若依議定書原則達成溫室氣體減量目標,總計需投入經費達五八七八億元至八七○八億元。為達成這項目標,政府採取提升能源效率的作法,比直接課徵碳稅,對國內經濟衝擊力道較小。 根據國際能源總署公布資料顯示,台灣CO2排放總量達二億一七三○萬公噸,人均排放量達九.八公噸,皆高於全球平均值,每單位CO2排放所創造的GDP為一.八九(美元/公斤CO2)也較OECD等先進國家平均值低。 經濟部內部歸納CO2減量效果不佳的原因,除政策上採非強制處理態度外,過去十年間,石化、鋼鐵等高耗能產業結構調整緩慢,加上半導體及液晶面板等大量使用全氟化物、六氟化硫的產業訊速成長,使得工業製程中排放的CO2等溫室氣體大幅成長更是主要原因。 依京都議定書條約精神及國際環保現況,我國與南韓同屬網要公約非附件一成員中的「新興工業國」,成為公約下一階段管制對象。致使抑制國內激增溫室氣體排放量已成為我國政府迫切須處理的課題。 在經濟部這份內部研究報告中,也引用臺灣大學農業經濟系教授徐世勳等學者的研究推估,如果台灣要達到京都議定書的要求,將CO2排放量控制在一九九○年水準,則減量成本將達新台幣五八七八億元至八七○八億元。 而學界的這項研究也針對開徵碳稅稅率不同對台灣經濟影響進行評估,推估當對每公噸CO2排放課徵六○○元碳稅時,對經濟成長衝擊為負○.六%,調高至七五○元時,所造成的衝擊則更達負○.七一%。