德國聯邦工業聯盟(Bundesverband der Deutschen Industrie)與Noerr法律事務所於2015年11月共同公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」(Industrie 4.0 – Rechtliche Herausforderungen der Digitalisierung)意見報告。該報告透過德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所訪談德國數家企業法務部門,以釐清業界在邁入工業4.0轉型下會遇到的法律議題,並對此議題提出法律意見。
此報告針對工業4.0相關法律議題提出以下建議:
1.資料保護:業者可透過技術性設計達到資料保護的目的,例如隱私設計(Privacy by Design)。另,繼歐盟法院針對安全港判決的裁定,業者應積極關注歐盟第29條資料保護工作小組針對跨國資料傳輸的指引或德國聯邦資料保護委員(Datenschutzbeauftragten des Bundes)針對跨境資料保護規範的建議。
2.資料產權:在立法上不應急於規範管制,有恐危及企業資料分享的空間。建議企業間可透過雙方性契約規定資料的使用權
3.資訊安全:雖支持於2015年7月通過之德國資訊系統安全法(IT-Sicherheitsgesetz),強制性業者履行在遭資安攻擊時履行通報義務(Meldepflicht)。但是,若能實施以業者本身主動完成資安保護措施之鼓勵機制,則更能積極性的鼓勵業者履行其資安義務。
4.智慧財產權:標準必要專利的授權及使用係業者在工業4.0體系中,特別在系統的互通性上,非常重要的一環。在法制環境上應讓各個業者,在一定的條件下,均享有標準必要專利授權。
5.產品責任:因智慧工廠下之自治系統(autonome Systeme)有自主決定的能力,而因其所導致的民事糾紛,可透過新民事責任概念的架構所解決,並不一定要將該自治系統視為一獨立的數位法人(ePerson)。
面對層出不窮資料違背或身份竊盜事件,2014年初, FTC於美國國會的例行會議上,就數位時代關於隱私權之保護課題進行作證,會議中,FTC乃呼籲美國國會應立即通過制定一個更強的聯邦資料安全與違背提醒的法律,其也進而提出「個人資料隱私暨安全法案(草案)」 (Personal Data Privacy and Security Act of 2014, S.1897)。該草案主要分成兩大部分: 第一部份,將強化身份竊盜和其他違反資料隱私與安全之懲罰;第二部份,係關於可茲辨識個人資料(PII)之隱私和資訊安全。 法案第202條係關於「個人資料隱私與安全機制」(personal data privacy and security program),目的在強化敏感性可茲辨識個人資料的保護,從行政(administrative)、技術(technical)和實體(physical)三個構面的防衛機制,進行相關標準之制訂與落實。有關適用之範疇,乃就涉及州際貿易之商業實體,而該州際貿易包含蒐集、近取、傳輸、使用、儲存或在電子或數位格式處理可茲辨識個人之敏感性資料,而這些資料總計多達1萬筆以上,然而,將不適用於金融機構(financial institutions)、醫療保險轉移和責任法(HIPPA)所管制者、服務提供者(service provider)和公共紀錄(public records)。 而在機制設計上,也係從「設計」(DESIGN)、「風險驗證」 (RISK ASSESSEMENT)和「風險管理」(RISK MANAGEMENT)三個角度進行切入,也必須確實提供員工教育訓練(TRAINING)、弱點測試(VULNERABILITY TESTING)、定期驗證和個人資料隱私與安全之更新,另外,在與外部與服務提供者(例如ISP)之關係上,公司必須盡到適當勤勉的義務(due diligence),也必須透過契約(contract)方式,約定前述所建置起之資料隱私安全機制,並在安全性遭受到侵害時,以合理方式通知締約他方。 本案目前在聯邦參議院已經二讀通過,已交付參議院司法委員會進行下一階段的審議,該立法草案未來是否會直接或間接影響物聯網環境生態系統之商業運作,有待未來持續關注之。
美國與歐盟宣布跨大西洋資料保護框架美國和歐盟執委會於2022年3月25日宣布將建立新的跨大西洋資料保護框架(Trans-Atlantic Data Privacy Framework),該框架將促進美國與歐洲之間的資料流通,並解決歐盟法院在2020年宣布隱私盾協議(EU-U.S. Privacy Shield framework)無效時所提出的疑慮與問題。 該框架是重新建立美國與歐盟兩地個人資料傳輸的一個重要法律機制。美國承諾將實施新措施,以確保訊號情報活動(signals intelligence activities)是在必要且合法的國家安全目標下進行,並且不得不成比例地影響對個人隱私和公民自由的保護。基此,美國承諾的新措施包含強化美國訊號情報活動的隱私及公民自由保障機制、建立獨立且具約束力的救濟措施,以及強化美國情報機構對現有訊號情報活動的程序且分層監督。對於歐盟公民而言,將有全新且高標準的規範來保護個人資料;而對於美歐間的民眾和企業而言,該框架將可促進資料持續流動,足以鞏固歐美兩地每年高達一兆美元的跨境貿易,並使各種規模的企業能夠在彼此的市場中競爭。 資料流通對於美歐雙方的經濟關係以及所有企業而言都至關重要。事實上,美國和歐洲之間的資料流通所創造的經濟價值高達7.1兆美元,高居世界首位。在此背景下,新的跨大西洋資料隱私框架將強化美國與歐盟雙方對隱私、資料保護、法治和整體國家安全的共同承諾,未來美國與歐盟雙方將依此框架持續推進雙方各自相關的法律規範。
澳洲政府考量開放民事訴訟領域查閱網路服務商所保存之通訊資料澳洲政府於2014年推動電信(監察及查閱)法修正(資料保存)案(Telecommunications (Interception and Access)Amendment (Data Retention) Bill 2014),增訂資料保存規範,其目的在於打擊重大犯罪、恐怖主義、國際組織犯罪等,其措施為要求國內網路服務商須保留用戶之通訊資料,並保存期間至少2年,對此,當時情報及保安事務議會聯合委員會(下稱委員會)於評估該修正案時,卻發現一項爭議問題,即民事訴訟當事人亦得查閱通訊資料,但資料保存行為之正當性乃立基於維護國家安全,實與民事訴訟制度意義相悖,故委員會提出應排除民事訴訟領域得以查閱通訊資料之建議。 澳洲政府對於委員會所提出之建議採取全盤接受之態度,進而重新修訂2014年電信(監察及查閱)法修正(資料保存)案,且併同修正刪除1997年電信法令第280條,有關得以民事訴訟傳票或命令,向網路服務商查閱其所保存之通訊資料;至於網路服務商之通訊資料保存義務方面,仍須依1979年電信(監察及查閱)法為之。前述修正於2017年4月13日生效。 然而,澳洲政府方面時至今日卻有態度轉變之趨勢,起因於通訊部長與檢察總長於2016年12月20日公告,其認為資料保存措施對於特定類型之民事訴訟並非沒有實益,如:維護智慧財產權事件、家庭事件(如:離婚)或勞工權益事件(如:公司起訴勞工)等,故應視類型或個案情形予以開放查閱;因此,主管機關提出三項問題向社會大眾徵求意見:1、民事訴訟當事人在何種情形下可查閱通訊資料;2、倘若民事訴訟當事人不得查閱通訊資料者,對於民事訴訟會產生何種影響;3、是否有特定之民事訴訟類型,是排除1997年電信法第280條(1B)不適用。 實際觀察澳洲政府所推動之該項公告,在其國內爭議相當大,不僅該項公告已臨近前述修正生效日,且開放民事訴訟當事人得以查閱通訊資料之正當性疑慮仍未解除,甚且,亦與近期國際上國家安全與人民隱私權保障間之衝突日趨顯著,如:英國之調查權力法案(Investigatory Powers Act. 2016)不無關聯,因此,澳洲政府是否願意在社會輿論反對聲浪中,仍維持該項公告修正意向,值得後續觀察。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。