歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
歐盟將開發一套適用於全歐盟的權利登記系統,促使數位館藏的授權可以在一個透明且價格合理的機制下進行德國總理Angela Merkel在日前舉辦的法蘭克福書展中強調,反對在google在未釐清相關權利與建置對應的配套機制下,擅自將圖書典藏掃描數位化的作法。而不只德國反對Google的數位圖書計畫,歐盟執委會也在10月19日通過提案,要求歐盟正視圖書館藏數位化的智慧財產權議題,提案委員也督促歐盟應儘快採取行動,配合歐盟著作權法體系,發展更具競爭力的歐盟館藏數位化方案。 然在館藏書籍數位化的過程中,有必要先解決孤兒著作(verwaiste Werke)因著作人不明而無法進行數位化及授權的困境。據估計,英國圖書館館藏就有40%屬於孤兒著作。為找出一套簡易的授權機制,並建立歐盟各國針對孤兒著作共通的認定標準,歐盟在eContent Plus計畫架構下,於2008年11月便開始所謂「ARROW行動方案(Accessible Registries of Rights Information and Orphan Works)」,希望透過各國圖書館、著作權集體管理團體、出版商間的參與,整合歐盟境內不同的權利登記機制,共同開發出一套適用於全歐盟的權利登記系統,清楚顯示歐盟境內各種著作的權利狀態,促使數位館藏的授權可以在一個透明且價格合理的機制下進行,同時確保著作人可以得到適當的報酬。 有關歐盟針對圖書數位化的政策與討論,以及google數位圖書協議後續協商的結果,仍有待持續追蹤觀察。
日本規制改革推進會議促進農業數據利用日本政府規制改革推進會議係由內閣府發布政令所成立,具跨部會協調性質、推動日本法規調適之委員會,規制改革推進會議於今(2020)年7月2日向安倍晉三首相報告,從去年10月起歷經8個月審議規制改革項目的審議結果後,最新版「規制改革實施計畫」於7月17日通過閣議決定。規制改革實施計畫中關於農林水產領域「促進智慧農業普及」項目,除了促進無人機、自動行走機普及、農作物栽培設施設立而調和相關規定外,「農業數據利活用」項目首見於規制改革實施計畫,實施項目包括以下四項: 利用農林水產省補助金(見註1)導入曳引機、農業機器人、無人機、IoT機器等智慧農業機械時,應符合以下要件:根據農業領域AI數據相關契約指引,農民可以使用其所提供給系統服務業者所保管之數據,該契約條文應包含於數據契約中。 農林水產省與農機廠商合作建構OPEN API數據環境,透過使用農機時所取得位置座標、作業紀錄等數據,未來農民可以將此數據使用於非出自該農機廠商的其他軟體。 農林水產省於2022年度預算開始,利用補助金導入農機廠商的農機時,須符合上述第2點OPEN API要求。 農林水產省將發出以下明確通知:因鳥獸害、緊急救難、搜索犯人、農業道路塌陷等應配合公家機關等具高度公共性事務,以及為保護人的生命身體財產等必要之情況,農機廠商如事前已徵得農民的概括性同意,可提供從農民方所取得之數據予有關當局。 日本政府為加速智慧農業落地普及,藉由調和農林水產省補助金規定促進農業數據流通運用,保護農民數據使用權利,且將農業數據擴散利用於公共事務,凸顯日本政府對於農業數據保護與運用的重視,值得我國做為借鏡。 註1:補助金不限於「有關補助金等預算執行適正化相關法律[昭和 30 年法律第 179 號]」(補助金等に係る予算の執行の適正化に関する法律[昭和 30 年法律第 179 号])的補助金,包括其他交付金、委託費。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
歐盟發布「2021年數位經濟與社會指數」,指出數位轉型持續但不均歐盟執委會於2021年11月12日發布「2021年數位經濟與社會指數」(Digital Economy and Society Index 2021, DESI 2021),指數顯示歐盟各成員國都在持續推動數位轉型,但存在前段國家與後段國家之間的鴻溝仍然巨大,為了達成「歐洲數位十年:2030數位轉型目標」(Europe’s Digital Decade: digital targets for 2030),各成員國間應加強在數位轉型的協力合作。 DESI 2021統計資料取自2020年第一季到第二季之間,因此對於COVID-19疫情肆虐下對歐洲各國數位化的影響,需要等到2022年的指數方能呈現。不過DESI 2021資料顯示,56%的歐盟公民已經具備基本的數位技能,而歐盟資通訊專業人員數量來到840萬人,相較前一年的780萬人有顯著成長,但仍有55%的企業表示推動數位轉型最大的困難在於找不到資通訊人才。 在連線能力方面,歐盟推動「超高容量網路」(very high-capacity network, VHCN)的成果使家戶普及比例來到59%,相較前一年的50%亦有明顯增長,但相較全球高速寬頻網路普及目標仍有相當大的差距;在鄉村VHCN的布建上,則由2019年的22%來到2020年的28%。5G網路方面,完成頻譜分配的國家從16個成長至25個,其中有13個國家已經啟動5G商轉。 在數位科技整合方面,運用雲端技術的公司比例出現顯著成長,由2018年的16%成長至2020年的26%,大型企業持續擴大數位科技應用,包含運用企業資源規劃(Enterprise Resource Planning, ERP)進行電子資訊分享、雲端軟體的使用等。資料顯示數位轉型正在不斷落實與推進,但是要達成2030數位轉型目標仍有相當大的差距,有賴各國的合作與努力。