澳洲隱私專員主張應從嚴認定個人資料去識別化
澳洲隱私保護辦公室(Office of the Australian Information Commissioner, OAIC)專員今年(2016)4月發表聲明認為，在符合特定條件之情形下，亦即，去識別化過程符合OAIC認定之最高標準時，去識別化後之資料不適用「1988隱私法案」(Privacy Act)；澳洲企業組織目前所進行之個人資料去識別化，是否已符合「1988隱私法案」之規範要求，OAIC仍持續關注。OAIC近期準備提出去識別化認定標準之指引草案。
澳洲「1988隱私法案」揭示了「澳洲隱私原則」(Australian Privacy Principles, APPs)，就非公務機關蒐集、利用、揭露與保存設有規定，APPs第6條更明文限制非公務機關揭露個人資料，於特定情況下，APPs允許個人資料經去識別化後揭露。例如，APPs第11.2條規定，若非公務機關當初之蒐集、利用目的已消失，須以合理方式將個人資料進行銷毀或去識別化。
如非公務機關係合法保有個人資料，即無銷毀或去識別化義務；此外，若所保有個人資料屬健康資料者，因係澳洲政府機關以契約方式委託非公務機關，非公務機關亦無銷毀或去識別化義務。應注意者，APPs原則上禁止非公務機關基於學術研究、公共衛生或安全之目的，主動蒐集個人健康資料 (APPs第16B(2)條)，同時亦禁止基於學術研究、公共衛生或安全目的，就保有之個人資料進行去識別化 (APPs第16B(2)(b)條)。如非基於前述目的，且符合APPs第16B(2)條之要件者，非公務機關始得基於研究、公共衛生或安全目的蒐集個人健康資料 (APPs第95A條)。
其他如「稅號指引」(Tax File Number Guidelines)、隱私專員所提「2014隱私(財務信用有關研究)規則」(Privacy Commissioner’s Privacy (Credit Related Research) Rule 2014) 等，均就個人資料去識別化訂有相關規範。
未來以資料為導向之經濟發展，將需堅實的隱私保護作為發展基礎，澳洲去識別化個人資料認定標準之提出，以及標準之認定門檻，殊值持續關注。
林其樺
專案經理 編譯整理
Privacy business resource 4: De-identification of data and information, OAIC, https://www.oaic.gov.au/agencies-and-organisations/business-resources/privacy-business-resource-4-de-identification-of-data-and-information (last visited May 3, 2016).
iTnews, Pilgrim warns data de-identification is 'rocket science', Apr. 20, 2016, http://www.itnews.com.au/news/pilgrim-warns-data-de-identification-is-rocket-science-418387 (last visited May 3, 2016).
OAIC, Privacy, Data & De-identification, May. 2, 2016, https://www.oaic.gov.au/media-and-speeches/speeches/privacy-data-de-identification (last visited May 3, 2016).
人工智慧目前正快速發展，不論是在醫療、農業耕作、製造生產或是氣候變遷等領域上，均帶來了許多改變，然而在人工智慧應用之同時，其也存在許多潛在風險如決策不透明、歧視或其他倫理與人權議題。 歐盟為求在全球競爭激烈的背景下，維護其於人工智慧相關領域的領先地位，並確保人工智慧技術於改善歐洲人民生活的同時，亦能尊重(respecting)人民權利，乃於今年(2020年)2月發布「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence)，將採投資及監管併用之方式，促進人工智慧應用與解決其相關風險，其對於未來促進人工智慧的應用(promoting the uptake of AI)與相關風險解決，計畫朝向建立卓越生態系統(An Ecosystem of Excellence)及信任生態系統(An Ecosystem of Trust)兩方面進行。 在建立信任生態系統中，歐盟提到因為人工智慧具有變革性的潛力，所以就信任的建立乃至關重要，未來歐洲人工智慧的監管框架除了須確保遵守歐盟法規外(包括基本權利保護與消費者權益維護之規範)，對於高風險性之人工智慧應用，其將強制要求需於銷售前進行合格評定(mandatory pre-marketing conformity assessment requirement)。而有關高風險性之定義，歐盟於該白皮書指出須符合以下兩個要件： 考量人工智慧應用之一般活動特徵，其預計會有重大風險的發生，例如在醫療保健、運輸、能源和可能屬於高風險的公共領域；以及 在預期用途或應用上都可能對個人(individual)或企業(company)帶來重大的風險，特別是在安全性(safety)、消費者權益(consumer rights)與基本權利(fundamental rights)上。 歐盟委員會目前針對於以上白皮書之內容與附隨報告，將向公眾徵詢意見至今年5月19日。
日本特許廳持續就專利商標查詢平台（J-PlatPat）進行效能優化國際智慧財產權的檢索、查詢，幫助技術、競爭的情報蒐集，是企業能夠規劃出智財布局的優先前提。日本特許廳為提升「專利商標查詢平台」（J-PlatPat）之功能及查詢便利性，規劃就現有平台機能進行擴充，預計在2019年5月時，全面改版完成。特許廳本次J-PlatPat的改版，主要更新或擴充項目包括：將設計專利及商標於審查、審判階段之文件納入可查詢之範圍，並縮短資料上傳時間，使相關文件於上傳隔日即可查詢；增加商標存續狀態之呈現，並增加已廢止商標之檢索；採用人工智慧進行翻譯，提升翻譯品質等；亦針對關鍵字、搜尋結果排序、圖面之運用、設計專利之圖面呈現方式進行優化。 改版後之專利、商標檢索系統便利性，大幅提升，使用上亦毋需支付任何費用。日本特許廳J-PlatPat（https://www.j-platpat.inpit.go.jp/）是個免費的資源，我國企業、學界的智財實務工作者可善加運用此平台，更有效率地達成技術和競爭情報檢索，在專利、商標的國際性競爭中勝出。
污者自付 中國大陸擬徵生態稅中國大陸能源基金會副主席楊富強日前透露，能源基金會、世界自然基金會與國家財政部正在研討開徵「生態稅」。目前，正在為能源對環境的影響成本進行核算，年內相關草案將出爐。 據中國大陸媒體報道，世界自然基金會氣候變化與能源項目負責人甘霖表示，生態稅主要目的就是為了保護生態環境和自然資源，向所有因其生產和消費而造成外部不經濟的納稅人課徵的稅收。 生態稅涉及所有消費化學能源的行業，讓企業去承擔環境成本，實現生態和資源價值的合理補償。目前，生態稅的標準正在研討中，不同的行業對應不同的稅收標準。這個標準與企業的排放有關。根據企業排放量的多少，制定一個限定的比例，再乘以企業的年生產量。也就是說，「企業污染的越多，承擔的環境成本就會越高。」 甘霖指出，目前綠色能源的環境績效還不能完全轉化為經濟效益，綠色能源單位建設投資高及利用率偏低，造成綠色能源價格較高，從而無法與傳統能源競爭，成為影響綠色能源發展的一個瓶頸。現在運用稅收手段，徵收生態稅，就是要使傳統能源價格升高，從而縮小傳統能源與綠色能源之間的差價，推動全社會積極使用綠色能源。
歐盟執委會發布《2019歐盟產業研發投資計分板》，美國和歐盟為世界研發投資最主要地區歐盟執委會（European Commission, EC）於2019年12月18日發布《2019歐盟產業研發投資計分板》（The 2019 EU Industrial R&D Investment Scoreboard）。產業研發投資計分板是歐盟每年出具一次的報告，2019年計分板報告包含2500家在2018-2019年間投入最多研發資金的企業，分別位於全球44個國家／地區，每一企業的研發投資金額超過3000萬歐元，總計約為8234億歐元，為全球研發支出的90%。在這2500家企業中，551家來自歐盟公司，為投資總額的25％；769家來自美國，為投資總額的38％；318家來自日本，佔13％；507家中國公司，佔12％。 報告中指出，2018年企業研發投資總額較2017年增加8.9%，主要是中國在全球研發資金投入比例不斷增加。另外，研發投資高度集中於大型企業；在這2500家企業中，前10大、前50大企業分別佔研發總額的15%和40%。前50大企業中，最多者為美國企業22家和歐盟企業17家。再從研發投資領域觀察，前三大領域分別為資通訊產業（38.7%）、健康（20.7%）和汽車產業（17.2%），佔總量的76.6%。但每一個國家重視的領域不盡相同，例如歐盟投資20%在資通訊、21.6%在健康、31%汽車，而美國的資通訊研發投資佔了52.8%、26.7%在健康，僅有7.6%在汽車。 再從個別企業研發投資排名來看，前四大企業分別為Alphabet、Samsung、Microsoft和Volkswagen。另外，報告統計在過去的15年中，有8家企業在全球研發投資金額排名中上升了70名以上，分別為：Alphabet、華為、蘋果、Facebook、阿里巴巴、Celgene、Gilead Sciences和德國馬牌；也代表這15年間資通訊、生技與汽車產業發展的重要性。