美國聯邦第六巡迴上訴法院於2016年4月13日就U.S. v. Timothy Ivory Carpenter & Timothy Michael Sanders案作出判決,裁定執法機關在未取得搜索令的情況下要求出示或取得手機位置記錄,並不違反憲法增修條文第4條。美國憲法增修條文第4條規定:「人人具有保障人身、住所、文件及財物的安全,不受無理之搜索和拘捕的權利;此項權利,不得侵犯;除非有可成立的理由,加上宣誓或誓願保證,並具體指明必須搜索的地點,必須拘捕的人,或必須扣押的物品,否則一概不得頒發搜索令。」
本案事實係聯邦調查局取得兩名涉及多起搶劫案之嫌疑人的手機位置,而根據手機位置之相關資料顯示,於相關搶案發生之時間前後,該二名嫌疑人均位於事發地半英哩至兩英哩的範圍內,故該二名嫌疑人隨後被控多項罪名。在肯認與個人通訊相關之隱私法益的重要性的同時,聯邦第六巡迴上訴法院認為,「縱使個人通訊之內容落於私領域,但是為了將該些通訊內容自A地至B地所必須之資訊,則非屬私領域之範疇。」聯邦第六巡迴上訴法院拒絕將憲法增修條文第4條的保護延伸至像是個人通訊或IP位址等之後設資料(metadata),其原因在於,蒐集此等資訊或記錄並不會揭露通訊的內容,因此本案之嫌疑人就聯邦調查局所取得之資訊並無隱私權之期待。法院認定,此等行為不同於自智慧型手機取得資訊,因為後者「通常而言儲存了大量有關於特定使用人之資訊。」
2015年11月9日,美國聯邦最高法院拒絕審理Davis v. United States案,該案係爭執搜索令於執法部門要求近用手機位置資料時之必要性。加州州長Jerry Brown於2015年10月亦簽署加州電子通訊法(California Electronic Communications Act, CECA),該法禁止任何州政府的執法機關或其他調查單位,在未出示搜索令的情況下,要求個人或公司提供具敏感性之後設資料。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會於所公告之電子電機廢棄物回收法令檢視報告(Review of an EU Directive on Recycling Waste Electrical and Electronic Equipment)中建議,對於產品製造商之回收目標規範標準,應從現行概括固定值:每年人均4kg(4kg/capita per year)回收目標,改為變動式比例值:以現行市場商品平均量之65%,作為規範目標並且,由於法令規範課予產品製造商強制回收責任,市場實務上,也出現了產品製造商為了達到WEEE要求規範目標值,轉而向民間回收業者收購「回收憑證(Recycling Certificates)」,並且,因為供需失衡問題,造成回收業者隨意喊價的情形,也多所見聞。 而歐盟執委會為進一步落實環境保護政策,還是打算維持原案,提議對於WEEE規範內容進行檢討修改,並建議各會員國於國內法令增加誘因及鼓勵措施,導引協助產品製造商擴大回收體系、檢視改善回收管理系統,而更具能力對於提高目標規範,能夠落實遵循之。歐盟執委會此項法令修改提議,是否得以真正落實未來立法中,值得再加以觀察。
日本通過法案 明確列出無人機禁止飛行範圍有鑑於今年4月底,一架攜帶具有放射性物質的小型無人機墜毀在日本首相官邸的屋頂上,對元首維安構成威脅,日本政府為此決定加強無人機管控。日本國會並於9月通過民用航空法(Civil Aeronautics Law)修正案,明確列出無人機禁止飛行範圍,違反者最高將可處以50萬日圓(約4,200美元)以下罰鍰,但因災害或自然事故發生而利用無人機進行救援、搜索行動不在規範範圍。 法案主要修正內容為,特定空域未經申請不可飛行,例如禁止無人機飛越人口密集的住宅區及機場周邊區域,人口密集地區,以每平方公里人口4,000人為界,因此東京都23區和主要區域城市,將會列為無人機禁航區。另外,在舉行慶祝活動及展覽等會吸引大批群眾暫時聚集的地區上空,無人機亦不可飛行。 然而,通過申請後的飛行區域,仍須遵守幾項要求,如無人機須於日間目視範圍內飛行、無人機與人員及建築物必需保持一定距離,以及未經政府許可,夜間不可使用無人機,並禁止無人機裝載爆炸裝置等會造成人員傷害或財物損失的危險物品。除此之外,並定義「無人機是透過遠程遙控或自動駕駛儀器飛行,且無人機作為機器不能搭載乘客」,但輕量型玩具飛機不包含在內。修訂後的法案將於今年年底前開始施行。 此外,下議院目前仍審議有關禁止無人機靠近重要設施,包含首相官邸、國會、皇宮、核電廠之草案。
Facebook支付5.5億美元解決涉及侵犯隱私的訴訟案使用過Facebook(臉書)上傳照片時,不難發現其內建功能可透過臉部辨識「自動標記」(tag)好友的功能,建議用戶標記照片內的人物,而自從該功能於2011年啟用後,始終存有侵害用戶隱私權的疑慮。本案訴訟自2015年開始,及針對臉書「自動標記」的標籤建議功能爭論。美國於2018年經美國聯邦法院裁定,該功能在未經用戶同意的情況下蒐集並存儲相關使用者的生物特徵資料(biometric data),違反美國伊利諾州(Illinois)生物識別資料隱私法(Biometric Information Privacy Act)。雖然臉書已開始公開與用戶說明其可選擇關閉其識別功能,並針對上述聯邦法院判決提出上訴,卻仍於2019年8月敗訴。因此臉書同意以5.5億美元和解,用於支付伊利諾州的用戶(符合條件的)及訴訟相關費用。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。