英國Ofcom「個資與隱私」報告

  針對告知消費者個資使用方式以及確保消費者對個資利用之參與及意見表達,英國通訊傳播管理局(The Office of Communications, Ofcom)於2015年6月17日公布委託德國顧問公司WIK-Consult進行之「個資與隱私」(Personal Data and Privacy)報告。報告指出,雖然法規要求在處理個資前必須獲取相關消費者的告知同意,但事實是消費者並未在線上實際閱讀隱私權政策條款,這個問題則由於智慧聯網大幅促進了裝置間的互聯性與資料的流通而更形嚴重。報告表示,雖然資料流通的本質不變,但僅因互聯裝置數量倍增就足以讓可近用與分析的資料呈等比級數成長,要在線上對這些遍及生活各層面的資料進行追蹤也就難上加難。

  對於這個起因於智慧聯網興起的問題,報告認為政府可能必須利用更複雜的契約關係加以規範。因為隱私權政策要能透明,必須指出究竟是哪些人會在何時以哪種方式為了何等目的去近用相關資料,但這勢必會讓隱私權政策條款更加冗長,這不但與隱私權政策盡可能應簡潔易懂相違,消費者也更不可能實際去閱讀。此外報告也指出,機台或裝置在智慧聯網下能夠在幾乎沒有人為介入的情況下進行溝通,此將大幅壓縮消費者能夠得知個資蒐集與使用方式的機會,智慧聯網也讓消費者可能根本沒有察覺其正在使用的裝置實際上已經與網路連線。另一方面,隨著互聯複雜性的大幅提高,有意或無意揭露個資也將帶來更多的潛在不利影響。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 英國Ofcom「個資與隱私」報告, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7291&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/03)
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為杜絕網路盜版行為,美國網路服務提供者合作建置Six Strikes系統

  美國電影協會(Motion Picture Association of America, MPAA)和美國唱片業協會(Recording Industry Association of America, RIAA)於2011年6月共同組成著作權資訊中心(Center for Copyright Information,簡稱CCI),並說服Verizon、AT&T、Time Warner、Comcast、Cablevision等美國5大網路服務提供者加入,簽訂備忘錄,表示合作建置「著作權警告系統(Copyright Alert System,簡稱CAS)」,又謂「Six Strike系統」,該網站可向有提供下載非法檔案服務之網站業者發出警告或給予處罰,預計於2013年正式運作。   所謂「Six Strikes」,係指網路服務提供者發現有盜版行為時,會發出不同程度的6次警告。至於Six Strikes系統運作方式,係由各網路服務提供者自行決定要採取可有效打擊網路盜版的方式。目前美國5大網路服務提供者中,除Comcast及Cablevision以外,其它3個網路服務提供者已公開Six Strikes警告措施內容。   基本上,第1、2次警告屬於「通知(notice)」,僅利用電子郵件或電話通知使用者已侵害著作權;第3、4次警告屬「承認(acknowledgement)」,即利用彈跳視窗(pop-up)告知使用者侵害著作權情形已有3次以上等訊息,並且使用者應點選該告知侵權訊息之彈跳視窗方可進入其欲瀏覽的網站,使用者若點選視窗則視為其承認本身侵權行為;第5、6次警告則屬「因應措施(mitigation)」,即其它3個網路服務提供者會讓使用者感受到上網速度變慢,或是直到使用者上完著作權教育課程前,不讓其進入常瀏覽的網站等措施,而使用者亦可對網路服務提供者採取的措施提出異議。   但仍有論者對此提出不同看法,諸如若使用者利用虛擬私人網路(VPN)或非BitTorrent之檔案共享形式,分享檔案,即可迴避Six Strikes系統,或有論者認為侵權與否應由法院判斷,而非由網路服提供者逕行判斷等質疑,此一系統後續發展有待進一步關注。

法國《數位服務稅法》(Digital Services Tax Act)

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世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。

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