何謂「無人機」？
無人機(Drone)也就是無人飛機或無人飛行器(Unmanned Aerial Vehicles, UAV)，具備自動飛行系統的簡易模型飛機，自動飛行系統內可能包含一電腦作業系統、一套衛星導航裝置、羅盤功能、氣壓高度計、偵測器及設計飛行之軟體等等，簡稱無人機。茲因電子與無線傳輸科技進步，無人機在國際間掀起流行，近來無人機之使用引發安全疑慮，促進各國重視無人機的使用與法制管理。目前國際間陸續針對無人機立法管理的有美國、日本及歐盟等，我國行政院亦於2015年9月24日通過「民用航空法」部分條文修正草案因應無人機遙控管理規範。觀諸國際立法及修法趨勢，無人航空器之管理，包括無人機的體積、重量、使用用途、使用區域限制、使用時間限制、飛行速度或方法、飛行高度限制等，且亦須重視安全、隱私、資料保護、損害責任與保險相關問題，以及無人機所有權明確判別之方式等，因此我國未來就無人機相關管理規範或可參考先進國家重要管理規定，擬定更適合我國之「無人航空器管理規則」，俾利發展新興科技無人機市場時，同時能兼顧確保個人、國家與領空安全之規劃。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國於2019年1月通過「開放、公開、電子化與必要的政府資料法」(Open, Public, Electronic, and Necessary Government Data Act)，以下簡稱「政府資料公開法」，於2018年12月經參議院、眾議院通過後，2019年1月14日經美國總統川普簽署公布，為具拘束力的聯邦法。 聯邦政府往往擁有大量的寶貴資料，本法旨在要求聯邦政府機關在網路上開放發布其非敏感性資料時，應以機器可讀取的格式為之，使之更容易透過手機或其他電子設備使用(access)。意在擴大對政府資料的使用和管理，及促進私部門的創新，讓其它政府單位、各個組織或每個人都能使用這些資訊，使政府資訊透明化，同時兼顧隱私與國家安全議題。 政府資料公開法的內容係將歐巴馬總統於2013年5月9日簽署生效的「政府資訊應具有開放性和機器可讀性」(Making Open and Machine Readable the New Default for Government Information)之行政命令(Executive Order)，正式立為聯邦法，促使數位政府之政策未來以開放為原則、不開放為例外。有論者認為本法原為行政指導性質之行政命令，改以法律位階為之，其原因係為了讓開放政府資料永續發展，以成文法框架拘束政府機關。 因此，該法內容在於修正美國法典第44編第35章「協調聯邦資訊政策」（Coordination of Federal Information Policy）之部分條文，主要重點整理如下： 第3502條中定義了資料資產(data asset)、開放政府資料資產(open Government data asset)、機器可讀性(machine- readable)和開放授權(open license)等。其中，「開放授權」之定義首次見於本法條文中，係指將資料資產開放供公眾近用時，針對該資料資產提供以下法律保障(legal guarantee)，包含：允許公眾在毋須支付任何成本即可使用(at no cost to the public)，而對於該資料資產的重製、發布、散布、傳播、引用，或改作皆不會受到限制。 聯邦政府向公眾釋出資料集時，除因智慧財產權之規定外，原則上不得加諸任何限制而影響到人民對於該資料的使用或再利用，並應以機器可讀格式(machine-readable)、開放格式(Open Format)、開放標準(Open Standard)的基礎下提供。 要求聯邦政府利用開放資料來強化其決策機制。 要求美國政府審計辦公室(Government Accountability Office, GAO)透過定期監督，來確保聯邦政府的問責制運作(accountability)。意即，GAO應向國會提交一份報告，該報告總結對機關的調查結果和趨勢，並給予其適當建議。(美國政府審計辦公室之角色為國會的監督審計機構，係立法部門的一部份，主要職責為協助、改善聯邦政府所訂的各項計畫及政策，向國會提供客觀、平衡的資訊。) 在第3520條、3520A條中，規範聯邦機構須編制首席資料專員(Chief Data Officers, CDO)及首席資料專員理事會(CDO Council)，負責資料治理和執行其職責，並確保該機構遵守本法。
美國仍有千萬民眾無法接取寬頻網路美國聯邦通訊委員會FCC於2010年7月20 日發布第六次寬頻建設調查報告（Sixth Broadband Deployment Report），指稱「仍有1400萬到2400萬的美國人仍無法接取下載4Mbps、上載1Mbps的寬頻網路服務，並且幾乎沒有可能立即為這些人裝設寬頻網路。」從而FCC在報告中做出了「寬頻網路並未以合理、符合時代需求的方式對全民推廣佈建」（Broadband deployment to all Americans is not reasonable and timely）的結論。 自1996年通訊法（第706節）要求FCC應每年針對「寬頻普及」的狀況進行評估以來，FCC是第六次針對此議題發布調查報告。報告指出，雖然寬頻建設在過去10年中已有顯著的成長，但在如北卡羅萊納州、德州、密西西比州等地的鄉村地區，仍有不成比例的多數民眾並無法接取寬頻網路，因為網路服務提供者在這些區域中看不到佈建寬頻網路的經濟利益。 目前只有65%的美國民眾能在家中接取高速寬頻服務。今年3月公布的「國家寬頻計畫（National Broadband Plan）」，FCC則設定目標，希望利用教育方案和公私合作伙伴策略（public-private partnerships）來推動網路的基礎建設，在2020年前達到90%美國民眾可在家接取高速寬頻服務的目標。為此，FCC將重整普及服務基金，引進創新策略釋出新的行動寬頻頻譜、除去對基礎建設（包括路權與電線桿等的接取權）的投資障礙。 值得注意者，這份報告同時將家戶寬頻接取網路的基本速率從2Mbps提升到下載4Mbps、上傳1Mbps。
數百萬計個人資料遭竊取 引起美國重視資料保護美國接連發生電腦仲介商 ChoicePoint 與 NexisLexis 分別於 2004 年 10 月及 2004 年 4 月電腦遭入侵，數以百萬計的個人資料被竊取之事件，使得個人資料外洩的問題，受到美國國會的強烈關注。此一事件的發生，同時讓大家注意到加州資料庫外洩通知法（ SB1386 ）對於消費者保護的重要性。 SB13866 法要求持有個人敏感資料的組織、企業，當資料外洩時，需立即通知當事人。 Choice point 此次即是迫於加州州法的規定，於 2005 年 2 月通知了 3 萬 5 千名加州州民關於其個人資料遭受竊取的的消息。 鑑於個人資料保護的重要性，美國國會議員 Charles Schumer ( 紐約州 ) and Bill Nelson ( 佛羅里達州 ) 仿照 SB1386 加州立法，於 2005 年 4 月 12 日舉辦了「 2005 年個人資料保護風險通知義務法案」（ Notification of Risk to Personal Data Act of 2005 ）的公聽會。草案建議成立聯邦性法律，要求企業或政府，一旦其持有之個人資料遭到竊取，即需通知當事人。本草案同時明訂企業或政府應通知的事項；並擬允許，讓資料遭竊的個人，可於其信用報告中顯示其 7 年內可能遭受詐欺警告的紀錄。 本法案中除了包含 SB1386 的規定外，也對販賣個人敏感資料進行規範，並要求聯邦貿易委員會（ Federal Trade Commission ）設立相關組織，以協助資料遭竊之被害者。
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。