英國資訊專員辦公室關於退出歐盟後續個資保護回應與未來影響
英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)表示不論是否仍為歐盟會員國，英國仍需要明確有效的資料保護法，而關於公投退出歐盟(Brexit)結果，ICO發言人表示：「資料保護法是屬地的，不問公投結果為何，若英國不再是歐盟的成員國，即將施行的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)亦不會直接適用於英國。然若英國希望在平等條件下的歐盟單一市場進行交易，我們必須證明資料保護是充足的，亦即英國資料保護標準必須符合2018年即將施行的歐盟的資料保護監管框架。對於許多跨境經營的企業與服務而言，遵循資料保護法律與歐盟一致性規範，既是企業組織，亦是消費者和公民所關注重點。ICO致力於與其他國家的監管機構密切合作，而且未來亦是如此。目前明確的法律保護相當重要，且考量到經濟發展，ICO會向政府提出建議，英國相關法規之改革仍屬必要。」
Brexit後，英國企業資料仍需傳輸至第三國，因此英國可能需爭取類似於瑞士、加拿大等，由歐盟執委會認定資料保護符合充足保護水準之模式；或是尋求類似歐盟與美國針對資料傳輸協議模式。然而目前英國的資料保護法(Data Protection Act 1998)與當前的歐盟資料保護指令仍具一致性，而目前資料從英國傳輸至第三國仍然需依標準契約條款(Standard Contractual Clauses)，或英國授權有約束力的企業自我拘束規則(Binding Corporate rules)，然而目前英國退出歐盟程序進行中，相關資料保護傳輸之法規範，仍待後續密切觀察。
- 1.Information Commissioner
- 2.Information Commissioner
- 3.European Commission, Commission decisions on the adequacy of the protection of personal data in third countries
- 4.Data Protection Act 1998
- 5.European Commission, Model Contracts for the transfer of personal data to third countries
- 6.European Commission, Overview on Binding Corporate rules
- 7.John E Dunn, Brexit and the GDPR - why leaving the EU will make life harder for enterprises
- 8.Alan Charles Raul, William RM Long and Cameron F. Kerry, Amid news of Brexit, UK ICO seeks to provide reassurance
- 9.Liz Fitzsimons and Rebecca Sherry, Brexit: the impact on General Data Protection Regulation
孫鈺婷
專案經理 編譯整理
1.Information Commissioner's Office, Referendum result response, https://ico.org.uk/about-the-ico/news-and-events/news-and-blogs/2016/06/referendum-result-response/ (last visited June 29, 2016).
2.Information Commissioner's Office, Statement on the implications of Brexit for data protection, https://ico.org.uk/about-the-ico/news-and-events/news-and-blogs/2016/04/statement-on-the-implications-of-brexit-for-data-protection/ (last visited June 29, 2016).
3.European Commission, Commission decisions on the adequacy of the protection of personal data in third countries, http://ec.europa.eu/justice/data-protection/international-transfers/adequacy/index_en.htm (last visited June 29, 2016).
4.Data Protection Act 1998, http://www.legislation.gov.uk/ukpga/1998/29/contents (last visited June 29, 2016).
5.European Commission, Model Contracts for the transfer of personal data to third countries,http://ec.europa.eu/justice/data-protection/international-transfers/transfer/index_en.htm (last visited June 29, 2016).
6.European Commission, Overview on Binding Corporate rules, http://ec.europa.eu/justice/data-protection/international-transfers/binding-corporate-rules/index_en.htm (last visited June 29, 2016).
7.John E Dunn, Brexit and the GDPR - why leaving the EU will make life harder for enterprises, http://www.computerworlduk.com/security/brexit-gdpr-why-leaving-eu-will-make-life-harder-for-enterprises-3641825/ (last visited June 29, 2016).
8.Alan Charles Raul, William RM Long and Cameron F. Kerry, Amid news of Brexit, UK ICO seeks to provide reassurance, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=2818ea08-7eb3-4ab0-9919-0d43864f4a57 (last visited June 29, 2016).
9.Liz Fitzsimons and Rebecca Sherry, Brexit: the impact on General Data Protection Regulation, http://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=f14861a6-7338-458a-b32c-cedd05c6facf(last visited June 29, 2016).
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。
英國衛生部將建立之病歷資料庫挑動隱私保護議題之神經英國衛生部(Department of Health)於5月21日公布新的國家衛生政策，政策中指出，未來將建立資料庫，透過建設完善醫藥資訊之流通分享機制可改善對於病患之醫療服務以及促進學術研究之發展，當局承諾將採取適當之保護措施以妥善保護當事人之個人資料。然而，該政策同時亦承認對於病患資料匿名化之措施仍可能侵害當事人之隱私權。 當局指出，為了保護當事人之權益，將個人資料匿名化實屬必要，然而，對於醫療院所而言，縱使已經將個人資料匿名化，但透過其他相關資訊包含年齡、性別、血型、身高或者體重等，仍可能間接識別出當事人之個人資料。 衛生部重申建立資料庫分享當事人之個人醫療資料將可有效促進學術研究之發展，但將會透過當事人同意以及確實匿名化之機制保護當事人之個人資料。另外，衛生部於該政策中指出未來將要求英國之醫療機構必須於內部建立系統，使患者、當事人可有管道查詢其留存於資料庫之資料。 英國之隱私保護專員指出，由於此政策涉及敏感性個人資料之蒐集，所以其針對衛生部之政策規畫將持續關注，以確保當事人之隱私權。
網路中立管制在美國與歐盟的新發展 何謂「商標名稱通用化」？商標具有表彰商品來源之功能，其設計為配合商品特色而具有識別性。商標註冊後，若不具有識別及表彰商品來源之特徵，而失去商標應有之基本功能，依據商標法第63條第4款，不具識別性之商標，無法主張商標專用之權利。商標名稱通用化，即是指原本具有識別性之商標，通常為著名商標，因為社會大眾消費習慣以及認知的改變，變成商品的通用名稱，此時即認該商標失去識別性，失去法律保護。 商標名稱通用化形成之原因不一，可能是企業經營者設計商標時，有意使用社會大眾熟悉之名稱作為商標，也有可能非商標權利人自己故意造成，特別是著名商標，容易流於通用化。例如，「可樂（cola）」一詞由可口可樂（coca cola）公司率先註冊使用，但於消費者心目中已成為特定碳酸飲料之名稱，則不得由可口可樂公司獨占使用；又如火柴盒玩具汽車，為火柴盒大小包裝之玩具，企業經營者以 matchbox 作為該玩具的文字商標，但美國聯邦最高法院認為matchbox屬於該商品之通用名稱，否認其商標權。 實務上判斷商標名稱通用化，以該商標名稱在一般消費者心目中認識的主要意義為標準。一個經過市場行銷之註冊商標名稱，若在消費者心目中屬於商品通用名稱，而非特定商品來源，則表示該商標名稱已不具備商標功能，不受法律保護。