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。
歐盟執委會(European Commission)於去(2011)年10月公布一份「建立共通性智慧讀表功能要項及影響因素(Set of Common Functional Requirements of the Smart Meter)」調查報告,對於各會員國發出問券,調查對於建設智慧讀表(智慧電網SmartGrid系統首要基礎)之經濟評估要項,藉此瞭解各國於推動建立,所考量之優先因素及差異性,並藉此彙整出「成本效益評估項目(Cost Benefit Assessments , CBAs)」,建立歐盟層級之共通性功能要項,以利後續其他會員國援用導入之政策工具。 以及,歐盟執委會所屬聯合研究中心(Joint Research Centre , JRC),於去(2011)年7月亦公布一份「歐盟智慧電網關鍵挑戰及發展趨勢(Smart Grids: New Study Highlights Key Challenges and Trends in the EU)」研究報告,指出歐盟各會員國現今已投入219個智慧電網計畫,總經費達5.5兆歐元以上,並設立展示(Showcases)網站,供外界瞭解推動進度;此研究報告並指出,要健全智慧電網發展,除了大規模投入經費資源建設外,更應重視各會員國對於原既有能源管制規範之體檢審視;該報告呼籲各會員國應積極建立新世代智慧電網規範,因為於現有管制規範下,常導向各國推動實務,多僅強調可降低系統運作支出成本,而不是直接朝向升級為智慧性整合體系而發展,於現有監管模式(Current Regulatory Models)下,縱使眾多投資於智慧電網,亦無法出現突破性發展。該報告並倡議,新世代管理規範,至少應建立服務平台運作原則及遵守規範,並導引效益之公平分享。 此外,歐盟執委會於去(2011)年4月間,關於智慧電網發展重要法制政策之關鍵議題,亦曾發布「智慧電網創新發展(Smart Grids: From Innovation to Deployment)」政策文件,其中明列發展智慧電網,首要應重視資料隱私及安全性議題(Addressing data privacy and security issues),亦必須建立共通性標準(Developing common European Smart Grids standards),及提供優惠政策措施,並且應確保消費者資料接取(Access)權利,保證維持公開競爭市場並鼓勵增進消費者利益之各項發展。
宣傳板畫上商標及「即將開業」 Chanel控訴藝術展侵權奢侈品牌Chanel即將在加拿大郊區開設新的據點?在2014.05,一個嶄新的Chanel即將在此營業的招牌顯立在加拿大東丹佛區。 原來,這是一個名為丹佛藝術節(Art of the Danforth)即將於2014.05.11展開,在東丹佛舉辦、超過20個展覽作品的大型免費的公眾藝術活動。藝術節總監Asad Raza表示,這個展品由藝術家Mahmood Popal負責構思,期望能藉此探討「去高檔化」議題,並透過展品「抓住第一間奢侈品店進入尋常百姓家的一刻」。因此,在一塊黑色大型展板上,畫上Chanel的商標和名稱,並寫上「即將開業」字樣。而這樣的表現方式,並未有實際銷售或與Chanel競爭的目的,僅僅是作為一個豎立在地面上的裝置藝術。 對此,Chanel加拿大發言人表示,Chanel即代表了其品牌精神、價值及形象,如果任何人有需要使用,應事先知會Chanel,並獲得Chanel授權同意:「我們希望在使用前應要向我們提出詢問,主要是為了確保這樣的使用方式或內容符合Chanel的品牌價值、形象、及企業願景。此外,Chanel標識之使用有一定的規範,從不會以其他的變動方式去使用Chanel標識,避免發生減損Chanel的品牌形象的情況。舉例來說,我們從來不使用這個標誌的方式與雙“C”以上的香奈兒標誌。如果使用人在用之前,可以事先與我們做溝通,我們也可以進行相關的控制,並使它看起來更真實。」 針對本件的使用,Chanel加拿大發言人事後表示,當確定是公共藝術的使用時,就未採取相關的訴訟措施,但如果未獲授權使用品牌Chanel的商標而有侵權情形時,將會考慮提起訴訟。
中國大陸之國家互聯網信息辦公室發布《國家網絡安全事件報告管理辦法》中國大陸之國家互聯網信息辦公室於2025年9月11日發布《國家網絡安全事件報告管理辦法(下稱網安事件管理辦法)》,並將於2025年11月1日施行。網安事件管理辦法規定中國大陸之境內建設、營運網路或透過網路提供服務的網路營運者,於發生網路安全事件時的報告程序。 網安事件管理辦法值得注意或供我國參考有二者:一、與委外廠商之契約以其協力報告義務:該辦法第5條要求網路營運者應當以契約等形式,要求網路安全、系統維運服務提供商(含個人)向網路營運者報告監測發現,並協助網路營運者依辦法報告網路安全事件。簡言之,其透過法律監管網路營運商與委外廠商之間的契約或類似契約,以及報告之協力義務。二、個人資料與網路安全的關聯性:網安事件管理辦法透過《網絡安全事件分級指南》將網路安全事件分為1.特別重大網路安全事件、2.重大網路安全事件、3.較大網路安全事件、4.一般網路安全事件,四種分級。除關鍵基礎設施的中斷運行以外,前三個事件分級將100萬人、1000萬人、1億人以上公民個人資料丢失或被竊取、篡改、假冒,認定為較大網路安全事件以上等級,使大型網路安全事件與個人資料進行連接。換言之,網路安全事件不再僅是資安面的影響,公民個人資料完整性等法律概念逐漸進入資安領域,法律專業的投入將可能是網路安全發展中需審酌的範疇。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現