電信產業號碼資料庫之應用與法制議題－以個人隱私保護為中心
根據美國公共電視台在2016年1月6日的新聞，指出生物支付將可能成為新興支付工具。生物支付之定義為利用生物辨識(biometric)技術驗證個人生物特徵，諸如：指紋、虹膜等進行支付。採用生物支付技術，未來將無須使用信用卡或行動裝置，僅需要個人生物特徵之辨識即可完成交易。此轉變將使未來交易更加快速、便利，但同時，生物支付的安全性卻也不無疑義。 即便生物辨識屬於高層級的資訊安全保護機制，但水能載舟，亦能覆舟。生物辨識利用生物不可變之特性進行身分識別，涉及高度個人隱私，為妥善保護個人資訊安全，需訂立生物辨識相關規範加以管制，否則將衍生許多法律問題。 例如：在2015年6月，美國線上出版商Shutterfly公司被控訴違法蒐集個人資料。原告稱其並非Shutterfly公司之註冊使用者，也從未同意其生物辨識資訊被該公司蒐集，但其面紋(Face print)卻被上傳至該公司網站，並標註姓名，儲存在自動針對相片標記臉部辨識系統之資料庫。 依據BIPA針對生物辨識定義及蒐集規範： 1.第10條： 生物辨識之態樣，包含視網膜、虹膜掃描、指紋或是手部、臉部外觀之掃描，但不包括簽名、照片、用於科學檢測之人體樣本、頭髮顏色等。 2.第15條(a)： 規定公司蒐集個人生物特徵資訊應有相關規範供公眾查閱，並應提供生物辨識資訊之保管及銷毀日期及相關資訊。 3.第15條(b)(1)： 蒐集生物辨識資訊應告知當事人。 Shutterfly公司提出要求法院不受理之抗辯，主張BIPA規定之臉部外觀，其文意解釋應為物理上個人親自接受掃描所得之資訊，並非原告所主張以照片辨識之臉部外觀，但法院認為Shutterfly之主張並不合理，因此同意受理此案。 觀察該案可發現，儘管生物辨識提高資訊安全之保護，但相關法規範解釋仍待實務完備。另一方面，生物特徵資訊極易被他人蒐集，因此，如何建置蒐集個人辨識資訊及完善相關措施，也是推行生物支付措施所需突破的關口。
巴西施行數位兒童及青少年法巴西於2026年3月17日施行《數位兒童與青少年法》（Estatuto Digital da Criança e do Adolescente, Digital ECA）及相關施行細則，該法目的在於強化18歲以下的未成年使用者在數位環境中的安全及隱私，並打擊針對未成年人的性剝削與誘拐等數位犯罪。該法的規範對象包含所有在巴西營運的數位產品或服務提供者、數位平臺、應用程式商店、作業系統，以及以自然語言互動的生成式人工智慧提供者，規範對象須在巴西設置法律代表。Digital ECA要求規範對象應盡內容審核義務、禁止操縱性設計、建立年齡驗證機制及家長監督規範，Digital ECA規範廣告不得有利用兒童缺乏判斷力的設計，並落實預設安全設計。 Digital ECA要求當數位平臺辨識出涉及性剝削或暴力的犯罪內容時，數位平臺無須經法院核發命令，即應主動立即移除內容並通報「國家通報篩選中心」，此外，數位平臺應提供16歲以下使用者帳號與監護人連動的功能，擁有100萬以上未成年用戶的大型平臺須進行兒少的安全與健康影響風險評估。另一方面，新聞及體育內容提供者有編輯控制權得豁免年齡評估（assessment），若服務滿足「提供兒少適當內容的兒童帳戶」與「配備家長監督過濾系統」，擁有編輯控制權或提供授權內容的服務亦可豁免年齡評估。 Digital ECA的年齡驗證從「使用者自我宣告」轉向「驗證系統」，以防止未成年人接觸不當內容。該法要求應用程式商店與作業系統須免費提供年齡資訊給數位服務提供者，但禁止其揭露具體出生日期或使用者畫像分析。年齡驗證須遵循比例原則、資料最小化、安全性與透明度原則，且禁止將驗證蒐集的個人資料用於其他商業目的，巴西國家保護資料管理局（Autoridade Nacional de Proteção de Dados, ANPD）後續將制定技術要求及指引並進行監管。 近年歐美國家陸續制定青少年及兒童數位保護相關法規，進一步推動年齡評估及數位身分法制政策。在持續變化的數位環境中，避免未成年人接觸非法或有害內容成為保護青少年及兒童的必要手段，各國相關立法例及政策值得持續追蹤。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
二氧化碳減量 環保署建議政策環評環保署近日表示，一九九八年所訂二氧化碳減量標準無法達成，建議參考經濟合作暨發展組織（ OECD ）模式，在二○二五年年平均成長率降為一％，對工業、能源和交通等有影響環境之虞的政策實施「政策環評」。但學者研究認為，及早因應比延後減量更有利。依據環保署所提出對溫室氣體減量根本問題，所牽涉的工業、能源和交通等重大政策進行政策環評，首當其衝包括蘇花高、中油八輕和台塑大煉鋼廠恐都將接受「檢驗」。 除鋼鐵排放持續逐年增加，國內前一百大公司的溫室氣體排放量佔工業部門排放量九成，住商和運輸部門執行情況也差。尤其推動汽燃費改隨油徵收一直未落實，交通政策以大量資金投注在新道路建設，吸引更大車流，應檢討整體運輸政策。 在策略上，應根據現有環境影響評估法第廿六條，訂定「政府政策環境影響評估作業辦法」，對國家溫室氣體減量最根本所在的工業、能源、交通政策，以及其他有影響環境之虞政策，都應實施「政策環評」，並應建立現有能源價格和徵收碳稅討論機制。