歐洲聯盟法院(CJEU)佐審官 (Advocate General ) Paolo Mengozzi 於今年(2016) 9月8日提出一份不具拘束力之「航空乘客個人資料共享協議(草案)」( European Union on the transfer and processing of passenger name record data (“PNR Agreement”)) 法律意見,認為協議應遵守歐盟憲章有關人權之基本原則。此份法律意見為歐洲聯盟法院首次就國際協議草案,檢視與歐盟憲章有關規範之一致性。
[背景]
PNR協議草案於2010年5月開始協商,2014年6月25日簽署。主要以反恐為目的讓歐盟與加拿大交換航空乘客資訊(包括旅客姓名、旅行日期、行程記錄、機票、聯繫資訊、旅行社等其他有關資訊)。除加拿大之外,歐盟亦與美國、澳洲簽有類似資料共享協議。關注到PNR協議有關隱私、人權之議題,歐盟議會將PNR協議提至歐洲聯盟法院審議。
[法律意見]
佐審官認為,協議同意在特定條件下就限定目標之乘客蒐集其敏感資訊,未違反歐盟憲章;然PNR協議草案仍有部分內容違反歐盟憲章:即草案允許歐盟、加拿大主管機關使用乘客姓名等數據,已逾越預防恐怖組織犯罪和跨國犯罪的必要範圍。
因歐洲聯盟法院去年已廢除歐盟與美國之間之安全港(Safe Harbor)法案,隨後雖起草隱私保護協議(Privacy Shield),但仍有意見質疑隱私保護之完整性。PNR協議草案法律意見之提出,可窺歐盟關於隱私保護之立場。
歐盟個人資料保護委員會 (European Data Protection Board, EDPB)在徵詢公眾意見後,於今(2023)年5月24日通過了「歐盟一般資料保護規則行政裁罰計算指引04/2022」(Guidelines 04/2022 on the calculation of administrative fines under the GDPR)。此一指引,旨在協調各國資料保護主管機關(Data Protection Authorities, DPAs)計算行政罰鍰的方法,以及建立計算《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR )裁罰金額的「起點」(Starting Point)。 時值我國於今(2023)年5月29日甫通過《個人資料保護法》之修法,將違反安全措施義務的行為提高裁罰數額至最高1500萬,金額之提高更需要一個明確且透明的定裁罰基準,因此該指引所揭露的裁罰計算步驟值得我國參考。指引分為五個步驟,說明如下: 1.確定案件中違反GDPR行為的行為數以及各行為最高的裁罰數額。如控管者或處理者以數個行為違反GDPR時,應分別裁罰;而如以一行為因故意或過失違反數GDPR規定者,罰鍰總額不得超過最嚴重違規情事所定之數額(指引第三章)。 2.確定計算裁罰金額的起點。EDPB將違反GDPR行為嚴重程度分為低度、中度與高度三個不同的級別,並界定不同級別的起算金額範圍,個案依照違反GDPR行為嚴重程度決定金額範圍後,尚需考量企業的營業額度以定其確切金額作為裁罰數額起點(指引第四章)。 3.控管者/處理者行為對金額的加重或減輕。評估控管者/處理者過去或現在相關行為的作為加重或減輕的因素而相應調整罰鍰金額(指引第五章)。 4.針對各違反行為,參照GPDR第83條第4項至第6項確定行政裁罰上限。GDPR並沒有對具體的違反行為設定固定的罰款金額,而是對不同違反行為規範了裁罰最高額度上限,EDPB提醒,適用第三步驟或下述第五步驟所增加的額度不能超過GDPR第83條第4至第6項度對不同違反行為所訂的最高額度限制(指引第六章)。 5.有效性、嚇阻性與比例原則的考量。個資保護主管機關應針對具體個案情況量以裁罰,必須分析計算出的最終額度是否有效、是否發揮嚇阻以及是否符合比例原則,而予以相應調整裁罰額度,而如果有客觀證據表明裁罰金額可能危及企業的生存,可以考慮依據成員國法律減輕裁罰金額(指引第七章)。 EDPB重申其將不斷審查這些步驟與方法,其亦提醒上述所有步驟必須牢記,罰鍰並非簡單數學計算,裁罰金額的關鍵因素應取決具體個案實際情況。
澳大利亞提出政府資料共享法案澳大利亞總理及內閣部(The Department of the Prime Minister and Cabinet,PM&C)之國家資料委員辦公室(Office of the National Data Commissioner)於2020年12月9日提交「澳大利亞資料可用性及透明度法案」(Data Availability and Transparency Bill 2020)至澳大利亞國會(Parliament of Australia),國會並已完成一讀及二讀 。 該法案旨在建立一個新的公部門資料共享方案,將原先未開放的公部門資料,透過本法案所設計的共享公部門資料相關管理制度,以促進公部門資料的可存取性及保障措施的一致性,藉此提高公部門資料透明度和大眾利用公部門資料的信心。 該法案所設計的資料共享機制,係由作為「資料保管者」(Data custodians)的各聯邦部門和州政府,自行或透過「被認證的資料服務提供者」(Accredited data service provider,下稱ADSP)共享其所保管的政府資料,使「被認證的利用者」(Accredited user,下稱利用者)得以利用之。 另外,該法案要求資料保管者必須在符合資料共享要件的情況下,才能共享資料,要件包含: 1、資料共享目的:係指該法案只允許資料保管者基於「提供政府服務」、「通知政府政策和計畫」、「研究與開發」等三個目的分享資料。倘涉及國家安全及犯罪調查等需要特殊監督利用機制的政府資料,則不包含在內。 2、資料共享原則:包含符合公共利益或道德評估之計畫;具備適合共享資格的人員;安全環境;資料最小化;合目的產出等五個原則。 3、資料共享協議:資料保管者與利用者之間,必須簽定「資料共享協議」,該法案有規定資料共享協議的應記載條款。 滿足上述要求時,該法案使原先被法律限制共享,或單純未積極開放的資料,都得以在利用者提出要求後,於符合要件及資訊保密相關法規後共享。反之,若不符合法案的要求,則不得共享資料,回復到原先的法律狀態,適用原先的資料保護框架。 最後,該法案授權獨立監管機構「國家資料委員」(National Data Commissioner),負責認證ADSP及可利用共享資料之利用者,並監管所有的資料共享計畫,以及提供諮詢、指導和倡導資料共享計畫的最佳方案。
美國對於智慧聯網 IoT 環境隱私保障展開立法工作有鑒於智慧聯網IoT環境下,許多智慧型手持裝置及行動通訊裝置,大量蒐集消費者資訊之隱私權暨資訊安全考量,美國國會於2013年5月10日提出「應用軟體隱私暨資訊安全保護法草案」(Application Privacy, Protection, and Security Act of 2013, APPS Act of 2013, H.R. 1913)進行審議。「應用軟體隱私暨資訊安全保護法草案」草案針對應用軟體(Application)在蒐集消費者資訊前,如何落實「同意」機制,乃強制行動通訊裝置應用軟體開發商(developer)應:(1)提供使用者個人資料蒐集、使用、儲存及公開之通知(notice),而該通知含括所蒐集個人資料之種類、使用目的、有償公開第三者之類別及資料儲存等;(2)取得使用者之同意(consent);消費者依據該草案亦有權撤銷其「同意」(withdrawal of consent)。此外,草案乃強制要求該行動通訊裝置應用軟體開發商,就非法近取之個人資料及經去識別化應用軟體蒐集之個人資料,應採取合理及適當之防衛措施(security measures on personal data and de-identified data)。 並且,針對網路環境下隱私權保護議題,更早之前,美國國會於2013年2月28日提出「線上禁止追蹤法草案」(Do-Not-Track Online Act of 2013) 進行審議。「線上禁止追蹤法草案」草案乃要求聯邦貿易委員會(FTC),就透過個人線上活動追蹤,以蒐集、使用個人資料之行為態樣,進行管制。該管制模式謹據以要求如下:(1)被搜集資料個人應收到簡單、明確、並載明資料使用目的之通知(clear, conspicuous and accurate notice and use of such information),而個人就該通知應予明白之同意(affirmative consent);(2)FTC未來在訂定標準規範時,應(shall)考量所被搜集之資料,是否在匿(隱)名基礎上處理之,遂該資料無法有效被聯結(指認)到特定個人或裝置上;此外,消費者當享有資料不被蒐集的權利(expressed preference by individual not to have personal information collected)。該草案並就違反之個人,設定最高15,000,000美元損害賠償規定。
新加坡因應AI新興技術發展發布《國家人工智慧戰略2.0》更新版,以強化國家競爭力與技術主權新加坡於今(2026)年5月20日發布《國家人工智慧戰略2.0》(Singapore National AI Strategy 2.0, NAIS2.0)更新版。由於AI發展快速(多模態模型、AI代理),2023年12月發布的NAIS2.0並無法因應變化,於是新加坡在兩年半後就NAIS2.0的內容進行更新,並針對優先事項調整,提出十大「賦能因素」(Enablers)作為滿足新加坡「為公共福祉運用AI」願景的達成手段。十大賦能因素可分為以下三大支柱: 一、活動驅動者(Activity Drivers):賦能因素包括「產業」、「政府」與「研究」,其定位在於目標設定與需求創造,透過「國家AI任務」確立產、官、研領域的核心課題,並鼓勵全球人才針對相關問題進行研發與創新。 二、人才與社群(People & Communities):賦能因素包括「人才」、「能力」與「生態系統整合」,其目標在於執行與連結,透過培育AI領域專業的雙語人才,以強化國際合作,提供研發創新所需的專業技術與支持環境。 三、基礎設施與環境(Infrastructure & Environment):賦能因素包括「算力」、「資料」、「信任環境」以及「思想與行動領導者」,其目的作為AI技術發展的重要基礎,提供AI發展充足的算力、資源及完善的信任治理框架,確保 AI 應用能在安全環境下被大規模部署。 此外,為了十大賦能因素的推動,新加坡於今(2026)年2月成立的「國家人工智慧委員會」(National AI Council, NAIC)將會作為國家級的統籌單位,確保NAIS2.0更新版可以落實與推動。 綜上,NAIS2.0更新版作為AI新興技術的治理調適,透過優先議題的規劃安排,將AI技術問題上升到國家競爭力、技術主權與國家安全層面,並從國家治理、人才培育到基礎設施的全方位調整以建構新加坡的AI戰略藍圖。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/)