歐盟針對數位革命之法制障礙展開討論
歐盟布魯塞爾會議規劃組織（QED）在2016年12月針對第四次工業革命法制議題提出討論，呼應2016年4月歐盟執委會提出之歐洲產業數位化政策，加速標準建立，並且預計調整現行法律規制，著重於資料所有權、責任、安全、防護方面等支規定，討論重點如下：
1.目前面臨之法律空缺為何
2.歐洲產業數位化是否須建立一般性法律框架
3.標準化流程是否由由公部門或私部門負責
4.相容性問題應如何達改善途徑
5.資料所有權部分之問題如何因應
6.數位化之巨量資料應如何儲存與應用，雲端是否為最終解決方式
7.如何建立適當安全防護機制。
8.一般資料保護規則是否足以規範機器產生之數據
9.各會員國對於資料保護立法不同，其間如何調合朝向資料自由發展之方向進行
我國2016年7月由行政院通過「智慧機械產業推動方案」，期待未來朝向「智慧機械」產業化以及產業「智慧機械化」之目標進行，未來，相關法制配套規範，如個人資料保護、巨量資料應用、以及標準化等議題，皆有待進一步探討之必要。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
廖凱民
法律研究員 編譯整理
G20要求OECD（經合組織）儘速制訂加密資產申報綱要（Crypto-Asset Reporting Framework, CARF），以建立「加密資產資訊自動交換制度」，使一國稅務機關有權收集，並與他國稅務機關交換從事加密資產交易者的稅務資訊。故OECD於今（2022）年3月發布公開徵詢文件，並於5月23日召開公開諮詢會議，並期能於今年10月完成CARF之制訂。 蓋人手一機的時代，透過APP買賣虛擬通貨及NFT等加密資產已是滑指日常。因使用區塊鏈技術，去中心化的特性使得所有交易都不需要傳統金融機構的中介或干預，又因為區塊鏈是分散式帳本，因此每一筆交易進行紀錄的礦工幾乎都不同。換言之，加密資產的交易及紀錄都有秘密性，金融機構與國家機關難以查得，就算能查到交易紀錄，也無法查得買賣加密資產雙方的真實身份，因此衍生出投資加密資產如有獲利，如果沒有申報，反正國家也查不到，就不用繳稅的問題。 因此，首段所稱CARF，即為解決前段因區塊鏈技術所引起的稅務挑戰，惟這項全新的交換制度涉及了加密資產與跨國稅務等事務，有賴全球合作，茲事體大，雖然CARF與現在已經在全球實施的稅務資訊自動交換制度類似，但顯有不同。
加拿大運輸部發布自駕系統測試指引2.0，為建立全國一致的實驗準則加拿大運輸部（Transport Canada）於2021年8月6日發布「自駕系統測試指引2.0」（Guidelines for Testing Automated Driving Systems in Canada Version 2.0），建立全國一致的最佳實踐準則，以指導配有自動駕駛系統（Automated driving systems, ADS）之車輛能安全地進行實驗。根據從國內外測試活動中取得的經驗及教訓，對安全措施進行更新，內容包括： 一、實驗前的安全考量：探討在開始實驗之前應考量的安全注意事項，包括（1）評估實驗車輛安全性、（2）選擇適當的實驗路線、（3）制定安全管理計畫、（4）安全駕駛員與培訓、（5）民眾溝通及提高意識、（6）確保當地執法單位及緊急應變人員瞭解實驗活動。 二、實驗中的安全管理：討論在實驗過程中應重新檢視的安全考量，包括（1）使用分級方法進行測試、（2）調整安全管理策略、（3）制定事件和緊急應變計畫與步驟、（4）安全駕駛員的角色及職責、（5）遠端駕駛員和其他遠端支援活動的安全考量、（6）在沒有安全駕駛員的情況下進行實驗、（7）與其他道路使用者的安全互動、（8）與乘客的實驗、（9）定期報告及資訊共享。 三、實驗後應注意之事項：在結束其測試活動後應考量的因素，包括報告實驗結果、測試車輛及其部件的出口或處置。如果測試車輛是臨時進口的，則在測試完成後可能需要將其銷毀或捐贈。 該測試指引僅適用於臨時實驗，而非永久的市場部署，加拿大運輸部將繼續更新該測試指引及其他文件和工具，以支持加拿大道路使用者的安全。
IMDRF於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》草案，促進國際監管的一致性與產品流通性一、緣起與目標 「依賴制度（reliance）」指一國有效利用他國的審查結果，而減少重複作業、提升效率，並促進病人更快取得安全、有效產品的政策。為此，國際醫療器材法規管理論壇（International Medical Device Regulators Forum, IMDRF）於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》（Playbook for Medical Device Regulatory Reliance Programs）草案，協助各國建立與管理依賴制度。惟此制度並非「無條件接受他國決策」或「國際換證」，而須由各國自行決定如何利用依賴制度，並承擔最終監管責任。 二、應用範圍 該手冊適用於所有醫療器材（含體外診斷器材）或輔具，並涵蓋產品生命週期各階段（如技術文件審查或品質管理系統驗證等）。 三、依賴機制的類型 手冊歸納三類依賴機制並舉例說明： 1.工作共享（Work-sharing）：指多國協作進行監管任務，可為聯合評估、聯合檢查，或共同推出監管標準等。如IMDRF推出的「醫療器材單一稽查計畫」，訂定多國之驗證機構對製造商的統一稽核標準，使廠商受稽後所作成的稽查報告可一次性符合數國法規。 2.簡化審查（Abridged Review）：以他國完整的審查成果作為基礎，僅針對當地「特有」及「新增」的風險進行審查。如新加坡健康科學局已實施簡審制度。 3.承認（Recognition）：正式接受他國監管決策結果作為判斷依據，可分為單、雙、多邊的承認。如CE標誌的醫材可在歐盟27個成員國內通行。 四、結語 IMDRF並非藉由該手冊推行「最佳模式」，而是協助各國依需求發展適合的監管依賴策略，加強協作與資源共享，進而促進全球監管上的一致性與產品流通性。近年世界衛生組織及區域組織（如歐盟、東協、非洲聯盟發展署）越加重視各國監管法規的一致性，並將審查資源移向人工智慧或高風險醫材的監管探索中，此監管趨勢值得我國持續關注。
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。