ePrivacy指令修正背景
原資料保護指令將於2018年由一般資料保護規則所取代,在此一背景下,電子隱私指令除補充資料保護指令外,亦訂定關於在電子通訊部門的個人資料處理的具體規則。具體作法,如在利用流量和位置資訊於商業目的之前,應徵得用戶的同意。在ePrivacy指令未特別規定的適用對象,將由資料保護指令(以及未來的GDPR)所涵蓋。如,個人的權利:獲得其個人資料的使用,修改或刪除的權利。
歐盟執委會為進行ePrivacy指令(Richtlinie über den Datenschutz in der elektronischen Kommunikation)改革,於2016年8月4日提出意見徵詢摘要報告,檢討修正ePrivacy指令時著重的的幾個標的:
(1)確保ePrivacy規則與未來的一般資料保護規則之間的一致性。亦即評估現有規定是否存在任何重複、冗餘、不一致或不必要的複雜情況。(如個人資料洩漏時的通知)
(2)指令僅適用於傳統的電信供應商,而在必要時應該以新市場和技術的現實的眼光,重行評估更新ePrivacy規則。對於已成為電子通信行業新興創新的市場參與者,如:提供即時通訊和語音通話(也稱為“OTT供應商”),由於目前不需要遵守ePrivacy指令主要規定,而應納入修正對象。
(3)加強整個歐盟通訊的安全性和保密性。ePrivacy指令在規範上,確保用戶的設備免受侵入、確保通信的安全性和保密性。本指令第5條第3項,儲存資訊、或近用已存儲在用戶設備之資訊,需得其的同意。該條款的有效性已有爭論,因為新的追踪技術,如:指紋識別設備可能無法被現有的規則所涵攝。最後,有認需得同意的例外規定列表,有必要延伸到對資訊之其他非侵入性的儲存/近用:如網路分析等。這些都是應予以仔細評價和檢視之對象。
公眾諮詢摘要報告內容
經過4月13日到7月5日的公眾諮詢,歐盟執委會於8月4日提出報告。
諮詢意見主要來自德(25.9%)、英(14.3%)、比(10%)、法(7.1%)的回覆。
一、是否有必要在電子通訊部門訂定隱私特別規定?
市民與公民團體咸認有必要在電子通訊部門,甚至流量資料和位址資訊也應該訂定新規(83%)、企業則認為無甚需要,只有在秘密性規則(31%)與流量資料(26%)有需要訂定;主管機關則咸認需要特別規定。
二、現行指令是否已足達成其立法目的?76%市民和公民團體認為未達立法目的,理由如下:
三、是否應為新通訊服務訂定新規?
76%市民和公民團體認為適用範圍應該涵蓋到OTT上。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2011年3月,25個歐盟國家提案成立專利合作強化方案,以強化歐洲境內的專利申請以及審查速度。然而原本在波蘭接下2011年下半年歐盟主席後,希望於任內完成此一強化合作方案的簽署,目前似已遭遇瓶頸。義大利與西班牙兩國與其他25國不同,而對於歐盟(執委會)所提出之「強化專利合作程序」採取反對立場,他們認為因為該程序以英文、法文與德文為專利申請的官方語言,故羅馬及馬德里方面認為這將使得來自這「三大」國家的企業享有不公平的競爭優勢。 前揭方案的背景架構可放大到歐洲專利制度的整合規劃,2011年12月5日召開的歐盟競爭委員會,於有關歐洲專利統合的議題,原預計討論專利法庭所在城市(倫敦、慕尼黑與巴黎被提名)、上訴法庭、仲裁機構、財務分攤與程序接軌等議題。最後經過兩天的會議,只有專利法庭一案的討論,在多國表示願意擔任第一審法庭的情況下,獲得處理方向的決議。而有關財務負擔及其他仍未有確定共識的議題,有待丹麥主席任期中去進行最後協定的催生了。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
技術移民範圍放寬未來我國的技術移民政策,將放寬不再侷限於以往所重視的「高科技人才」者。內政部戶政司表示,該政策目的之改變,乃是參照了美國 、加拿大、澳洲及紐西蘭等國為促進該國經濟發展,創造就業機會,分別訂有投資移民的相關規定,供有意移民該國之外籍人士申請。 修正條文第25條第3項:外國人有下列情形之一者,亦得以向入出國及移民署申請永久居留:一 、對我國有特殊貢獻;二、為我國所需之高級專業人才。第4項:外國人得向入出國及移民署申請在我國投資移民,經審核許可且實行投資者,同意其永久居留。 因此,為了趨近國際化的趨勢,在本次的「入出國及移民法修正草案」中,將過去偏重於「高科技人才」的引入,擴大為「高級專業人才」;並且新增「投資移民」之外國人得以直接申請永久居留,以滿足多元化的經濟與社會需要。至於「大陸技術人才」亦視為外籍技術人士看待。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。