原預計於2017年3月2日生效實行的美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission,FCC)的寬頻客戶隱私規定(Broadband Consumer Privacy Rules),委員會於2017年3月1日宣布暫停該規範效力,並與聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)發表共同聲明。
為保障資料安全(data security),聯邦通訊委員會於2016年10月27日,以寬頻網路服務提供者(broadband Internet Service Providers,ISPs)及其他電信營運商為規範對象,要求須給予客戶有更多選擇去決定自身資料如何被分享和使用,除將ISP所蒐集得使用及分享的資料分為三類,建立客戶同意要件,尚設立新的提醒要件及保密性違反之通知等。該新的隱私規範試圖與聯邦貿易委員會的規範做區隔,除管制對象不同,管制架構上,聯邦貿易委員會要求業者在蒐集及利用個人資訊時,須符合公平資訊實施原則(Fair Information Practice Principles,FIPPs)之準則(guidelines):通知(notice)、選擇(choice)、讀取(access)、安全(security)。
通過之際產生的爭議,包含聯邦通訊委員會有無管制權限,及實行後可能與聯邦貿易委員會管制架構並行而造成疊床架屋、混淆大眾等的問題;此外,聯邦通訊委員會收到眾多請願,要求重新考慮該規範之實行。請願理由在於該規範之實行將會造成寬頻網路服務提供者及其他電信營運商為了要遵循規範將承受巨大的成本與負擔,並且這些成本與負擔與公眾利益相違背,將會造成不可回復的損害。
在接受請願討論後,聯邦貿易委員會做出暫停實施的決定,認為有關保護資料安全的規範要件需要重新思考,其理由在於:(1)消費者若受到兩種不同的隱私管制方式,會破壞消費者對於線上隱私安全一致性的期待;(2)不應使寬頻網路服務提供者及其他電信營運商遭受重大且不必要的遵循成本。
聯邦通訊委員會也與聯邦貿易委員會共同發表聲明,其聲明提及:聯邦通訊委員會與聯邦貿易委員會皆有責保護美國消費者的線上隱私,然而最好的管制方法,應該是透過一個全面性且一致性的架構。資訊隱私之保護不應當有因管制對象不同而有差別性,況且其中差異僅有專業人士才能辨別出,就消費者保護來說,並行兩道不同管制只會造成混淆,毫無益處。這也是為何當聯邦通訊委員會片面剝奪聯邦貿易委員會的管制權限而引發批評聲浪。對於寬頻提供者應保護隱私與資料安全之要求,應回歸至聯邦貿易委員會,由於國家對網際網路空間的管制,上網行為應該要適用一樣的規則,並且受到同樣的專責機關管制。除此之外,聯邦通訊委員會與聯邦貿易委員將共同合作致力於協調對寬頻提供者的隱私規範,該規範將會同所有與數位經濟相關的公司遵循的標準。線上世界技術中立(technology-neutral)的隱私框架之一致性,方能對消費者帶來最佳利益。
本次聯邦通訊委員會迅速暫停實施的隱私規範,顯現出美國對於保障隱私管制的重視性極高,美國針對網路生態中的不同公司,寬頻網路服務提供者及其他電信營運商,例如Comcast、Verizon、AT&T等;網站或其他邊緣服務商(edge service),例如Google、Facebook、Amazon等,將會有何種一致性的資料安全規範,值得持續關注。
日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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://www.tips.org.tw)
日本文部科學省發布2021年科學技術與創新白皮書,著眼於韌性社會願景與疫後對策的具體措施日本文部科學省於2021年6月8日公布「2021年科學技術與創新白皮書」(令和3年版科学技術・イノベーション白書),為文部省就政府所訂立之科技政策藍圖,所發布的年度報告書。本年度白皮書循往例,區分為第一部分與第二部分。第一部分著重同年3月發布之第6期科學技術與創新基本計畫(第6期科学技術・イノベーション基本計画)框架下,為達成Society 5.0之願景政府所規劃的一系列政策;第二部分則回顧去(2020)年,政府針對科技與創新創造所採取的各項對策。 本白皮書就韌性社會所需科研項目、強化研究能量的激勵措施等層面,提出以下具體方向: (1)推動社會數位化與零碳排放(脱炭素化) 為強化網路虛擬空間與現實社會間的資源共享與互動發展,虛擬空間之基礎技術方面,持續研發超級電腦、AI與量子電腦,利用所累積的資料運用於深度分析與模擬,並實現超高速計算與量子通訊。虛擬空間與現實社會結合之應用型技術研發方面,包含能輔助身體運作的外部機械、透過自駕車系統銜接高齡化社會交通需求、以及遠端遙控之機器人技術應用於高風險作業環境。推動零碳排放、強化防災能量等面向,則藉由綠色成長戰略、綠色創新基金等政策,發展核融合、次世代蓄電池、精準預測氣候變遷之系統等新興技術;運用AI模擬等強化地震與天災的預報精準度,提升社會應對大規模自然災害的韌性。 (2)「知識」的整合創造與利用,以用於解決各類社會議題 考量社會議題的解決,不僅在於前瞻性自然科學技術的研發,尚需同步理解人類社會的多樣性。同時,人文社會科學近年來,亦多有採用自然科學的研究方法。因之,白皮書主張兩方的跨域知識結合,應用上強調須以人為本來解決各類社會議題。 (3)強化基礎研究能量 應著手改善出於個人經濟因素,放棄申請博士後課程的現況,創造年輕研究者敢於投入自身有興趣且具挑戰性研究課題之環境。基此,白皮書提出設置10兆日圓規模的大學基金,提升約15,000名博士後課程學生的待遇,並推動「創造發展性研究支援事業」(創発的研究支援事業)措施,穩定提供10年期間的研究資金。 (4)COVID-19疫情對策 持續投入研發治療方法(如檢驗抗病毒藥物Favipiravir用於治療COVID-19的效果與安全性)、疫苗與相關醫療器材,並推動以遠距方式進行研究活動,導入機器人技術等來發展自動化實驗、於虛擬空間內進行實驗等;另一方面,有效的防疫對策(如避免人潮密集、密切接觸、密閉空間的「三密」),根基於COVID-19的最新科研成果,因此需讓科學性、客觀性資訊透過適切的管道(如日本科學未來館網站),以淺顯易懂的形式向大眾宣達。